(57)【要約】【課題】実際に問題となる種々の擾乱現象について検出処理を行うことで脅威に対する情報量を増やし、かつ、個々の擾乱現象についての検出精度を向上させることができる擾乱検出装置を得る。【解決手段】観測領域の大気中に電磁波を放射し、前記大気中の散乱体からの反射波を受信する電磁波送受信部１と、前記電磁波送受信部１からの受信信号を用いて前記観測領域のドップラ速度分布を算出するドップラ速度分布算出部２と、前記ドップラ速度分布の風向及び風速の特徴を算出して特徴空間を生成するドップラ速度分布特徴算出部３と、前記特徴空間上の特徴値の空間的分布を検出する擾乱特徴検出部４と、前記特徴値の空間的分布に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する擾乱判定部５とを設けた。【選択図】図１
2005114416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測領域の大気中に電磁波を放射し、前記大気中の散乱体からの反射波を受信する電磁波送受信部と、
前記電磁波送受信部からの受信信号を用いて前記観測領域のドップラ速度分布を算出するドップラ速度分布算出部と、
前記ドップラ速度分布の風向及び風速の特徴を算出して特徴空間を生成するドップラ速度分布特徴算出部と、
前記特徴空間上の特徴値の空間的分布を検出する擾乱特徴検出部と、
前記特徴値の空間的分布に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する擾乱判定部と
を備えたことを特徴とする擾乱検出装置。
【請求項２】
前記ドップラ速度分布特徴算出部は、特定の擾乱現象をモデル化した速度パターンと前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布のマッチングをとることで前記特徴空間を生成する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項３】
前記ドップラ速度分布特徴算出部は、ドップラ速度分布の値の高低に対する空間的な方向に対応する方向速度パターンと前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布のマッチングをとることで前記特徴空間を生成する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項４】
前記ドップラ速度分布特徴算出部は、前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布について所定のドップラ速度値を閾値とする閾値処理により前記特徴空間を生成する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項５】
前記ドップラ速度分布特徴算出部は、所定の写像変換によって前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布を前記特徴空間に写像する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項６】
前記ドップラ速度分布特徴算出部は、第１の特定の擾乱現象をモデル化した第１の速度パターンと前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布のマッチングをとり、かつ第２の特定の擾乱現象をモデル化した第２の速度パターンと前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布のマッチングをとることで前記特徴空間を生成する
ことを特徴とする請求項２記載の擾乱検出装置。
【請求項７】
前記ドップラ速度分布特徴算出部は、上下方向に対応する方向速度パターンと前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布のマッチングをとり、かつ左右方向に対応する方向速度パターンと前記ドップラ速度分布算出部により算出されたドップラ速度分布のマッチングをとることで前記特徴空間を生成する
ことを特徴とする請求項３記載の擾乱検出装置。
【請求項８】
前記擾乱特徴検出部は、前記特徴空間上の特徴値の正もしくは負のピーク値を検出する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項９】
前記擾乱特徴検出部は、前記特徴空間上の特徴値の線状に連なっている正もしくは負の複数のピーク値を検出する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１０】
前記擾乱判定部は、前記擾乱特徴検出部により検出された前記特徴値の空間的分布の空間的な大きさに基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１１】
前記擾乱判定部は、前記擾乱特徴検出部により検出された前記特徴空間上の特徴値に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１２】
前記擾乱判定部は、前記擾乱特徴検出部により検出された前記特徴値の空間的分布の形状に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１３】
前記擾乱判定部は、前記観測領域内の同一の所定の空間を占める複数の擾乱現象を判定した場合に擾乱現象を１種類に限る
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１４】
前記擾乱判定部は、前記観測領域内の同一の所定の空間を占める複数の擾乱現象を判定した場合に擾乱現象を複数種類とする
ことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１５】
前記擾乱判定部により判定された所定の擾乱現象を形状又は記号で表示する表示部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１６】
前記擾乱特徴検出部により検出された前記特徴空間上の特徴値の空間的分布から、前記擾乱判定部により判定された所定の擾乱現象に対応する前記特徴値の空間的分布を除去する擾乱特徴除去処理部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１７】
前記擾乱判定部により判定された所定の擾乱現象に対応する前記観測領域内の所定の空間のドップラ速度分布を平滑化するドップラ速度分布平滑化処理部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１８】
前記擾乱判定部により判定された所定の擾乱現象に関する付加情報に基づいて前記擾乱判定部の判定結果を補正する判定結果補正処理部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項１９】
前記観測領域中の擾乱現象の探索空間を削減するように、付加情報に基づいて、前記電磁波送受信部、前記ドップラ速度分布特徴算出部、前記擾乱特徴検出部、及び前記擾乱判定部の少なくとも一つの処理を制御する検出処理制御部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の擾乱検出装置。
【請求項２０】
前記ドップラ速度分布の代りにドップラ速度幅を用いて擾乱検出を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項１９までのいずれかに記載の擾乱検出装置。
【請求項２１】
前記ドップラ速度分布の代りに受信信号の強度を用いて擾乱検出を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項１９までのいずれかに記載の擾乱検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、大気中の擾乱を検出する擾乱検出装置に関するものである。特に、電磁波送受信部からの受信信号に対して特徴算出フィルタ、写像変換を適用して複数の擾乱現象を検出する擾乱検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、大気中を運航経路とするような交通機関、もしくは大気現象の影響を受ける交通機関、特に航空分野では、安全性の面から大気現象の的確な把握が必要とされている。航空分野では、特に大気現象による航空機の離着陸時の危険性が高いことが知られており、レーダ等により空港周辺の大気状況を観測している。航空機離着陸時の大気擾乱としてはウインドシア、マイクロバースト／ダウンバースト、後方乱気流等が知られている。従来のウインドシア検出装置は、観測対象領域に対しレーザビームを走査しながら送信しその反射光を受信する光送受信手段と、上記反射光のドップラ成分を分析し風速及び風向の空間分布データを検出する風検出手段と、上記風速及び風向の空間分布データを分析しその風向分布のパターンからウインドシアを検出するウインドシア検出手段とを備え、航空機が離発着しないときに、レーザレーダにより、空港領域で発生するウインドシアを観測している（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、従来の後方乱気流検出装置は、大気からの反射光を受信し周波数変換して出力するライダ、ライダの出力を入力として大気のドップラ速度分布を推定し出力する速度分布推定手段、後方乱気流特有の速度分布の典型例である速度分布テンプレートを出力する速度分布テンプレート出力手段、速度分布推定手段と速度分布テンプレート出力手段の出力を入力し、上記ライダによって得た速度分布のテンプレートとの類似度を求めてその類似度の分布を出力する速度分布比較手段、この速度分布比較手段の出力を入力として、類似度の極大点を検索して後方乱気流の位置と強度を出力する後方乱気流検索手段を備えている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２６７７５３号公報（第１頁、図１）
【特許文献２】特開２０００−３１０６８０号公報（第１頁、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したような従来のウインドシア検出装置ではウインドシアのみ、従来の後方乱気流検出装置では後方乱気流のみ、といったように、個々の擾乱現象のみを検出していた。しかし、大気中の様々な擾乱現象は、同時に存在することがあり、また、個別的な判別が困難なものがある。このことが原因で、判別不能による検出精度の劣化が生じたり、他の擾乱現象が所望擾乱現象検出の障害となり検出精度の劣化が起こったりすること等が考えられる。また、一般に、実際の脅威となり得るのは様々な擾乱現象全体であり、個別に検出するような装置では情報量が不足し、脅威すべてに対処するためには大規模な装置構成が必要となる。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、実際に問題となる種々の擾乱現象について検出処理を行うことで脅威に対する情報量を増やし、かつ、個々の擾乱現象についての検出精度を向上させることができる擾乱検出装置を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る擾乱検出装置は、観測領域の大気中に電磁波を放射し、前記大気中の散乱体からの反射波を受信する電磁波送受信部と、前記電磁波送受信部からの受信信号を用いて前記観測領域のドップラ速度分布を算出するドップラ速度分布算出部と、前記ドップラ速度分布の風向及び風速の特徴を算出して特徴空間を生成するドップラ速度分布特徴算出部と、前記特徴空間上の特徴値の空間的分布を検出する擾乱特徴検出部と、前記特徴値の空間的分布に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する擾乱判定部とを設けたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明に係る擾乱検出装置は、実際に問題となる種々の擾乱現象について検出処理を行うことで脅威に対する情報量を増やし、かつ、個々の擾乱現象についての検出精度を向上させることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。また一般に、レーダによる観測値は、仰角θ、方位角φ、距離ｒによるｒ−θ−φ極座標系によって表現されることが多いが、以降では、それを３次元直交座標系（ｘ−ｙ−ｚ座標系）に変換したものを用いる（本発明の内容に関して一般性は失われない）。
【００１０】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【００１１】
図１において、擾乱検出装置は、観測領域の大気中に電磁波を放射し、大気中の散乱体からの反射波を受信する電磁波送受信部１と、電磁波送受信部１からの受信信号を用いて観測領域のドップラ速度分布を算出するドップラ速度分布算出部２と、ドップラ速度分布の風向及び風速の特徴を算出して特徴空間を生成するドップラ速度分布特徴算出部３と、前記特徴空間上の特徴値の空間的分布を検出する擾乱特徴検出部４と、前記特徴値の空間的分布に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する擾乱判定部５とが設けられている。
【００１２】
つぎに、この実施の形態１に係る擾乱検出装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００１３】
電磁波送受信部１は、所望観測領域内の大気中に電磁波を送信し、大気中の散乱体からの反射波を受信する。この電磁波送受信部１としては、例えば光パルスを送受信するレーザレーダ（光波レーダ、ライダ）を考えることができ、レーザレーダを用いて大気中を例えば鉛直走査もしくは水平走査もしくはコニカルスキャンもしくはそれらの組合せによるビーム走査や、それぞれ設置位置が異なる複数の地点および観測装置から観測することにより、所望観測領域内全体の観測値を得ることができる。
【００１４】
電磁波送受信部１から得られた受信信号を用いて、ドップラ速度分布算出部２は、観測領域のドップラ速度分布を算出する。ドップラ速度分布の空間分解能は、一般に電磁波送受信部１の観測諸元によって決まるため、後段の擾乱特徴検出部４の擾乱（特徴）検出処理や、所望分解能に応じて観測諸元を決め、また、観測後のドップラ速度分布の補間等を行う。また一般に、観測値には雑音が含まれていることから、必要に応じて雑音抑圧処理を行う。雑音抑圧処理としては、平均値フィルタやメディアンフィルタといった平滑化フィルタや特開２００２−４８８６６号公報記載のスクリーニング処理等がある。
【００１５】
次に、得られた観測領域内のドップラ速度分布から、ドップラ速度分布特徴算出部３は、ドップラ速度分布の風向、風速的特徴を算出する。ドップラ速度分布の風向、風速的特徴算出方法としては、例えば、特定の擾乱現象をモデル化した特定速度パターンを用いたマッチング処理が考えられる。
【００１６】
特定の擾乱現象として、例えば、ウインドシア（シヤ）の場合には、ある風の進行方向に対して垂直または水平方向への風速の変化があることから、そのような速度変化をモデル化した速度パターンを用いる。
【００１７】
また、マイクロバーストの場合には、地面に対して垂直な面内では強い下降流が現れ、比較的地面に近い水平な面内では放射状の風が現れることから、そのような速度変化をモデル化した速度パターンを用いる。
【００１８】
さらに、後方乱気流の場合は、航空機通過後の飛行経路とほぼ垂直な面内で、航空機の両翼端を中心として互いに内向きの２つの渦が飛行経路に沿って現れることから、そのような速度変化をモデル化した速度パターンを用いる。以降では、速度パターン等の特徴を算出するためのフィルタを特徴算出フィルタと総称する。
【００１９】
大気の擾乱現象は、３次元空間内における現象であるため、その特徴を抽出する速度パターンとしては、３次元の速度パターンの他、３次元空間内に２次元平面を想定し、その２次元平面上で２次元の速度パターンを用いる方法や、３次元空間内に１次元の直線を想定し、その直線上での速度パターンを用いる方法等が考えられる。更に、３次元空間の他に、時間等も考慮した多次元の特徴空間も考えることもできる。一般に、次元数や速度パターンの空間的大きさが増えると情報量が増えることになり検出精度は向上するが、演算負荷も増加するため、所望検出精度や装置構成に合わせて適切な処理を選択する。以下では３次元空間内に２次元平面を想定した処理について説明するが、１次元もしくは３次元〜多次元の処理についても同様に考えることができる。
【００２０】
例えば、鉛直断面内の鉛直方向のウインドシアやマイクロバースト／ダウンバースト等のドップラ速度分布特徴を抽出するには、観測領域において図２の斜線で示したような鉛直断面を考え、その平面上のドップラ速度分布に対して、図３に示すような速度パターンを用いたマッチングを行う。図３（ａ）及び（ｂ）は（鉛直断面の場合）鉛直方向の速度変化パターン例である。○で囲った数字は、その領域全体が数字の値をもつことを意味し、具体的な構成は図３（ｃ）及び（ｄ）のようになる。図３（ａ）及び（ｃ）は、鉛直方向の速度変化パターンの基本的な構成であり、図３（ｂ）及び（ｄ）は、速度変化の境界を際立たせる（例えば、後述のようにメッシュに区分けした場合、図３（ａ）及び（ｃ）のパターンでは境界がセルとセルの間になる。また、境界付近の風速分布が速度変化検出の障害になるような場合には、それを抑える。）ような拡張型構成である。
【００２１】
また、図３中のｋ、ｌ、ｍ、ｎは特徴算出フィルタの大きさであり、例えば、擾乱現象の規模が大きい場合にはフィルタの大きさも大きくするというように、検出する擾乱現象の規模等によって決める。もしくは、観測対象と観測諸元（分解能）の関係から決める。例えば、後方乱気流の場合には、航空機の翼端がXｍの場合、２つの渦を検出するような後方乱気流の特徴算出フィルタの大きさは、（X／２）ｍ〜（（X＋１）／２）ｍ程度になるようにフィルタの大きさを決定する。鉛直断面および特徴算出フィルタ（速度パターン）をメッシュで区分けする。鉛直断面の大きさをＸ×Ｙメッシュ、特徴算出フィルタの大きさをｋ×（ｍ＋ｎ）メッシュとする。ただし、メッシュは、所望擾乱現象を捉えるのに十分な分解能があるとする。また、位置（ｐ，ｑ）におけるドップラ速度分布の値をＶ（ｐ，ｑ）、特徴算出フィルタの値をＦ（ｐ，ｑ）とする。このとき、鉛直断面内のある位置（ｘ，ｙ）における特徴値Ｔ（ｘ，ｙ）は、次のように求められる。なお、ｉ＝１〜ｋ、ｊ＝１〜（ｍ＋ｎ）である。ただし、これは図３（ａ）及び（ｃ）のような特徴算出フィルタを用いた場合である。
【００２２】
Ｔ（ｘ，ｙ）＝ΣΣＦ（ｉ，ｊ）×
Ｖ｛ｘ−（ｋ／２）＋ｉ，ｙ−（（ｍ＋ｎ）／２）＋ｊ｝      （１）
【００２３】
遠方（彼方）からセンサ側（此方）への風向を正とし、反対を負とすると、図３（ａ）及び（ｂ）のような速度パターンを用いた場合は、鉛直下方向に強くなるような風速変化がある領域では特徴値Ｔが負となり、逆向きの風速変化がある領域では正となり、また、特徴値の大きさは速度変化の差に比例する。また同様に、鉛直断面内の水平方向のウインドシアやマイクロバースト／ダウンバースト等のドップラ速度分布特徴を算出するには、図４に示すような速度パターンを用いたマッチングを行う。図４において、（ａ）及び（ｃ）と（ｂ）及び（ｄ）の構成は、図３の（ａ）及び（ｃ）と（ｂ）及び（ｄ）の構成と同じである。以上の鉛直断面内の鉛直方向および水平方向の速度パターンは、水平断面内および任意の断面内に対しても用いることができる。また、後方乱気流の場合には、特許文献２に記載の後方乱気流テンプレ−トを速度パターンとして用いることができる。
【００２４】
以上のように特定の擾乱現象をモデル化した特徴算出フィルタ（特定速度パターン）を用いてドップラ速度分布の特徴量を抽出することで、対象とする擾乱現象の検出に最適な処理を行うことができ、検出精度の向上が期待できる。また、対象とする擾乱現象が既知である場合には、後述する後段の擾乱特徴検出部４における処理を簡単にでき、より高速かつ高精度の検出ができるようになる。また、特定の擾乱現象に特化することで特徴算出フィルタの大きさを最適な大きさにすることができ、雑音に対する感度を下げられ、検出精度を向上させることができる。さらに、特徴算出フィルタを多数構成する必要がないので装置構成を簡単にできる。
【００２５】
また、他のドップラ速度分布の風向、風速的特徴算出方法としては、ドップラ速度分布の値の高低を方向として捉え、ドップラ速度分布の空間的方向特徴を抽出する特徴算出フィルタ（方向速度パターン）を用いたマッチング処理が考えられる。図５は、このようなドップラ速度分布値の空間的方向特徴を抽出する特徴算出フィルタの例である。この例の構成では８方向（ａ）〜（ｈ）に対応する特徴算出フィルタを示しているが、特徴値の正負を許すことで半数に削減でき、更に、斜め方向を上下左右方向で検出するように、上下左右２方向のみに絞りこむことでフィルタ数を削減でき、演算負荷、装置構成を簡略化できる。また、各フィルタの大きさについては、フィルタを大きくすると、小さな雑音に対する感度を低減でき検出精度が向上できる一方、微弱な速度変化に対する感度も低減する。フィルタを小さくすると、その逆の傾向が生じるため、フィルタの大きさは、対象とする擾乱現象や装置構成や特徴値に応じて定める。
【００２６】
以上のようにドップラ速度分布の空間的方向特徴を抽出することで、あらかじめ特定の擾乱現象に関する情報をもつ必要がなく、装置構成を簡略化できる他、様々な大気の擾乱現象一般について検出することが可能となる。またこの処理は、ドップラ速度分布に対して空間微分フィルタを適用したのと同じ効果があり、ドップラ速度分布の変化部分（方向および変化の強さ）を効率良く検出することができる。
【００２７】
また、他のドップラ速度分布の風向、風速的特徴算出方法としては、所定ドップラ速度値を閾値とした閾値処理により、所定の値以上もしくは以下もしくは所定の値から所定の範囲のドップラ速度分布を抽出する方法が考えられる。またその応用として、例えば、背景風もしくは所定の基準ドップラ速度値を設け、時々刻々変化するその値を基準（閾値）として、その基準値から所定の値以上もしくは以下もしくはその基準値から所定の範囲のドップラ速度の空間を抽出する処理が考えられる。例えば、後方乱気流の場合には、対象とする航空機の重量、翼端、速度等によって、後方乱気流の大きさをあらかじめ見積もることができる。このようにドップラ速度分布の特徴を抽出することで、対象とする擾乱現象の取り得るドップラ速度値が既知の場合や、ある値以上もしくは以下もしくは範囲内のドップラ速度値をもつ擾乱現象のみが対象の場合の特徴算出処理を簡単な構成で実現することができる。
【００２８】
また、他のドップラ速度分布の風向、風速的特徴算出方法としては、所定の写像変換によってドップラ速度分布を特徴空間に写像する方法が考えられる。写像変換としては、フーリエ変換、ハフ変換、ラドン変換、ウェーブレット変換等が挙げられ、これらはいずれも、直線や曲線といった特徴量の抽出に用いられることが多い。例えば、ウインドシアは大気中の速度変化部分が線状に連なって現れることから、これらの変換を用いることで、（線状の）ドップラ速度の変化部分が抽出できる。また、例えば、フーリエ変換を用いる場合、擾乱以外の背景風部分と擾乱部分および雑音部分とで空間周波数特性が異なることが予想され、擾乱現象の検出精度を向上させる効果が期待できる。また、以上のような変換手法は、例えばフーリエ変換に対するＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のように、計算機上おける演算処理技術が確立していることから、実現が容易であり、また、擾乱検出処理の高速化を行うことができる。また、これら写像変換は通常対象領域全体に対して処理を行うが、対象領域を分割して処理を行うことによって並列化ができ、処理が高速化できる。
【００２９】
また、以上の特徴算出フィルタおよび写像変換を適用する際、注目する擾乱現象や、それ以外の、例えば、背景風、観測時の気象条件、観測諸元等により、フィルタおよび写像変換を適用する大きさを変えることが考えられる。例えば、後方乱気流の場合には航空機の機種によってある程度その大きさを見積もることができることから、特徴算出フィルタ等の大きさを、その大きさに合わせることで、検出精度を向上させることができる。以後、特徴算出フィルタおよび写像変換を適用する領域の大きさをマスクサイズおよびウインドウと呼ぶ。一般に、小さなマスクサイズおよびウインドウを用いるフィルタおよび写像変換では、対象領域の微細な変化に対して感度が高く、大きなマスクサイズおよびウインドウを用いた処理では、逆に感度が低くなる。そのため小さなマスクサイズおよびウインドウでは微細な特徴を抽出することができる一方、雑音等に対しても敏感になるが、大きなマスクサイズおよびウインドウでは雑音等に対する感度を下げることができるが、対象とする現象の微細な特徴を逃す恐れがある。そこで、マスクサイズおよびウインドウを、例えば、対象とする現象の変化量や、後段の雑音除去処理の諸元によって変化させることで、検出精度を向上できる。
【００３０】
また、以上の特徴算出フィルタおよび写像変換を適用する際、対象とする擾乱現象のみを抽出するような構成の他、それ以外の擾乱現象を抽出するような構成、もしくは、対象領域内のすべての方向、大きさの速度変化を抽出するような構成をとることが考えられる。対象を絞りこむことは、装置構成を簡略化できるメリットがある。一方、対象とする擾乱現象の他に、考えられるすべての擾乱現象を対象とすること、もしくは、すべての方向、大きさの速度変化を抽出するような装置構成では、例えば、対象とする擾乱現象に対する不確定性を低減し、対象とする擾乱現象の検出精度を向上することができるほか、未知の脅威となり得る擾乱現象を検出できる可能性がある。
【００３１】
複数の特徴算出フィルタを使用して複数の擾乱現象を検出する場合の具体的な処理方法は次の通りである。例えば、図３に示す鉛直断面内の鉛直方向の速度パターン（特徴算出フィルタ）と、図４に示す鉛直断面内の水平方向の速度パターン（特徴算出フィルタ）を使用する。ドップラ速度分布算出部２により算出された観測領域のドップラ速度分布から、ドップラ速度分布特徴算出部３において鉛直方向の速度パターンと水平方向の速度パターンで個別に、あるいは並列に特徴空間を生成する。
【００３２】
以上のように特徴算出フィルタおよび写像変換によって生成させた特徴空間において、擾乱特徴検出部４によって、特徴値を検出する。例えば、擾乱現象は正もしくは負のピーク、もしくは、ある値をもった点や線要素等となって現れる。そこで、擾乱現象を検出する手段としては、このような正もしくは負のピーク値（最大最小値、極大極小値等）を検出する方法や、ある値を有する分布や、線状をなしている分布を検出する方法が考えられる。図６（ａ）及び（ｂ）は、擾乱現象の特徴が特徴空間において正のピーク値をとる場合を示している。同図（ａ）は特徴空間を上方から見た図、同図（ｂ）は特徴空間の斜視図である。このように特徴値が正もしくは負のピーク値をとる場合には、特徴空間におけるピーク値を検出することで擾乱現象の有無および強度を検出することができる。更に、特徴空間と元の観測領域の空間的位置が一対一で対応している場合には、同時にその位置も検出することができる。また、例えばテンプレートマッチング等を用いた場合には、その擾乱現象のモデル値および速度値とテンプレートの係数との乗算結果およびその時間変化から、所定擾乱現象の特徴値は、ある値もしくは値の範囲となることを予想することができる。そこで、所定の値もしくは値幅の特徴値を検出することで、他の擾乱現象や雑音の影響を低減させ、所望擾乱現象のみを検出することができる。
【００３３】
また、所定擾乱現象の特徴値が線状に分布する場合には、その線状の分布を構成する線素を検出することで所定擾乱現象を検出することができる。例えば、ウインドシアを上述の空間的方向特徴を抽出するフィルタを適用した場合には、特徴空間において線状のピークをもつ特徴値が現れる。図７（ａ）及び（ｂ）は、線状の正の特徴値がある特徴空間を示した例である。同図（ａ）は特徴空間を上方から見た図、同図（ｂ）は特徴空間の斜視図である。よって、このような場合には、線状のピークを検出することによって所定擾乱現象の有無および強度、さらに実空間と特徴空間の空間的位置が一対一に対応している場合にはその位置を検出することができる。検出方法としては、例えば、ある値を持つ特徴値の特徴空間上における連結成分を検出する方法が考えられる。またその際、細線化処理を行うことで連結状況の検出が容易になる。また、例えば、フーリエ変換のような写像変換を行った場合には、線要素は特徴空間において原点を通る直線上の線分として現れることから、そのような性質を利用して特徴量を検出する。この方法では、探索空間が削減され、演算負荷が軽減される。
【００３４】
以上のように検出された特徴空間上の特徴値の分布が、所定擾乱現象であるか否かについて、擾乱判定部５によって判定する。例えば、その分布する空間的な大きさを考慮することによって判定することができる。擾乱の特徴が点状に出現し、かつ、実空間と特徴空間の空間的位置が一対一で対応している場合には、特徴空間上でその特徴値の分布が占める空間的大きさは実空間での擾乱現象の空間的大きさと一致する。そこで、特徴値の空間的分布がその擾乱現象の物理的性質等から得られる所定の大きさよりも大きいもしくは小さい場合には、例えば他の擾乱現象や雑音であるとして排除することができる。このような処理を行なうことによって、所定擾乱現象に対する判定精度を向上させることができる。
【００３５】
また、特徴空間における特徴値を、所定擾乱現象のモデル等によってあらかじめ見積もることができる場合には、擾乱判定部５は、そのような値をもつ特徴値のみを所定擾乱現象と判定し、他のものを除外することで、所定擾乱現象に対する判定精度を向上させることができる。
【００３６】
また、実空間と特徴空間の空間的位置情報が例えば一対一に対応する場合には、特徴空間においても対象とする擾乱現象の分布形状が保存されることがあることから、このような分布形状によって擾乱判定部５は擾乱現象を判定することができる。例えば、マイクロバースト／ダウンバースト等は、実空間上、地面に水平な面内では、放射上の風速分布が現れる。これに対して方向特徴算出フィルタを適用すると、検出結果は線素が円（楕円）状と特殊な形状なることから、このような性質を利用し、所定擾乱現象を精度良く判定することができる。
【００３７】
複数の擾乱現象について検出処理を行い、ある空間内の同一位置において複数の擾乱現象を判定した場合、擾乱判定部５により、その空間には、例えば、その特徴値の大小や、現実の影響度に応じて１種類のみの擾乱現象のみの存在を充てるように、観測空間内の所定小領域（セル）毎に一意に所定の擾乱現象の有無を決定する方式が考えられる。このように擾乱現象（の有無）を決定することで、後段の表示部６の構成（表示項目等）を簡略化できる。
【００３８】
また、異なる方式として、ある空間内の同一位置において複数の擾乱現象を判定した場合、擾乱判定部５により、それらすべての擾乱現象の存在可能性があるとし、その位置について複数種類の擾乱現象の存在を許す方式が考えられる。このように複数種類の擾乱現象の存在を許すことで、互いに弁別が困難な擾乱現象の表示が可能となり、処理全体としての情報量を向上させる効果がある。
【００３９】
また、複数の擾乱現象について検出処理の拡張として、擾乱無し、あるいは、判定不能といった情報も含めて、例えば、確率的表現／信頼度といった指標を設けて判定を行うことが考えられる。図８は、空間内の同一位置において、複数の擾乱現象についての判定結果の例である。判定結果の表現方法としては、古典的確率的に表現する方式（排反事象の和が１）で表しているが、例えば、ファジィ数で表現する方式や、Ｄｅｍｐｓｔｅｒ−Ｓｈａｆｅｒ理論的に表現する方式（排反事象の和が１となるとは限らない）等が考えられる。各確率／信頼度の算出基準としては、例えば、特徴値や、前時刻／隣接位置の観測結果情報等を算出基準とし、例えば、特徴値が高い、また、前時刻もしくは隣接位置において同擾乱現象の存在が確認された場合には、注目する領域に対象とする擾乱現象が存在する可能性が高いとして、点数を加算してゆく方式等が考えられる。以上のように、判定結果を確率的に表現することで、互いに弁別が困難な擾乱現象／判定可能性の表示が可能となり、処理全体としての情報量、特に各擾乱現象の存在の情報量を向上させることができる。
【００４０】
以上によって判定された、観測領域内における擾乱現象情報については、例えば、図９に示す表示部６によって表示する。表示方法としては、例えば、図１０に示すように、表示部６のディスプレイ６Ａ上に各擾乱現象の空間的存在状況（形状）を示す方法が考えられる。図１０は、観測領域である空港を上空から見た様子を示し、図上の上方にはウインドシア内の破線の線分で示すシャーライン（shaerline）、真ん中には一点鎖線の線分で示すボルテックス（vortex：後方乱気流）、下方には点線の円形で示すマイクロバースト（microbarst）それぞれが表示されている。なお、長方形の滑走路が真ん中に図示されている。この空間的存在状況を示す方式によれば、各擾乱現象の分布状況の理解が容易となる。
【００４１】
また、図１１のように、表示部６のディスプレイ６Ｂ上に擾乱現象を示す記号（シンボル）によって表示する方法が考えられる。この方式によれば、空間分布を示す方法に比べて表示項目が削減され、装置構成を簡略化できるほか、特定の表示形態に依存しないため、他の既存表示装置との連接も容易になる。図１１は、観測領域である空港を上空から見た様子を示し、図上の上方にはＳ（shaerline：シャーライン）、真ん中にはＶ（vortex：ボルテックス：後方乱気流）、下方にはＭ（microbarst：マイクロバースト）それぞれが表示されている。なお、長方形の滑走路が真ん中に図示されている。また、図１１のように、擾乱現象とともにその信頼度（擾乱現象を示す記号の右隣の括弧内の数値）を併せて表示することが考えられる。例えば、Ｓ（シャーライン）、Ｖ（後方乱気流）、Ｍ（マイクロバースト）のそれぞれの右隣の（３．２）、（０．７）、（８．９）が信頼度である。この信頼度は、Ｄｅｍｐｓｔｅｒ−Ｓｈａｆｅｒ理論的に表現する方式（排反事象の和が１となるとは限らない）で表している。Ｓ（３．２）は、シャーラインの可能性が３．２ということを表し、数値が大きい程シャーラインの可能性が大きいことを示す。表示項目としては、その他、盛衰状況、継続時間、擾乱の危険度等が考えられる。この方式によれば、より情報量の高い擾乱現象情報を提供することができる。
【００４２】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る擾乱検出装置について図面を参照しながら説明する。図１２は、この発明の実施の形態２に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【００４３】
上記実施の形態１との違いは、本実施の形態２では、ある特徴量について、擾乱判定部５によって擾乱が判定された後、その擾乱がある特徴空間の特徴量を擾乱特徴除去処理部７において除去する点である。例えば、擾乱特徴除去処理部７は、図６に示すように、擾乱判定部５によりマイクロバーストと判定された、擾乱現象の特徴が特徴空間において正のピーク値をとる場合、この正のピーク値（特徴値の空間的分布）を除去する。このように特定された擾乱現象に関する特徴量を除去することで探索空間が削減され、他の擾乱現象の検出が容易になる効果および演算負荷が軽減される効果がある。
【００４４】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る擾乱検出装置について図面を参照しながら説明する。図１３は、この発明の実施の形態３に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【００４５】
上記実施の形態２との違いは、本実施の形態３では、ある特徴量について、擾乱判定部５によって擾乱が判定された後、その擾乱がある空間のドップラ速度分布をドップラ速度分布平滑化処理部８において平滑化する点である。平滑化方法としては、例えば、先の擾乱現象が検出された空間のドップラ速度を観測領域全体もしくは所定領域の平均値で置き換える方法、また、平均値フィルタやメディアンフィルタ等の所定空間平滑化フィルタを適用等が考えられる。このように擾乱現象が特定された空間のドップラ速度値を平滑化することで探索空間が削減され、他の擾乱現象の検出が容易になる効果および演算負荷が軽減される効果がある。
【００４６】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４に係る擾乱検出装置について図面を参照しながら説明する。図１４は、この発明の実施の形態４に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【００４７】
上記各実施の形態との違いは、本実施の形態４では、擾乱判定部５によって判定された各擾乱現象（擾乱無しも含む）について、それらの空間的位置関係や、前時刻の判定結果や、航空機の飛行経路情報や、気象情報、地形情報等の付加情報を用いて判定結果補正処理部９によって判定結果の補正を行う点である。例えば、観測領域内の同一位置において、擾乱判定部５により、複数の擾乱現象として、ウインドシアの確率０．６、後方乱気流の確率０．３と判定された場合、判定結果補正処理部９は、航空機の飛行経路情報を用いて擾乱現象が後方乱気流であると、擾乱判定部５の判定結果を補正する。このように構成することで、例えば誤った判定結果を除くことができ、判定結果における判定精度を向上させることができる。
【００４８】
実施の形態５．
この発明の実施の形態５に係る擾乱検出装置について図面を参照しながら説明する。図１５は、この発明の実施の形態５に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【００４９】
上記各実施の形態との違いは、本実施の形態５では、検出処理制御部１０により、（対象とする）擾乱現象の前時刻の存在状況や、空間的位置関係や、航空機の飛行経路情報や、気象情報、地形情報等の付加情報を用いて、電磁波送受信部１の観測諸元や、ドップラ速度分布特徴算出部３における適用領域や、擾乱特徴検出部４における処理適用範囲を限定し、また、擾乱判定部５における判定結果の補正を行う点である。例えば、図８に示すように、観測領域内の同一位置において、擾乱判定部５により、複数の擾乱現象として、ウインドシアの確率０．３、後方乱気流の確率０．６と判定された場合、検出処理制御部１０は、擾乱現象の前時刻の存在状況（ウインドシアと判定）を用いて擾乱現象がウインドシアであると、擾乱判定部５の判定結果を補正する。このように構成することで、処理／探索空間を削減でき、全体の処理および演算負荷を軽減できる他、判定精度を向上させることができる。
【００５０】
実施の形態６．
この発明の実施の形態６に係る擾乱検出装置について説明する。
【００５１】
上記各実施の形態では、大気のドップラ速度を算出し、そこから特徴量を算出し、擾乱現象を検出していたが、擾乱現象が存在する場合には、風速、風向が一定の場合よりもスペクトルが広がり、ドップラ速度幅についても変化が現れる。このことから、ドップラ速度と共に、もしくは、ドップラ速度の代わりに、ドップラ速度幅を用いることもできる。ドップラ速度幅の算出法としては、例えば、モーメント法が挙げられ、その場合、速度幅は２次モーメントとして得られる。すなわち、電磁波送受信部１からの受信信号を用いて観測領域のドップラ速度幅を算出するドップラ速度幅算出部（ドップラ速度分布算出部）２Ａと、前記ドップラ速度幅の特徴を算出して特徴空間を生成するドップラ速度幅特徴算出部（ドップラ速度分布特徴算出部）３Ａと、前記特徴空間上の特徴値の空間的分布を検出する擾乱特徴検出部４と、前記特徴値の空間的分布に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する擾乱判定部５とが設けられている。以上のように、ドップラ速度幅を用いることで、例えば、擾乱現象の大きさに対して、観測値の距離分解能が大きい場合、擾乱現象の速度変化は埋もれてしまうが、ドップラ速度幅上では変化が現れるので、適切に擾乱現象を捉えることが可能となる。
【００５２】
実施の形態７．
この発明の実施の形態７に係る擾乱検出装置について説明する。
【００５３】
上記各実施の形態では、大気のドップラ速度あるいはドップラ速度幅を用いていたが、擾乱現象が存在する空間では、大気の圧縮等が起こり、受信信号の強度についても変化が現れる。このことから、受信信号の強度を用いて擾乱現象を検出することが考えられる。受信信号の強度は、モーメント法では０次モーメントとして算出される。すなわち、電磁波送受信部１からの受信信号を用いて観測領域の受信強度を算出する受信強度算出部（ドップラ速度分布算出部）２Ｂと、前記受信強度の特徴を算出して特徴空間を生成する受信強度特徴算出部（ドップラ速度分布特徴算出部）３Ｂと、前記特徴空間上の特徴値の空間的分布を検出する擾乱特徴検出部４と、前記特徴値の空間的分布に基づいて所定の擾乱現象か否かを判定する擾乱判定部５とが設けられている。以上のように、擾乱判定の際、受信強度情報を、ドップラ速度あるいはドップラ速度幅情報に加えた指標とすることで、擾乱現象に関する情報量を増やすことができ、判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の観測領域と鉛直断面（斜線部）を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の鉛直断面内の鉛直方向の速度変化パターンの基本的な構成及び拡張型構成を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の鉛直断面内の水平方向の速度変化パターンの基本的な構成及び拡張型構成を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置のドップラ速度分布の空間的方向特徴を抽出する特徴算出フィルタの構成を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置のドップラ速度分布特徴算出部により生成された特徴空間と特徴空間上の特徴値の空間的分布を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置のドップラ速度分布特徴算出部により生成された別の特徴空間と特徴空間上の特徴値の空間的分布を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の擾乱判定部の判定結果で、観測領域内の同一位置において複数の擾乱現象がある例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の別の構成を示す図である。
【図１０】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の表示部のディスプレイ上に各擾乱現象の空間的存在状況（形状）を示す方法による表示例を示す図である。
【図１１】この発明の実施の形態１に係る擾乱検出装置の表示部のディスプレイ上に各擾乱現象を記号（シンボル）で示す方法による表示例を示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態２に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態３に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態４に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【図１５】この発明の実施の形態５に係る擾乱検出装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１  電磁波送受信部、２  ドップラ速度分布算出部、３  ドップラ速度分布特徴算出部、４  擾乱特徴検出部、５  擾乱判定部、６  表示部、７  擾乱特徴除去処理部、８  ドップラ速度分布平滑化処理部、９  判定結果補正処理部、１０  検出処理制御部。
【図１】
2005114416.tif 000003
【図２】
2005114416.tif 000004
【図３】
2005114416.tif 000005
【図４】
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【図５】
2005114416.tif 000007
【図６】
2005114416.tif 000008
【図７】
2005114416.tif 000009
【図８】
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【図９】
2005114416.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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