(57)【要約】  センサによって集められたデータを処理する湾曲したセンサアレイ構成（７０２、図１Ａ、２Ａ、２Ｂ、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、９、１０、１１）及び方法（図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ）。２次元実施形態（図１Ａ）は、２次元平面でソースをモニタリングすることができるセンサの単独の輪を備える。ターゲットにまっすぐ向いているセンサは、最大応答を生成する（図１Ｃ）。ターゲットに関するセンサの角度が増大するのにともなって、応答が減少する。センサ応答振幅を２Ｄガウス曲線に合わせること（図１Ｂ）、及び曲線のピークを計算すること（６０６）は、ターゲットの角度方向の非常に正確な計算（６０８）を可能にする。３Ｄ実施形態（図２Ａ、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ）は、いかなる空間方位の複数のターゲットをもモニタリングするために球の面全体にわたって散在するセンサを備える。さらに、センサ振幅データは、ガウス面などの３Ｄ曲線又は面に合わせられる（図２Ｃ）。本発明は、解析技法（６２２、図４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ）を使用して複数のターゲットを解像することができる。
2010525323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲット（７０２）を測位するための方法であって、
（ａ）前記ターゲットを検出するために凸状３次元湾曲センサアレイ領域（７０４）を提供するステップと、
（ｂ）前記センサアレイ内の前記センサの一部分がターゲット信号を検出することができるように前記センサアレイを配置するステップと、
（ｃ）前記センサアレイ内の前記センサの一部分を用いて前記ターゲット信号を検出するステップと、
（ｄ）各センサによって検出された信号応答に基づいて前記センサアレイからデータを集める（６０２）ステップと、
（ｅ）前記集められたデータを湾曲した形に合わせる（６０４）ステップと、
（ｆ）前記湾曲した形の最大値を見つけ出す（６０６）ステップと、
（ｇ）前記最大値及び前記センサの位置に基づいてターゲット方向を判定する（６０８）ステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記センサの一部分が複数のターゲット信号を検出するように前記センサアレイを配置するステップと、
ターゲットを表す前記集められたデータ内のピークを見つけ出すステップと、
各ピークを湾曲した形に合わせる（６２６）ステップと、
各湾曲した形の最大値を見つけ出す（６２８）ステップと、
前記最大値及び前記センサの位置に基づいて各ターゲットの方向を判定する（６３４）ステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ピークを分離するために前記集められたデータを解析する（６２２）ステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記解析は、ピークを分離するためにセンサの視野を縮小する（図４Ａ〜４Ｃ）ステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記解析は、前記集められたデータに基線減算を適用する（図５Ａ〜５Ｃ）ステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記湾曲した形の幅を測定する（６３０）ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記湾曲した形の横断面を判定する（６３２）ステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
制御システム（６２４）、ユーザディスプレイ（７１２）、ＰＴＺカメラシステム（７１４）、カウンタメジャシステム（７１６）のうちの少なくとも１つへの前記判定されたターゲット方向、及び、前記集められたデータ、に基づいて、出力データを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ターゲットの軌道を表す出力データを生成する（６６２、６６４）ステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記凸状湾曲センサアレイ領域を提供するステップは、その周囲に配列されたセンサの輪を有する球（図１、９、１１）を提供することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記湾曲センサアレイを提供するステップは、その面全体にわたって分散されたセンサを有する球（図２Ａ、２Ｂ、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ）を提供することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
その面全体にわたって分散されたセンサを有する球を提供するステップは、三角パッキングアルゴリズムを使用して前記センサの位置を計算するステップを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記湾曲した形は、
−２次元ガウス曲線、
−３次元ガウス面、
−２次元コサイン曲線、
−３次元コサイン面
のうちの１つに近似することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
信号強度から前記ターゲットまでの推定距離を計算する（６４６）ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
ターゲットからの様々な波長を検出するためにセンサにフィルタをつけるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
スペクトル解析のために様々なフィルタを有する多要素検出器を使用するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
逆ガウス関数（図１２）又はコサイン関数を用いてほとんど飽和したセンサに前記データを合わせるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
ステップ（ｃ）で検出された前記信号は、
−赤外線、
−音、
−ＲＦ、
−紫外線
のうちの１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ターゲットを測位するための機器であって、
３次元凸状湾曲センサ領域全体にわたって配列され、前記ターゲット（７０２）からの信号を検出することができるセンサを含むセンサアレイ（７０２、図１Ａ、２Ａ、２Ｂ、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、９、１０、１１）と、
前記センサの一部分がターゲット信号を検出するように前記センサアレイを配置する手段と、
各センサの信号応答に基づいて前記センサからデータ（７０６）を集める手段と、
前記集められたデータを湾曲した形に合わせる（６０４、７０８）手段と、
前記湾曲した形の最大値を見つけ出す（６０６）手段と、
センサ位置及び前記湾曲した形の前記最大値に基づいてターゲット方向を判定する（６０８）手段と
を備えることを特徴とする機器。
【請求項２０】
前記凸状湾曲センサ領域は、球、円柱、半球、円錐、楕円、凸状曲線に近似した多角形、凸状曲線に近似した多辺面、のうちの１つに近似することを特徴とする請求項１９に記載の機器。
【請求項２１】
前記センサは、赤外線、音、ＲＦ、紫外線、のうちの１つを検知することを特徴とする請求項２０に記載の機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、湾曲したセンサアレイ機器及び方法に関する。具体的には、本発明は、センサから集められたデータを処理する湾曲したセンサアレイの構成及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
（本発明者のサブセットに対する、及び参照により本明細書に組み込まれている）特許文献１は、信号を検出し測位するための機器及び方法を教示している。この発明は、検知された信号の方向を判定するために球面上などに配列されたセンサを利用した。
【０００３】
特許文献１の機器及び方法は、空間に広く分散されたターゲットを検出する際にうまく機能するが、改良されたセンサアレイ構成、及び検出された信号の信号処理は、さらに良い結果を提供する。
【０００４】
本発明は、赤外線捜索追跡（ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  ｔｒａｃｋ）（ＩＲＳＴ）検知システムにおいて特に有用である。ＩＲＳＴシステムは、従来、改良された状況認識を提供する広い関心視野（ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｒｅｇａｒｄ）（ＦＯＲ）を実現するために分散受動電子光学システム（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｐａｓｓｉｖｅ  ｅｌｅｃｔｒｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｓｙｓｔｅｍｓ）を利用する。これらは、主に、照準線（ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ）内のターゲットの検出、分類、及び識別のために使用される。これらの、レーダなどの同様の現行技術より優れている点には、低電力消費、高速スキャン、高角度精度、カウンタメジャ（ｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓ）に対する高免疫性、正確なターゲット識別、及び受動的動作がある。
【０００５】
ＩＲＳＴシステムは、攻撃及び防衛用に、１９６０年代以降陸軍のジェット戦闘機上で、７０年代以降海軍の艦船上で、使用されてきた。センシングの進歩によって、防衛作戦及び保安作戦の両方のためのプラットフォームのホストに対するＩＲＳＴ技術の利用が拡大してきた。プラットフォームには、船舶、航空機、地上車両、個人携行可能ユニット、及び固定された台座がある。ＩＲＳＴシステムは、現在、それぞれ別個の赤外線サインを有する複数のターゲットを検出するために使用されている。ターゲットタイプには、小火器、ミサイル、ＲＰＧ、車両、及び人々がある。光学的距離及びＩＲ帯域の選択は、プラットフォーム及びアプリケーションによって決まる。
【０００６】
現在の赤外線捜索追跡（ＩＲＳＴ）センサシステムの要求には、
・広い関心視野
・長距離スタンドオフ（ｓｔａｎｄｏｆｆ）検出
・高速検出及び追跡
・複数のＩＲ帯域での複数の脅威の同時追跡
・受動的検知
・ターゲット検証
がある。
【０００７】
当技術分野では、改良された湾曲したセンサアレイ構成、及びセンサによって集められたデータを処理する方法が、依然として必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第７，２７７，０５３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、改良された湾曲したセンサアレイ構成、及びセンサによって集められたデータを処理する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１の実施形態は、２次元平面でソースをモニタリングすることができるセンサの単独の輪を備える。ターゲットにまっすぐ向いているセンサが最大応答を生成する。ターゲットに対するセンサの角度が増大するのにともなって、応答が減少する。センサ応答振幅を２Ｄガウス又はコサイン曲線などの２次元曲線に合わせ、曲線のピークを計算することは、ターゲットの角度方向の非常に正確な計算を可能にする。
【００１１】
第２の実施形態は、いかなる空間方位の複数のターゲットをもモニタリングするために、球の面全体にわたって分散されたセンサを備える。フル球状システムは、完全な状況認識のために４パイステラジアン（Ｐｉ ｓｔｅｒａｄｉａｎ）の関心視野（ＦＯＲ）を提供する。さらに、センサ振幅データは、ガウス面などの、ただし３次元の、面を備える。
【００１２】
所与の湾曲したセンサアレイでは、データ処理は、各センサで検出された信号強度をマップし、アレイを形成するセンサの角度方位に適応された面（ガウス又はコサイン面など）にそれをマップする。合わせられた面から、より正確な方向データが判定されることが可能である。さらに、ＩＲシステムでは、識別されたターゲットの角度寸法及び温度が計算されることが可能である。正確な距離計測機能を有するシステムでは、実際のターゲットサイズが計算されることが可能である。
【００１３】
本発明は、複数のターゲットを同時に解像することができる。２次元システムは、円形のセンサバンドを利用する。３次元システムは、様々な構成で球面（又は他の湾曲した面）全体にわたって分散されたセンサを有する。球状センサ構成（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）（ＳＳＣ）は、４パイステラジアンまでの関心視野（ＦＯＲ）を提供するので、特に有用である。ターゲットを測位するための本発明による方法は、ターゲットを検出するために、凸状湾曲センサアレイ領域を提供するステップと、センサアレイ内のセンサの一部分がターゲット信号を検出することができるようにセンサアレイを配置するステップと、センサアレイ内のセンサの一部分を用いてターゲット信号を検出するステップと、各センサによって検出された信号応答に基づいてセンサアレイからデータを集めるステップと、集められたデータを湾曲した形に合わせるステップと、湾曲した形の最大値を見つけ出すステップと、最大値及びセンサの位置に基づいてターゲット方向を判定するステップとを備える。
【００１４】
センサアレイは、センサの一部分が複数のターゲット信号を検出するように配置されることが可能である。この場合、ターゲットを表す集められたデータ内でピークが見つけ出され、各ピークが、湾曲した形に合わせられ、各湾曲した形の最大値が見つけ出され、最大値及びセンサの位置に基づいて各ターゲットの方向が判定される。
【００１５】
センサアレイが複数のターゲットを検出した場合は、ピークを分離するために、集められたデータを解析することが有用であることもある。１つの解析方法は、ピークを分離するためにセンサの視野を縮小するステップを備える。他の解析方法は、集められたデータに基線減算を適用するステップを備える。
【００１６】
一特徴として、本発明は、ターゲットプロファイルについてのより多くの情報を提供するために、湾曲した形の幅を測定する、又は湾曲した形の横断面を判定することができる。
【００１７】
本発明は、集められたデータ及び判定されたターゲット方向に基づいて、制御システム、ユーザディスプレイ、ＰＴＺカメラシステム、又はカウンタメジャシステムに出力データを提供する方法をさらに含むことができる。本発明はまた、ターゲットの軌道を表す出力データを生成することができる。
【００１８】
凸状湾曲センサアレイ領域は、その周囲に配列されたセンサの輪を有する球、その面全体にわたって分散されたセンサを有する球、半球、円錐、楕円、凸状の曲線に近似した多角形、又は凸状の曲線に近似した多辺面を含めて、いくつかの形を取ることができる。
【００１９】
その面全体にわたって分散されたセンサを有する球の場合は、センサの位置を計算するステップは、三角パッキングアルゴリズムを使用して遂行されることが可能である。
【００２０】
湾曲した形は、２次元ガウス曲線、３次元ガウス面、２次元コサイン曲線、又は３次元コサイン面に近似する。
【００２１】
本発明の方法はまた、信号強度からターゲットまでの推定距離を計算するステップを含むことができる。一特徴として、ターゲットからの様々な波長を検出するためにセンサにフィルタをつけることができる。例えば、スペクトル解析のための様々なフィルタを有する多要素検出器。
【００２２】
他の実施形態は、逆ガウス又はコサイン関数を用いてほとんど飽和したセンサにデータを合わせるステップを含む。
【００２３】
センサは、赤外線、音、ＲＦ、又は紫外線など、いくつかの種類の信号を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１Ａ】本発明の第１実施形態に係る２次元の実施形態を例示する概略図である。
【図１Ｂ】ガウス曲線に合わせられた図１Ａの実施形態からの信号振幅のプロットである。
【図１Ｃ】ターゲットによって照明されたセンサを示す図１Ａの実施形態の概略平面図である。
【図２Ａ】本発明の第２実施形態に係る３次元の実施形態の側面図である。
【図２Ｂ】図２Ａの実施形態の等角図である。
【図２Ｃ】３次元ガウス曲線に合わせられた図２Ａの実施形態からのデータの等角図である。
【図２Ｄ】図２Ｃの曲線の側面図である。
【図３Ａ】３つのかなり分離されたターゲットからの信号振幅のプロットである。
【図３Ｂ】図２Ａの実施形態における相互に近接した３つのターゲットからの信号振幅のプロットである。
【図３Ｃ】ピーク解析技法が適用された後の図３Ｂのデータを示すプロットである。
【図４Ａ】最大視野（ＦＯＶ）での３つのターゲットからの信号振幅のプロットである。
【図４Ｂ】３分の１だけＦＯＶを縮小することから生じるデータを示す図である。
【図４Ｃ】３分の２だけＦＯＶを縮小することから生じるデータを示す図である。
【図５Ａ】２つのターゲットからの信号振幅のプロットである。
【図５Ｂ】少量の基線減算の後の図５Ａからのデータのプロットである。
【図５Ｃ】中間量の基線減算の後の図５Ａからのデータのプロットである。
【図５Ｄ】大量の基線減算の後の図５Ａからのデータのプロットである。
【図５Ｅ】図５Ａのプロットの横断面を示す図である。
【図５Ｆ】図５Ｂのプロットの横断面を示す図である。
【図５Ｇ】図５Ｃのプロットの横断面を示す図である。
【図５Ｈ】図５Ｄのプロットの横断面を示す図である。
【図６Ａ】本発明の信号処理方法を例示する流れ図である。
【図６Ｂ】本発明の信号処理方法を例示する流れ図である。
【図６Ｃ】本発明の信号処理方法を例示する流れ図である。
【図７】図１Ａ及び図２Ａの実施形態の要素のインタラクションを例示するブロック図である。
【図８Ａ】三角格子パッキングアルゴリズムを使用して生成された実施形態を示す等角図である。
【図８Ｂ】三角格子パッキングアルゴリズムを使用して生成された実施形態を示す等角図である。
【図８Ｃ】三角格子パッキングアルゴリズムを使用して生成された実施形態を示す等角図である。このアルゴリズムは、球面上にセンサを一様に分散し、球状に対称的なパターンを生成しようと試みる。これらのパターンは、データを解析のためにシータファイプロット上にプロットするのに有用である。
【図９】センサの５輪分散を示す等角図である。この実施形態は、より少ないセンサを使用し、より小さいＦＯＲを考慮する。
【図１０】センサの半球形分散を示す等角図である。この実施形態は、移動している車両を特定のソースに誘導するのに有用である。
【図１１】センサの３輪分散を示す等角図である。
【図１２】本発明による逆データ及びピーク適合を示すプロットである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本明細書では、以下の頭字語が使用される。
ＦＯＲ−（センサアレイのための）関心視野
ＦＯＶ−（個々のセンサのための）視野
ＦＰＡ−焦点平面アレイ
ＩＲＳＴ−赤外線捜索追跡
ＰＴＺ−パン、チルト、ズーム
ＳＤＳ−球状検出システム
ＳＳＣ−球状センサ構成
【００２６】
図１Ａは、本発明の第１実施形態に係る２次元の実施形態を例示する概略図である。本発明は、２Ｄでソースを測位するための強靭な方法を提供する。２Ｄプロトタイプは、直径４インチ（１０．１６ｃｍ）の輪上に取り付けられた３０個のＩＲセンサを有するように設計された。センサは、１００°のＦＯＶを有し、それぞれ角度的に１２度だけ分離されている。センサは、３５０〜１１５０ナノメートルのスペクトル範囲で光を受ける。サンプリングレートは、１００ｋＨｚまで可変であり、一般に、表示目的のために１０Ｈｚにセットされる。
【００２７】
ＩＲにまっすぐ向いているセンサは、図１Ｃに示されているように、輪上のその他のセンサに対するソースからの最大応答を生成する。ソースに対するセンサの角度が増大するのにともなって、センサからの応答が減少する。センサの結果は、ｘ軸は輪上のセンサの角度を表し、ｙ軸はセンサ応答をボルトで表すヒストグラム方式でプロットされることが可能である。ヒストグラムは、一般に、ガウス関数の形を呈する。ピークの中心は、最強のセンサ応答であり、したがって、ソースの方向を表す。
【００２８】
したがって、センサデータは、データセットに最もぴったりと合致したガウス曲線に合わせられる。図１Ｂは、ガウス曲線に合わせられた図１Ａの実施形態からの信号振幅のプロットである。最大ピークが計算され、ソースの方向を判定するために、対応するｘ値が取得される。この数学的技法を使用して、入来センサデータが、０．０５度（．８７ｍｒａｄ）より良い精度でソースの方向を判定するために解析される。回路設計及びピーク適合アルゴリズムの現在の進歩は、精度をかなり高めることができる。
【００２９】
ピークの最大値を判定することに加えて、ソースの角度幅を判定するためにピーク幅が測定されることが可能である。ピーク幅は、ソースによって対される角度に正比例する。現在のプロトタイプは、約３つの独立したソースを追跡することが可能である非常に広いＦＯＶを有するセンサを使用する。センサの密度を高め、センサの視野を縮小することにより、より多くのソースを同時に追跡することが可能である。
【００３０】
第２のプロトタイプは、より多くの独立したソースの追跡を可能にする３０°のＦＯＶを有するフレネルレンズを使用する。これは、８〜１２μｍの熱画像バンドで人間ＩＲを検出するためにサーモパイルセンサを使用する。薄いフレネルレンズ及びサーモパイル検出器の組合せを使用して、フィールドテストは、平均条件（２３Ｃ）下で人間ターゲットのために１００フィート以上の距離を取得した。データ取得及び制御システムは、アナログ入力のための２つの１６チャネルデータ取得カードで組み込まれたＸＰを実行するＰＣ−１０４システムに基づく。制御プログラムは、ＶＩＳ−ＮＩＲプロトタイプと同様のディスプレイで１０Ｈｚにおいて動作する。このユニットは、地上又は海上ベースのアプリケーションのための水平面で熱ターゲットを測位するための強靭な方法を提供する。
【００３１】
２Ｄ人間ＩＲプロトタイプシステムの仕様：
・直径１６インチの輪上の、３０度のＦＯＶを有する３０個のセンサ
・センサ光コンボ：１．３インチフレネルレンズ及びサーモパイル検出器
・ＰＣ−１０４コンピュータ−ＭＳＭ８００ジオードＬＸ８００  ５００Ｍｈｚ  コンピュータ電力（１６００ｍＡ＠５Ｖ）
・制御システム：ＸＰ組込みＯＳ、Ｌａｂｖｉｅｗ８．５ＤＡＱ及びアルゴリズム処理
・データ取得：ダイアモンドシステム１６ＡＴ（３５０ｍＡ＠５Ｖｘ２）
・センサ／増幅器電力（１．１ｍＡｘ３０＠５Ｖ）
・データ出力：イーサネット（登録商標）、無線イーサネット（登録商標）、ＲＳ−４２２／２３２
・オプション：高められたセンサ密度、長距離レンズ、広い垂直ＦＯＶ
【００３２】
２Ｄ人間ＩＲシステムは、人間ＩＲターゲットを検出し追跡するために、地上ベースの車両、三脚上で、又は柱上設置システムとして利用されることが可能である。ネットワーク接続されたシステムは、広域監視のために統合されることが可能である。
【００３３】
図２Ａは、本発明の第２実施形態に係る３次元の実施形態の側面図である。図２Ｂは、図２Ａの実施形態の等角図である。図２Ｃは、３次元ガウス面に合わせられた図２Ａの実施形態からのデータの等角図である。図２Ｄは、図２Ｃの曲線の側面図である。
【００３４】
信号源の相対３Ｄ位置についての情報を得るために様々な球状センサ構成が設計されることが可能である。これらの構成には、アプリケーションに応じて、３輪システム（図１１参照）、５輪システム（図９参照）、フル球状分散（図８Ａ〜８Ｃ参照）、及び他の複数の組合せがある。マルチターゲット追跡機能を有する完全な４パイステラジアンのＦＯＲでは、図２Ａの実施形態などのフル球状センサ分散が実施される。センサのフル分散は、ほとんどいかなる空間方位の複数のターゲットをも同時に追跡することができる。このシステムは、特にターゲットが空間で広範囲にわたって分散されているマルチターゲットシナリオで、従来の画像システムには欠けている点で優れている。
【００３５】
ソースの位置を与えられた場合、球面上のセンサは、ガウス方式でＩＲ熱サインに応答する。以下で説明されるように、ソフトウェアは、センサからの元の結合されたデータを表示する、又は各ソースを分離し、個々に表示するための手段を提供する。センサＦＯＶ及びセンサの数は変更されることが可能であり、それによって、ユーザは、追跡される必要があるソースの数のために最適のＳＳＣ構成を選択することができるようになる。さらに、ソフトウェアは、ユーザがソースを独立した軌道上にセットすることができるようにする。軌道の特徴は、ＳＤＳがどのように、道を横切る複数のターゲットを処理し、各ターゲットを一意に識別するかを詳述する。
【００３６】
図３Ａは、３つのかなり分離されたターゲットからの信号振幅を示すプロットである。図３Ｂは、相互に近接した３つのターゲットからの信号振幅のプロットである。図３Ｃは、ピーク解析技法が適用された後で見える可能性がある図３Ｂのデータを示すプロットである。
【００３７】
入来センサデータを解析するために様々なアルゴリズムが適用されることが可能である。ピーク解析技法を使用して、図３Ｂのものなどの近接しているソースに関して、重なり合っているピークが解析されることが可能である。これらのアルゴリズムには、基線減算、平滑化、ピークサーチ（ｐｅａｋ  ｓｅａｒｃｈｉｎｇ）、及びピーク最大値の見つけ出しがある。スロバキア、Bratislavaの、the Institute of Physics、Slovak Academy of SciencesのMiroslav Morhacは、１Ｄ及び２Ｄスペクトルデータを解析するための広範囲にわたるソフトウェアパッケージを開発した。このソフトウェアパッケージは、もともと、ガンマ線スペクトルデータを処理するために設計されたが、いかなる２Ｄスペクトルデータにも普遍的に適用されることが可能である。本発明は、それを球状分散に適用する。
【００３８】
図４Ａは、最大センサ視野（ＦＯＶ）での３つのターゲットからの信号振幅のプロットである。図４Ｂは、ＦＯＶを３分の１だけ縮小することから生じるデータを示す。図４Ｃは、ＦＯＶを３分の２だけ縮小することから生じるデータを示す。
【００３９】
これらの図は、上記３つのターゲットに対する様々なセンサ応答を示す。全てのソースが等しいと仮定すると、左のソースは球面から最も遠く、右のソースは最も近く、中央のソースはその中間にある。図４Ｂは、ピークを分離するために、センサＦＯＶを（例えば、３０ＦＯＶと２０ＦＯＶに）縮小することの効果を示す。この結果として、ターゲットごとのアクティブセンサが減少し、それによって、広範囲にわたるピーク解析を行う必要なしに、より多くのソースが追跡されることが可能になる。図４Ｃは、センサＦＯＶをさらに（例えば、１０ＦＯＶに）縮小することの効果を示す。複雑な信号処理の必要なしにピークが分離されることに留意されたい。
【００４０】
【表１】
2010525323.tif 000003
【００４１】
表１．センサＦＯＶに対する球面上のセンサの数。この表はまた、識別されることが可能である個別ターゲットの数、及びターゲットごとのアクティブセンサの数を示す。
【００４２】
図５Ａは、２つのターゲットからの信号振幅のプロットである。図５Ｂは、少量の基線減算後の図５Ａからのデータのプロットである。図５Ｃは、中量の基線減算後の図５Ａからのデータのプロットである。図５Ｄは、大量の基線減算後の図５Ａからのデータのプロットである。これらの図は、近接したピークを解析する際の非常に基本的な技法を示す。この技法は、個々のピークを見つけ出すために基線減算法を使用する。このタイプの処理は、アルゴリズムを簡単にし、オンボード高速ＤＳＰ処理を使用するのによく適している。
【００４３】
図５Ｅ〜Ｈは、それぞれ図５Ａ〜Ｄのプロットの横断面を示す。これらのプロットはガウスピークの横断面であるが、横断面は、円形ではなく、高さより幅が広いことに留意されたい。ピークの横断面は、ターゲットの角度プロファイルを提供し、ターゲットの形を呈した。知られている赤外線熱サインと比較して横断面を使用すれば、システムはターゲット分類のために使用されることが可能である。
【００４４】
図６Ａ〜６Ｃは、本発明の信号処理方法を例示する流れ図である。図６Ａは、単一のターゲットを検出し、ターゲットの方向だけを見つけ出す最も簡単なバージョンを示す。ステップ６０２で、プロセスは、各センサによって検出された応答を表す湾曲したセンサアレイからデータを取得する。ステップ６０４は、センサデータを、（２次元アレイでは）ガウス曲線、又は（３次元アレイでは）ガウス面などの湾曲した形に合わせる。データをコサイン関数に合わせることはまた、かなりうまく機能し、計算上、より簡単である。用語「湾曲した形」は２次元曲線及び３次元曲面の両方を示すために使用されることに留意されたい。しかし、これは線形又は平面アレイを含まない。
【００４５】
ガウスの方程式
【００４６】
【数１】
2010525323.tif 000004
【００４７】
ステップ６０６は、曲面の最大値を見つけ出す。最大値は、最大応答でセンサを単に使用するよりターゲットの方向をはるかによく示す。ステップ６０８は、曲面最大値及びセンサの既知の角度位置からターゲット方向を計算する。
【００４８】
図６Ｂは、複数のターゲットが検出され、ターゲット角度プロファイルが判定される本発明の方法のより複雑なバージョンを示す。ステップ６２０で、プロセスは、各センサによって検出された応答を表す湾曲した３次元センサアレイからデータを取得する。ステップ６２２で、プロセスは、必要な場合は複数のターゲットによって生成されたピークを解析する。このシナリオでは、図４Ａ〜４Ｃに示されているように、センサ性能を修正することがしばしば有用である。ステップ６２４は、ステップ６２０で、より有用なデータが集められるように、必要に応じてその機能を実行する。次いで、ステップ６２６で、各ピークがガウス形などの曲面に合わせられる。ステップ６２８で見つけ出された各ガウス形の最大値がターゲットの方向を決定する。ステップ６３０及び６３２で、ガウス形の幅及び／又は横断面が見つけ出され、ステップ６３４で、ターゲットの角度プロファイルについてのさらなる情報を提供する。図５Ｅ〜５Ｈはこれの実施例を示す。
【００４９】
図６Ｃは、複数のターゲットが球状センサアレイによって検出され、次いで、別個のＰＴＺカメラによって追跡される本発明の方法の具体例を示す。ステップ６４０及び６４２で、球状センサアレイに関するデータが取得される。ステップ６４６で、信号強度に基づいて推定ターゲット距離が計算される。ステップ６４８で、ピークがガウス関数に合わせられる。ステップ６５０で、計算された距離及びガウス幅からターゲットサイズが計算される。ステップ６５２は、ターゲットのサイズ及び形状を解析するために様々な画像処理機能を実行し、ステップ６５４は、人間のユーザが結果を視覚的に検証することができるようにする。ターゲットが検証された場合、ステップ６５６は、座標をカウンタメジャプロセス６５８に送る。
【００５０】
一方、ステップ６６０は、ステップ６６２で軌道が計算されることが可能であるように、ターゲットに関する位置データをタイムスタンプする。ステップ６６４で、これらの軌道がＰＴＺカメラシステムに提供され、ステップ６６６で、カメラシステムがターゲットを追跡する。
【００５１】
図７は、図１Ａ及び図２Ａの実施形態の要素のインタラクションを例示するブロック図である。湾曲したセンサアレイ７０４がターゲット７０２を検出する。各センサによって検出された応答に基づくセンサデータ７０６が信号プロセッサ７０８に提供される。信号プロセッサ７０８は、図６に示されているようにデータを処理する。例えば、プロセッサ７０８は、センサからの電圧をデジタル信号に変換するためにおそらくアナログ−デジタルコンバータを含むであろう。プロセッサは、形適合のためのモジュール、ターゲット方向及び角度プロファイルの見つけ出しのためのモジュール、並びにデータ出力のためのモジュールを含む。信号プロセッサ７０８は、例えば、図４Ａ〜４Ｃに示されているように、センサＦＯＶを縮小するために、制御信号をセンサアレイ７０４に送ることができる。一般に、ユーザ（図示せず）が図１Ｂ、２Ｃ及び２Ｄ、並びに３Ａ〜５Ｈに示されているものと同様のプロットを見ることができるように、ユーザディスプレイ７１２に表示データが提供される。出力データも、ＰＴＺカメラシステム７１４及び／又はカウンタメジャシステム７１６に提供されることが可能である。
【００５２】
図８Ａ〜８Ｃは、様々な数のセンサのための球面上にセンサを配列するための球状三角パッキングアルゴリズムの使用を示す。この方法は、球面上にセンサを分散するために一意のパターンを使用する。図８ＡはＮ＝５０３を示し、図８ＢはＮ＝１１５０を示し、図８ＣはＮ＝２１９７を示す。密度が高くなると、より小さいＦＯＶが可能になる。
【００５３】
従来、球面上に点を均一に分散するための解決策はない。球状分散を試みる球状モデルの例には、凸包、ヴォロノイセル（Ｖｏｒｏｎｏｉ  ｃｅｌｌ）、ドロネー（Ｄｅｌａｕｎａｙ）三角形分割、リースｓ−エネルギ（Ｒｉｅｓｚ  ｓ−ｅｎｅｒｇｙ）、球状キャップによるカバリング及びパッキング、ラグランジュ（Ｌａｇｒａｎｇｅ）多項式のノルム（Ｎｏｒｍｓ）、補間立体求積法、体積加重、並びに行列式がある。これらの方法の全ては、徹底的に研究されたが、大きな値のｎのために球面上に点を均一に分散するには不十分であり、ここでｎは球面上の点の数である。Ｌｕｃｉｄ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓは、球面上にセンサを分散するための方法を独自に開発した。この方法は、ＸＹ平面上に投影されたときに球状対称を表示する三角格子間隔を使用する。対称的分散は、データ処理機能を大きく高め、角度ソースへの円滑な応答を提供する。
【００５４】
図９は、３６０水平ＦＯＲ及び可変量の垂直ＦＯＲをモニタリングするための５つの輪を有する図である。一般に、５輪システムは、３６０ｘ１２０度ＦＯＶを有する。このタイプのシステムは、２Ｄアプリケーションで水平面上のソースをモニタリングするのに有用である。システムは、指定されたＦＯＲの中で、水平角度方向だけでなく、垂直角度方向をも提供する。このユニットは、４パイＦＯＲを必要としないアプリケーションのために使用される。
【００５５】
図１０は、発射物又は車両を特定のソースに誘導するのに有用な半球形又は円錐形の構成を示す。このタイプのセンサ分散は、飛行機又はミサイルノーズコーン（ｍｉｓｓｉｌｅ  ｎｏｓｅ  ｃｏｎｅ）のまわりのセンサの等角配置のための機能を例示する。この場合、より小さい円錐形のＦＯＲが特定のソースのためにモニタリングされる。次いで、角座標が解析での使用のためにシータファイ平面上に投影される。等角センサ配置から集められたデータは、ソースに対する角座標を生成し、特定のアプリケーション及びプラットフォームに適合するように、様々な形状でこの技術によって容易にされる。
【００５６】
図１１は、３次元空間で単一のソースをモニタリングし、そのソースに角度情報を提供するためにうまく機能する装置を提供する３つの輪を有する図である。センサの３つのバンドを使用することは、ターゲットを追跡するために必要とされるセンサの量を低減する。同一のマッピングが、シータファイ座標システム及び関連するガウス又はコサインピーク適合に適用される。
【００５７】
本明細書ではいくつかの様々なセンサアレイが示され説明されているが、他の多くの構成が本発明の範囲に入ることを当業者は理解するであろう。全ての場合に、センサアレイの少なくとも一部分が明確に凸状でなければならない。理想的な場合には、２次元構成のセンサは、センサが相互から３６０°までの方向に向くように輪を形成する。さらに、理想的な３次元の場合には、センサは、センサが相互から４パイステラジアンまでの方向に向くように、球面全体にわたって分散される。しかし、本発明はまた、センサが（図１０のように）相互から約１８０°の、又はそれよりさらに小さい角度の方向に向くように、センサが配列される構成を含む。センサが、相互から約６０°の方向に向くように配列されている構成でも、現在の技術よりかなりの改良である。本明細書では用語「凸状湾曲領域」が使用されるが、これは、多角形又は多辺面など、湾曲領域に近似した構成を含むことにも留意されたい。
【００５８】
図１２は、高温の背景環境に対する飽和したセンサ応答を示す。センサ応答の局部減少を引き起こす低音のオブジェクトも導入される。この方法は、より低音のオブジェクトを探す高温の環境で有用である。飽和したセンサのためのアルゴリズムを逆転することは、逆ガウス曲線又は面を生成する。この効果は、ターゲットが背景放射を遮断する可能性がある飽和した光環境で測定されることが可能であり、それによって、検出器上に「陰」、「影」、又は「蝕」を生成する。
【００５９】
単一又は多要素ブロードバンドＩＲ検出器と併せて使用されることが可能である様々なフィルタが存在する。これらのフィルタは、ブロードバンドフィルタリング（ｂｒｏａｄ  ｂａｎｄ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）及びナローバンドフィルタリング（ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）の両方を可能にする。特定のフィルタ及び多要素検出器を実装することにより、球状センサシステムは、様々な温度のオブジェクト間の相違を識別することができる。１つの一般的な実施例は、人間ＩＲサインと地上車両ＩＲサインとを区別することである。検出器要素の１つは３〜５μｍバンドのフィルタを備えることができ、別の要素は８〜１２μｍフィルタを有するであろう。このシナリオでは、人間ＩＲサインは３〜５μｍでは測定可能な応答を生成しないであろうが、８〜１２μｍバンドはかなりの応答を生成するであろう。車両温度は、一般に、８〜１２μｍセンサを飽和させるであろうが、３〜５μｍバンドにも存在するであろう。この技術は、アプリケーションに応じて様々なスペクトルバンドに適用されることが可能である。１０以上のチャネルを有するセンサは、詳細なマルチスペクトル区別を提供する。
【００６０】
【表２】
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【００６１】
【表３】
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【００６２】
本発明の範囲に入るこれらの設計には多くの可能なバリエーションがあることが当業者によって理解されるであろう。例えば、赤外線以外の他のセンサには、音、紫外線、ＲＦなどがある。コサイン関数を含めて、ガウス以外に、他の曲面解析が曲線適合プロセスで使用されることが可能である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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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５Ｇ】
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【図５Ｈ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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