(57)【要約】【課題】  観測された目標の識別を行う目標識別用レーダ装置において、参照データを絞り込み、目標識別性能を向上する。【解決手段】  相互に偏波特性の異なる複数のアンテナを用いて複数の偏波信号を受信する受信機１０６と、広帯域パルスを発生、送信する送信機１０１と、上記受信機１０６によって受信した複数の受信偏波信号から目標を検出する目標検出部１０８と、特徴量を組み合わせて目標識別を行う目標識別部１０９を備えたものである。【選択図】    図９
2005156276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広帯域パルスを発生して送信する送信機と、
相互に偏波特性の異なる複数のアンテナを用いて複数の偏波信号を受信する受信機と、上記受信機によって受信した複数の受信偏波信号から目標を検出する目標検出部と、
上記目標検出部からの信号に基づき特徴量を算出する特徴量抽出部と、
上記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて目標の識別を行う目標識別部と
を備えた目標識別用レーダ装置。
【請求項２】
上記特徴量抽出部として、受信した複数の受信偏波信号から複数の偏波チャネル信号を算出し、特徴量を算出することを特徴とする請求項１記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項３】
上記特徴量抽出部として、目標の距離方向の移動とアスペクト角の変化による変動の小さい特徴量を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項４】
上記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項５】
上記目標識別部として、事前の観測結果に基づいて決定された上記特徴量の信頼度に基づいて、各特徴量に適当な重みづけを加えた後、目標の識別を行うことを特徴とする請求項１〜請求項４の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項６】
上記目標識別部として、事前に既知の雑音電力に対して平均電力が一定レベル以下の信号を除去した偏波チャネルの信号を用いて目標の識別を行うことを特徴とする請求項１〜請求項５の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項７】
上記特徴量抽出部として、受信した複数命中信号から上記特徴量を算出すること、および、上記目標識別部は、命中信号毎に上記特徴量抽出部によって算出された特徴量の全てあるいは一部を用いて、目標の識別を行った後、命中信号毎の識別結果を集計して最も多かった識別結果を最終的な識別結果として出力する多数決部を有することを特徴とする請求項１〜請求項６の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項８】
上記特徴量抽出部として、受信した複数命中信号を命中方向に平均して平均受信偏波信号を算出した後、該平均受信偏波信号から上記特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜請求項７の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項９】
上記特徴量抽出部として、受信した複数命中信号から上記特徴量を算出した後、各特徴量を命中信号方向に平均化することを特徴とする請求項１〜請求項８の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項１０】
検出した目標の移動航跡を算出し目標の姿勢を決定する目標移動航跡算出部を具備し、
上記特徴量抽出部として、受信した複数の受信偏波信号から複数の偏波チャネル信号を算出し、特徴量を算出することを特徴とする請求項１記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項１１】
上記目標識別部として、受信した複数の受信偏波信号を画像化し、目標の姿勢を算出する目標画像生成部を備え、事前の観測結果に基づいて決定された特徴量に対して適切な比較特徴量を取捨選択し、目標の識別能力を向上することを特徴とする請求項１および請求項３〜請求項１０の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項１２】
上記目標識別部として、受信した複数の受信偏波信号からＲＣＳ（レーダ反射面積）を算出し、目標の姿勢を決定するＲＣＳ算出部を備え、事前の観測結果に基づいて決定された特徴量に対して適切な比較特徴量を取捨選択し、目標の識別能力を向上することを特徴とする請求項１および請求項３〜請求項１１の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【請求項１３】
上記目標識別部として、受信した複数の受信偏波信号から基底変換処理を行い、３種類の基本構成の成分に分解し、且つそれぞれの寄与率を算出し目標の姿勢を算出する３種類の基本構成の成分の寄与率を算出する基本構成３成分寄与率算出部を備え、事前の観測結果に基づいて決定された特徴量に対して適切な比較特徴量を取捨選択し、目標の識別能力を向上することを特徴とする請求項１〜請求項１２の何れか１項記載の目標識別用レーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、レーダの分野における目標のレンジプロフィールと偏波の情報を用いて目標を識別するレーダ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
目標識別を行うレーダ装置に関する従来の技術として、高い距離分解能をもつレーダ装置において観測される目標のレンジプロフィールを利用して目標を識別するものがあり、識別の対象とする候補目標のレンジプロフィールを参照用レンジプロフィールとして予め蓄積しておくライブラリと、観測された目標レンジプロフィールとライブラリに蓄積された参照用レンジプロフィールの相関を計算する手段とを備え、観測された目標レンジプロフィールと相関の高い参照用レンジプロフィールがある場合、観測された目標はその参照用レンジプロフィールに対応する目標であると識別することが開示されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】“Correlation Filters for Aircraft Identification From Radar Range Profiles”，IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，vol.29，no.3，pp.741-748，July 1993
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の目標識別用レーダ装置は以上のように構成されているが、レンジプロフィールの類似した目標が複数ある場合や、ミリ波帯などの目標の大きさに対して波長の短い周波数帯を用いた場合、これらの目標を識別できないという問題が発生する。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、レンジプロフィールの類似した目標が複数ある場合や、ミリ波帯などの目標の大きさに対して波長の短い周波数帯を用いた場合にも目標識別性能を向上することができる目標識別用レーダ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】
【０００６】
この発明に係る目標識別用レーダ装置は、広帯域パルスを発生して送信する送信機と、相互に偏波特性の異なる複数のアンテナを用いて複数の偏波信号を受信する受信機と、上記受信機によって受信した複数の受信偏波信号から目標を検出する目標検出部と、上記目標検出部からの信号に基づき特徴量を算出する特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて目標の識別を行う目標識別部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す複数種類の指標と、複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す複数種類の指標を算出し、特徴量を組み合わせて目標識別を行うことにより、目標を正しく識別する確率を向上できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。目標のレンジプロフィールは目標のアスペクト角（目標の中心線とレーダの視線方向のなす角）に大きく依存するため、各候補目標に関して、あらゆるアスペクト角で観測したレンジプロフィールを参照データとして用意し、これらを全て候補目標レンジプロフィールのライブラリに蓄積しておく必要がある。
【０００９】
しかしながらこの方法では、各候補目標に関してアスペクト角を非常に細かい刻みで変化させて参照データを作成して蓄積することが要求されるため、候補目標レンジプロフィールのライブラリが膨大なものとなってしまう問題が発生する。候補目標レンジプロフィールのライブラリを可能な限り小さくするためには、参照データとして蓄積しておくアスペクト角の刻みを大きくすることが望ましいが、今度は、候補目標レンジプロフィールのライブラリが、観測時の目標のアスペクト角と完全に一致したデータを含まない場合に、目標の識別性能が劣化する問題が発生する。そこでこの実施の形態では、特徴量を組み合わせて目標識別を行うことによって問題を解決する。
【００１０】
以下図１について説明する。
１０１はパルス信号を送信する送信機、１０２は送受信を切り換える送受切換器、１０３は偏波切換器、１０４は第２偏波送受信アンテナ１０５の偏波特性と直交する偏波特性を有する第１偏波送受信アンテナ、１０５は第１偏波送受信アンテナ１０４の偏波特性と直交する偏波特性を有する第２偏波送受信アンテナである。
【００１１】
なお、第１偏波送受信アンテナ１０４及び第２偏波送受信アンテナ１０５における偏波特性が直交する組み合わせとして、例えば、垂直偏波と水平偏波の組み合わせや、右旋円偏波と左旋円偏波の組み合わせなどが考えられる。
【００１２】
１０６は第１偏波送受信アンテナ１０４及び第２偏波送受信アンテナ１０５により受信された受信信号に対する位相検波とＡ／Ｄ変換処理を実施して、その偏波信号の振幅と位相を示すディジタルの受信偏波信号（後述する散乱行列レンジプロフィール）を出力する受信機である。
【００１３】
１０７は受信機１０６から出力された散乱行列レンジプロフィールを蓄積する受信偏波信号記憶部、１０８は受信偏波信号記憶部より送られた散乱行列レンジプロフィールより目標を検出し、検出された目標位置近傍の散乱行列レンジプロフィールの切り出しを行う目標検出部、１０９は目標検出部１０８によって切り出された散乱行列レンジプロフィールから複数の特徴量を算出し、ここで得られた特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別する目標識別部、１１０は目標の検出結果と識別結果を表示する表示部である。
【００１４】
なお、１０９ａは目標検出部１０８より送られた散乱行列レンジプロフィールに対して偏波基底変換処理を行い、複数偏波チャネルのレンジプロフィールを生成する偏波基底変換処理部、１０９ｂは１０９ａによって得られた複数偏波チャネルレンジプロフィールより、識別に利用する複数の特徴量を算出する特徴量算出部、１０９ｃは偏波基底変換処理部１０９ａと特徴量算出部１０９ｂを備える特徴量抽出部、１０９ｄは既知の目標に関する特徴量を蓄積している参照用目標特徴量ライブラリ、１０９ｅは特徴量抽出部１０９ｃで抽出された特徴量と参照用目標特徴量ライブラリ１０９ｄに蓄積された特徴量とから、事前に定められた規則に従って目標識別をおこなう判定部である。
【００１５】
図３はレンジプロフィールの概念を示す説明図である。
図３において、波長の短い電磁波のパルスを送信し、目標によって反射された反射波を受信して時間の関数として記録したものがレンジプロフィールである。レンジプロフィールは目標の反射係数の空間分布をレーダの視線方向に投影したものであると見なすことができる。
【００１６】
時刻 t1に送信されたパルスは、時刻 t2 に図３に示すようなパルス幅 ｗ の短冊状の領域（距離分解能セル）に入射し、そこで反射される。また異なる時刻 t3 には、送信パルスは図に示すごとく別のレンジビンに入射し、そこで反射される。したがって、目標からの反射波を時間の関数として受信し、記録すると、各距離分解能セルからの反射波をアンテナに近い方から順に記録することができる。このようにして目標のレンジプロフィールが観測される。
【００１７】
次に、散乱行列レンジプロフィールについて説明する。
目標への入射波や、目標からの散乱波は、Maxwellの方程式から明らかなように、本来空間内のベクトルとして表現される。特に、目標が自由空間中で十分遠方に存在する場合には、これらの電磁波は平面波とみなすことができることから、電界（磁界）を進行方向に直交した平面上の二次元ベクトルとして取り扱うことができる。平面波におけるこれら電界（磁界）ベクトルの時間変化の様子は、波の偏り、つまり、いわゆる偏波の概念として理解、分類されている。電磁波をベクトルで表現した場合には、観測対象の散乱特性も、レーダ断面積(Radar Cross Section ： RCS)のようなスカラー値ではなく、式（１）、式（２）の散乱行列(Scattering Matrix)として表現される。
【００１８】
【数１】
2005156276.tif 000003
【００１９】
【数２】
2005156276.tif 000004
【００２０】
時刻t、位置ベクトルｒにおける周波数ｆ、波数ベクトルｋの平面波Ｅ (ｒ， t)は次式のように表される。
【００２１】
【数３】
2005156276.tif 000005
【００２２】
ここで、Ｅ0は複素の電界ベクトルであり、水平方向(horizontal：h) の電界成分Ehと垂直方向(vertical：v)の電界成分Evを用いて次式のように表すことができる。
【００２３】
【数４】
2005156276.tif 000006
【００２４】
式（４）において、平面波の偏波状態(polarization state)を特徴づけるのは、ベクトル[ 1，ρ]T（上付きのTは転置）である。そこで、[ 1，ρ]Tのユークリッドノルムを1とするベクトルＥJを次式で定義する。
【００２５】
【数５】
2005156276.tif 000007
【００２６】
ここで上付きの＊は複素共役を表す。
以下では、式(4)の電界ベクトルの表現形式をJones Vector形式と呼ぶことにする。
目標への入射波の偏波状態、すなわち送信アンテナの偏波状態をJones Vector形式の複素電界ベクトルＥtで表現する。この場合の散乱波の偏波状態を表すベクトルＥsは次式で与えられる。
【００２７】
【数６】
2005156276.tif 000008
【００２８】
上式において、Ｓは観測対象の散乱特性を表す散乱行列(scattering matrix)であり次式で表される。
【００２９】
【数７】
2005156276.tif 000009
【００３０】
ここで、
Shhは入射波の偏波がHの時の散乱波のH成分、
Shvは入射波の偏波がHの時の散乱波のV成分、
Svvは入射波の偏波がVの時の散乱波のV成分、
Svhは入射波の偏波がVの時の散乱波のH成分を表す。
【００３１】
この散乱波を、その偏波状態がJones Vector形式の複素電界ベクトルＥrで与えられる受信アンテナで受信した場合の受信電圧Vsは次式で与えられる。
【００３２】
【数８】
2005156276.tif 000010
【００３３】
よって、この場合の受信電力Psは次のように表される。
【００３４】
【数９】
2005156276.tif 000011
【００３５】
ここで、式（８）と式（９）においては、偏波状態に影響されない定数項は省いている。
なお、送信アンテナと受信アンテナがモノスタティックで構成されている場合は次式が成り立つことが知られている。
【００３６】
【数１０】
2005156276.tif 000012
【００３７】
さて、観測対象の散乱行列を観測することが出来るならば、観測対象のレンジプロフィールも、散乱行列のレンジプロフィールとして観測できる。
【００３８】
図４は散乱行列レンジプロフィールの概念を示す説明図であり、図２はこの実施の形態１による目標識別方法を示すフローチャートである。
すなわち図４に示すように、散乱行列の４つの要素Ｓhh，Ｓvh，Ｓhv，Ｓvvのそれぞれについて、図３で示したものと同様なレンジプロフィールを得ることができる。これら４つのレンジプロフィールをまとめてここでは散乱行列レンジプロフィールと呼ぶこととする。あるいは、距離分解能セル毎の散乱行列が距離方向に並んだものを散乱行列レンジプロフィールと考えても同義である。なお、図４においては図示の都合上、レンジプロフィールは電界強度の形で示されているが、散乱行列レンジプロフィールの各要素は本来複素数である。
【００３９】
次に、動作について説明する。
送信機１０１が広帯域パルスとしてパルス信号を生成すると、送受切換器１０２が当該パルス信号を偏波切換器１０３に送り、偏波切換器１０３が、第１偏波送受信アンテナ１０４を駆動することにより、そのパルス信号を第１偏波送受信アンテナ１０４から空間に放射させる。なお、以下では第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５の偏波特性が、それぞれ水平偏波と垂直偏波である場合について述べる。
【００４０】
第１偏波送受信アンテナ１０４から空間に放射されたパルス信号は観測対象によって散乱される。
偏波切換器１０３は、第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５の双方を駆動することにより、第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５が観測対象によって散乱された散乱波をそれぞれ受信すると、第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５が受信信号を受信機１０６に送り、受信機１０６が第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５において受信された受信信号のそれぞれに対する位相検波処理とＡ／Ｄ変換処理を実施して、それぞれの受信信号の振幅と位相を示すディジタル受信信号Ｓ１1（ｍ），Ｓ２1（ｍ）を出力する（ステップＳＴ１）。
【００４１】
なお、Ｓij（ｍ）は、第j偏波送受信アンテナで送信して第i偏波送受信アンテナで受信された受信信号のｍ番目（ｍ=１，２，・・・，Ｍ）のサンプル値である。ここで、Ｍはサンプル数である。同様に、送信機１０１で生成した広帯域パルスを、送受切換器１０２を介して偏波切換器１０３に送り、これを第２偏波送受信アンテナ１０５から目標に照射して第１偏波送受信アンテナ１０５と第２偏波送受信アンテナ１０６において受信された受信信号同様の処理を繰り返すことにより、受信信号Ｓ12（ｍ），Ｓ22（ｍ）を得る（ステップＳＴ１）。
【００４２】
図５は第１偏波送受信アンテナと第２偏波送受信アンテナの各時刻における動作モードを示す説明図である。
第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５の動作モードを示し、インターバルが、受信信号Ｓ１1（ｍ），Ｓ２1（ｍ），Ｓ１２（ｍ），Ｓ２１（ｍ）の一組を得るのに要する処理のひとまとめである。
【００４３】
受信偏波信号記憶部１０７は、得られた受信信号Ｓ１1（ｍ），Ｓ２1（ｍ），Ｓ１２（ｍ），Ｓ２２（ｍ）を一時蓄積し、蓄積された信号は、観測対象に関する各分解能セルに散乱行列Ｓm（ｍ=１，２，・・・，Ｍ）の値をもつ受信散乱行列レンジプロフィールであり、式（１１）のように表される。
なお、以下では、送信アンテナと受信アンテナの偏波状態の組み合わせのことを偏波チャネルと呼ぶことがある。
【００４４】
【数１１】
2005156276.tif 000013
【００４５】
次に、目標検出部１０８は受信散乱行列レンジプロフィールから、目標を検出する。
ここでは、例えばＰＷＦ(Polarimetric Whitening Filter)や、ＰＮＦ(Polarimetric Notch Filter)等の方式によってクラッタを抑圧することで、目標検出性能の向上を図っても良い。さらに、目標検出部１０８は検出された目標位置近傍のサンプルＳm（ｍ=Ｍ0，Ｍ0+1，・・・，Ｍ0+ＭT-1）を切り出す（ステップＳＴ２）。
【００４６】
ここで切り出すサンプルの数ＭTは、例えば観測対象として想定している目標物の大きさなどの情報から事前に決定することができる。
基底変換処理部１０９ａは、目標検出部１０８において切り出された目標の受信散乱行列レンジプロフィールＳm（ｍ=Ｍ0，Ｍ0+1，・・・，Ｍ0+ＭT-1）に対し、まず式（１２）で示す偏波基底変換あるいは式（１３）に例示する偏波成分分解を行う（ステップＳＴ３）。
【００４７】
【数１２】
2005156276.tif 000014
【００４８】
ここで、Ｖはユニタリ行列であり、上付きの＊Ｔは行列の共役転置を表す。
目的に応じて任意のユニタリ行列を設定できるものとする。
式（１２）で表される偏波基底変換によって、第１偏波送受信アンテナ１０４と第２偏波送受信アンテナ１０５の直交する偏波の組み合わせとは異なる二つの直交偏波の組み合わせで同様な観測を行った場合の散乱行列レンジプロフィールＵm（ｍ=Ｍ0，Ｍ0+1，・・・，Ｍ0+ＭT-1）を求める。
【００４９】
あるいは、例えば式（１３）で示す偏波成分分解を用いて、受信波のうち、目標物において奇数回反射された後に送受信アンテナに到達した奇数回反射成分Ｋo(m)、目標物において偶数回反射された後に送受信アンテナに到達した偶数回反射成分Ｋe(m)、目標で反射される際に生じた、入射波と直交する偏波成分（交差成分）Ｋc(m)を求める。
【００５０】
【数１３】
2005156276.tif 000015
【００５１】
以上のように、種々の偏波基底変換や偏波成分分解を行うことにより、任意の種類の偏波チャネルについてレンジプロフィールを得ることが可能である。
ここで得られたレンジプロフィールの組を、以下では目標の複数偏波チャネルレンジプロフィールと呼ぶ。なお、ここでは、「偏波チャネル」は送信偏波と受信偏波の組み合わせだけでなく、Ｋo，Ｋe，Ｋcなどの偏波成分のことも含むこととする（以下同様）。
次に、特徴量算出部１０９ｂは、上記の基底変換処理によって得られた複数偏波チャネルレンジプロフィールから、以下に定義する特徴量を算出する（ステップＳＴ４）。
【００５２】
【数１４】
2005156276.tif 000016
【００５３】
式（１４）において、Ｐ（ｍ）はある偏波チャネルの信号の電力値を表しており、例えば、水平偏波送信水平偏波受信の偏波チャネルについては、式（１５）のように定義される。ｒgは重心であり、式（１６）のように定義される。Ｘpは偏波チャネルｐのレンジプロフィールのフーリエスペクトルを表す。
【００５４】
式（１４）において、２次と３次のクロスモーメントスペクトルは、それぞれ偏波チャネル１と２と偏波チャネル１と２と３とで例示してあるが、基底変換処理部１０９ａで得られた全ての偏波チャネルの組み合わせについて計算することが可能である。
【００５５】
【数１５】
2005156276.tif 000017
【００５６】
図６は特徴量算出部で算出される特徴量のうち、平均、標準偏差、最大値および重心周りのモーメントの定義を示す説明図である。
特徴量は特徴量算出部１０９ｂで算出され、平均値は各偏波チャネルの平均的な反射強度、最大値は最大の反射強度、標準偏差は各偏波チャネルのレンジプロフィール形状の複雑さ、重心周りのモーメントは主にレンジプロフィールの長さを表す指標となっていることがわかる。
【００５７】
さらに、式（１４）より、正規化された重心周りのモーメントとバイスペクトルはレンジプロフィール上での散乱強度の強い点の分布の様子、クロスモーメントスペクトルは複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係をそれぞれ示す指標となっていると言える。以上をまとめると、式（１４）に示した特徴量は、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す指標と、複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す指標に大別できる。
【００５８】
参照用目標特徴量ライブラリ１０９ｄには、同様にして事前に観測したN種類の目標の散乱行列レンジプロフィールより抽出された特徴量が格納されている。Ｓmnは事前の観測の他に、理論計算(例えば、GTD：Geometrical Theory of Diffraction)などから得ることも可能である。
【００５９】
判定部１０９ｅは、参照用目標特徴量ライブラリ１０９ｄに蓄積されたN種類の目標に関する特徴量と比較を行い、あらかじめ定められた規則に従って目標の識別を行う（ステップＳＴ５）。
【００６０】
例えば、識別に利用する特徴量の数がＬの場合、各目標に関するＬ個の特徴量をＬ次元の特徴量ベクトルの形で参照用目標特徴量ライブラリ１０９ｄに蓄積しておき、受信信号から抽出したＬ個の特徴量からＬ次元の特徴量ベクトルを構成した後に、受信信号のＬ次元特徴量ベクトルと各参照用目標の特徴量ベクトルとのユークリッド距離をそれぞれ計算し、最も距離の短い参照用目標と同じ種別であると判定する方法が考えられる。
最後に、表示部１１０は、目標検出部１０８、判定部１０９ｅの出力を表示する。
【００６１】
この実施の形態１によれば、複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す複数種類の指標を算出し、該特徴量を組み合わせて目標識別を行う構成としたので、目標を正しく識別する確率を向上することができることと、目標の識別に散乱行列レンジプロフィールから、目標の距離方向の移動とアスペクト角の変化による変動の小さい特徴量として、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す複数種類の指標を使用することで、ライブラリメモリ量、計算処理量を減らすことができるという効果がある。
【００６２】
実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、１０９ｆは特徴量抽出部１０９ｃにおいて抽出された特徴量に、事前の観測結果に基づいて定めた重み付け係数をかける重み付け部である。
【００６３】
一般に識別の対象とする目標物によって、角度依存性の低下に有効な特徴量の組み合わせは異なることが予想されるため、式（１４）で示した特徴量Ｃi（ｉ＝１，２，・・・，Ｌ：Ｌは特徴量の総数）の中から適当なものを選択して組み合わせる、あるいは適当な重み付けを行って判別することが望ましい。
【００６４】
識別の対象とする目標が既知である場合は、事前に観測を行って特徴量を抽出する際に、最も正しく識別する確率が高くなる重み付けの係数ｗi（ｉ＝１，２，・・・，Ｌ）を決定する。重み付け部１０９ｆは特徴量抽出部１０９ｃにおいて抽出された特徴量に対し、次式に従って重み付けを行う。なお、重み付け係数の値が０であれば、対応する特徴量を選択しないことを意味する。
【００６５】
なおここで、特徴量とは、各偏波チャネル信号の平均電力、各偏波チャネル信号の標準偏差、各偏波チャネル信号の最大値、各偏波チャネル信号の重心周りのモーメント、各偏波チャネル信号の重心周りの正規化されたモーメント、各偏波チャネル信号の高次スペクトル、上記複数の偏波チャネル信号のクロスモーメントスペクトル等を表す。
【００６６】
【数１６】
2005156276.tif 000018
【００６７】
なお、重み付け係数ｗi（ｉ＝１，２，・・・，Ｌ）の組み合わせを、対象とする目標の種別に応じて複数用意しておき、動作時には、オペレータが適した重み付け係数の組み合わせを選択することによって、汎用性を確保することができる。
【００６８】
この実施の形態２によれば、識別の対象とする目標物によって、適当な重み付けを特徴量に加えることができるため、目標を正しく識別する確率を向上することができる効果を奏する。
【００６９】
実施の形態３．
図８はこの発明の実施の形態３による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、１０９gは各偏波チャネルの信号対雑音電力比に応じて識別に利用する偏波チャネルを選択する偏波チャネル選択部である。
【００７０】
偏波チャネル選択部１０９gでは、各偏波チャネルの平均電力を求めた後、これを既知の受信機雑音レベルと比較して、平均電力が受信機雑音レベルのα倍よりも低い偏波チャネルのデータを、特徴量算出部１０９ｂへ送らないようにする。
【００７１】
この実施の形態３によれば、信号対雑音比の低い偏波チャネルのデータを排除できるため、雑音の影響による目標の誤識別確率を低減する効果を奏する。
【００７２】
実施の形態４．
図９、図１０、図１１はこの発明の実施の形態４による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【００７３】
図９、図１０、図１１において、１０９ｈは複数命中の観測値が得られた場合に、各命中信号における識別結果を比較して、最も多い結果を最終的な識別結果として出力する多数決部、１０９ｉは複数命中の観測値が得られた場合に、各命中信号で得られた散乱行列レンジプロフィールの平均処理を行うレンジプロフィール平均処理部、１０９ｊは複数命中の観測値が得られた場合に、特徴量抽出部１０９ｃにおいて命中毎に抽出された特徴量から特徴量毎に平均値を算出する特徴量平均処理部であり、１１１は複数ヒット観測値が得られた場合に、各命中信号における散乱行列レンジプロフィールを蓄積しておく複数命中の受信偏波信号記憶部である。
【００７４】
複数命中の観測値が得られた場合、大別して二通りの方法が可能である。判定部１０９ｅにおいて命中毎に判定を行った後、もっとも妥当と思われる判定結果を選択する方法と、判定部１０９ｅへの入力値を予め平均化する方法である。
ここで、図９は前者、図１０と図１１は後者の方法をそれぞれ具体化した構成を示している。
【００７５】
まず、図９の構成において多数決部１０９ｈの動作を説明する。観測に用いた命中数がＨの場合、判定部１０９ｅはＨ個の目標識別結果を出力する。
これらの識別結果が全て等しくない場合に、多数決部１０９ｈは最も数の多かったものを最終的な目標識別結果として出力する。あるいは、事前に定めた規則に従って、識別結果と、その結果に対する確度を同時に出力するようにしてもよい。
【００７６】
例えば、１０命中の観測を行った場合に、判定部１０９ｅの判定結果が、目標Ａ５回、目標Ｂ３回、目標Ｃ２回の場合に、多数決部１０９ｈは『目標はＡである』と出力してもよいし、『目標Ａである確率５０％、目標Ｂである確率３０％、目標Ｃである確率２０％』と出力してもよい。
【００７７】
次に図１０の構成において、レンジプロフィール平均処理部１０９ｉの動作を説明する。
観測に用いた命中数がＨの場合、複数ヒット受信偏波信号記憶部１１１はＨ個の散乱行列レンジプロフィールＳm，h（ｍ=１，２，・・・，Ｍ；ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）を蓄積する。
【００７８】
レンジプロフィール平均処理部１０９ｉは、複数ヒット受信偏波信号記憶部１１１に蓄積されたこれらの散乱行列レンジプロフィールを次式に従って平均化し、得られた平均化散乱行列レンジプロフィールを特徴量抽出部１０９ｃに送る。
【００７９】
【数１７】
2005156276.tif 000019
【００８０】
ここで、θh（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）は、プラットフォームの移動による位相の変化量を補正するための補正項である。
次に図１１の構成において、特徴量平均処理部１０９ｊの動作を説明する。特徴量平均処理部１０９ｊは、特徴量抽出部１０９ｃにおいて得られた、命中毎のＬ個の特徴量Ｃi，h（ｉ＝１，２，・・・，Ｌ：Ｌは特徴量の総数; ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）を次式に従って平均化し、得られた平均化特徴量を判定部１０９ｅに送る。
【００８１】
【数１８】
2005156276.tif 000020
【００８２】
この実施の形態４によれば、複数回観測を行うことでデータ量を増加することができるため、目標を正しく識別する確率を向上できる効果を奏する。
【００８３】
実施の形態５．
図１２はこの発明の実施の形態５による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、１１５は目標移動軌跡算出部であり、１〜１１０は実施の形態1の説明と同じものであり、実施の形態１と同じ部分についての説明は実施の形態１の説明によるものとする。
【００８４】
目標移動軌跡算出部１１５は目標検出部１０８によって受信偏波信号から目標を検出した信号を受け、時々刻々と変化する目標の移動ベクトルを航跡として捕らえ目標の姿勢を算出し参照すべき目標の特徴量を絞り込み、一方１０９は目標検出部１０８によって切り出された散乱行列レンジプロフィールから複数の特徴量を算出し、ここで得られた特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別する目標識別部を持っている。
【００８５】
例えば、識別に利用する特徴量の数がＬの場合、各目標に関するＬ個の特徴量をＬ次元の特徴量ベクトルの形で参照用目標特徴量ライブラリ１０９ｄに蓄積しておき、受信信号から抽出したＬ個の特徴量からＬ次元の特徴量ベクトルを構成した後に、受信信号のＬ次元特徴量ベクトルと各参照用目標の特徴量ベクトルとのユークリッド距離をそれぞれ計算し、最も距離の短い参照用目標と同じ種別であると判定する方法が考えられる。
最後に、表示部１１０は、目標検出部１０８、判定部１０９ｅの出力を表示する。
【００８６】
なおここで、特徴量とは各偏波チャネル信号の平均電力、各偏波チャネル信号の標準偏差、各偏波チャネル信号の最大値、各偏波チャネル信号の重心周りのモーメント等である。
【００８７】
この実施の形態５によれば、目標の識別に散乱行列レンジプロフィールから、特徴量として、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す複数種類の指標と、複数の偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す複数種類の指標を算出し、該特徴量を組み合わせて目標識別を行う構成としたので、目標を正しく識別する確率を向上することができる効果を奏する。
【００８８】
実施の形態６．
図１３はこの発明の実施の形態６による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、１１２は目標検出部１０８によって目標の受信偏波信号を偏波特性として画像化した後、目標の姿勢を算出し参照すべき目標の特徴量を絞り込み、一方１０９は目標検出部１０８によって切り出された散乱行列レンジプロフィールから複数の特徴量を算出し、ここで得られた特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別するものである。
【００８９】
この実施の形態６によれば、識別の対象とする目標の偏波特性を画像化するため、対象物そのものの形状から姿勢角を把握できるため、より適切な重み付けを特徴量に加えること、もしくは選定できるため、目標を正しく識別する確率を向上することができる効果を奏する。
【００９０】
実施の形態７．
図１４はこの発明の実施の形態７による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、１１３は目標検出部１０８によって受信偏波信号を用いて目標を検出した後、検出された近傍のレンジプロファイルを切り出した結果から、目標のＲＣＳ（レーダ反射面積）データを算出し、そのＲＣＳデータを元に、事前の観測結果に基づいて定めたＲＣＳデータとパターンマッティング方式により目標の姿勢を求め参照すべき目標の特徴量を絞り込み、一方１０９は目標検出部１０８によって切り出された散乱行列レンジプロフィールから複数の特徴量を算出し、ここで得られた特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別する。
【００９１】
この実施の形態７によれば、目標の姿勢を算出するための参照データは容易に確保できるため、計算負荷は低く、あらゆる目標に対して、特徴量を用いた目標識別の確率を向上することができる効果を奏する。
【００９２】
実施の形態８．
図１５はこの発明の実施の形態８による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、１０９は目標検出部１０８によって切り出された散乱行列レンジプロフィールから複数の特徴量を算出する目標識別部であり、一方、１１４は基底変換処理部１０９aによって切り出された受信偏波信号に偏波基底変換処理を施し、複数の偏波チャンネル信号を得て、１回反射成分、２回反射成分及び多重反射成分の３種類の基本構成に分解し、それぞれの寄与率から目標の姿勢を算出し、参照すべき目標の特徴量を絞り込み、目標識別部１０９で得られた特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別する基本構成３成分寄与率算出部である。
【００９３】
この実施の形態８によれば、識別の対象とする目標の偏波特性の精度向上がはかれ、その結果が姿勢角算出精度に反映されるため、より適切な重み付けを特徴量に加えること、もしくは選定できるため、目標を正しく識別する確率を向上することができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】この発明の実施の形態１による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による目標識別方法を示すフローチャートである。
【図３】レンジプロフィールの概念を示す説明図である。
【図４】散乱行列レンジプロフィールの概念を示す説明図である。
【図５】第１偏波送受信アンテナと第２偏波送受信アンテナの各時刻における動作モードを示す説明図である。
【図６】特徴量算出部で算出される特徴量のうち、平均、標準偏差、最大値および重心周りのモーメントの定義を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態２による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態３による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図９】この発明の実施の形態４による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態４による他の目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】この発明の実施の形態４による図９または図１０以外の目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】この発明の実施の形態５による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】この発明の実施の形態６による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】この発明の実施の形態７による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】この発明の実施の形態８による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９５】
１０１  送信機、  １０２  送受切換器、  １０３  偏波切換器、  １０４  第１偏波送受信アンテナ、  １０５  第２偏波送受信アンテナ、  １０６  受信機、  １０７  受信偏波信号記憶部、  １０８  目標検出部、  １０９  目標識別部、  １０９ａ  基底変換処理部、  １０９ｂ  特徴量算出部、  １０９ｃ  特徴量抽出部、  １０９ｄ  参照用目標特徴量ライブラリ、  １０９ｅ  判定部、  １０９ｆ  重み付け部、  １０９ｇ  偏波チャネル選択部、  １０９ｈ  多数決部、  １０９ｉ  レンジプロフィール平均処理部、  １０９ｊ  特徴量平均処理部、  １１０  表示部、  １１１  複数ヒット受信偏波信号記憶部、  １１２  目標画像生成部、  １１３・ＲＣＳ算出部、  １１４・基本構成３成分寄与率算出部、  １１５  目標移動航跡算出部。
【図１】
2005156276.tif 000021
【図２】
2005156276.tif 000022
【図３】
2005156276.tif 000023
【図４】
2005156276.tif 000024
【図５】
2005156276.tif 000025
【図６】
2005156276.tif 000026
【図７】
2005156276.tif 000027
【図８】
2005156276.tif 000028
【図９】
2005156276.tif 000029
【図１０】
2005156276.tif 000030
【図１１】
2005156276.tif 000031
【図１２】
2005156276.tif 000032
【図１３】
2005156276.tif 000033
【図１４】
2005156276.tif 000034
【図１５】
2005156276.tif 000035