(57)【要約】【課題】複数の異なるＦＯＶを切り替えることができ、ターゲットに関する検出を高精度に行うことができる車載用のマルチビーム方式レーダ装置を提供する。【解決手段】車載用のマルチビーム方式レーダ装置１０２は、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信するアンテナを構成する複数のビーム素子２−１〜２−５と、前記複数のビーム素子２−１〜２−５のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える制御部３３と、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部３３により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う処理部（信号処理部８の方位検出部）と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１４
2012168156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信するアンテナを構成する複数のビーム素子と、
前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える制御部と、
希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う処理部と、
を備えることを特徴とする車載用のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項２】
前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用する状態と使用しない状態とを切り替えるビーム素子にスイッチを備え、
前記制御部は、前記スイッチのオンとオフを切り替えることにより、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える、
ことを特徴とする請求項１に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項３】
前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用する状態と使用しない状態とを切り替えるビーム素子は、中央から離れた方から選ばれるビーム素子である、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記所定の処理として、前記生成した前記仮想アレーデータに基づいて前記ターゲットの方位を検出する処理を行う、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項５】
前記複数のビーム素子により送信される送信波および受信される受信波を通過させるレンズを備え、
前記仮想的なアレーアンテナを構成する複数の素子は、前記レンズに対応した仮想的なレンズの開口面内に全ての素子が収まるように想定される、
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項６】
前記複数のビーム素子により送信される送信波および受信される受信波を通過させるレンズを備え、
前記仮想的なアレーアンテナを構成する複数の素子は、前記レンズに対応した仮想的なレンズの開口面の幅と両端の素子の幅とが一致するように想定される、
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項７】
前記処理部は、前記希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データに対応したサーチ用入射角でのビーム素子データをフーリエ変換して、前記方位検出で使用するステアリングベクトルを生成する、
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項８】
前記処理部は、前記生成した前記仮想アレーデータによる相関行列のユニタリ変換および前記ステアリングベクトルのユニタリ変換を行い、当該ユニタリ変換した結果に基づいて前記所定の処理を行う、
ことを特徴とする請求項７に記載のマルチビーム方式レーダ装置。
【請求項９】
アンテナを構成する複数のビーム素子が、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信し、
制御部が、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替え、
前記処理部が、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う、
ことを特徴とするマルチビーム方式レーダ方法。
【請求項１０】
アンテナを構成する複数のビーム素子が、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信する手順と、
制御部が、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える手順と、
前記処理部が、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う手順と、
をコンピュータに実行させるためのマルチビーム方式レーダプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射された送信波に対するターゲットからの反射波を用いて当該ターゲットの検出を行う車載用のマルチビーム方式レーダ装置、マルチビーム方式レーダ方法およびマルチビーム方式レーダプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ミリ波等のレーダを用いて、他車両（反射物、対象物、ターゲットともいう）からの反射波（反射信号）に基づき、他車両と自車との距離と相対速度および方位を測定する車載用検知装置が実用化されている。車載用レーダとしては、ＦＭＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）レーダ、多周波ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）レーダ、およびパルスレーダ等の方式を利用したレーダが知られている。
【０００３】
このような車載用レーダにおいて、ターゲット（反射物）からの到来波（受信波）方向を検出する信号処理技術としては、近年、少ないチャンネル数で高い分解能が得られるＡＲスペクトル推定法（最大エントロピー法や線形予測法も含まれる）や、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ  ＳＩｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ：多重信号分類）法などの高分解能アルゴリズムを使用したスペクトル推定法が用いられている（例えば、特許文献１、３参照。）。
【０００４】
ここで、アレーアンテナ方式の電子走査式レーダ装置（エレメントスペース方式ともいう）に対して、マルチビーム方式のレーダ装置（ビームスペース方式ともいう）が知られている。
近年、マルチビーム方式用に誘電体レンズアンテナが研究されている（例えば、非特許文献１参照。）車載用のマルチビーム方式レーダ装置においても、誘電体レンズアンテナを用いたレーダ装置が開発されている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００５】
誘電体レンズアンテナに代表されるマルチビーム方式は、アレーアンテナ方式と比べて、容易に高利得／高効率なアンテナを実現することができるため、低ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）環境においても、小ＲＣＳ（Ｒａｄａｒ  Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ）のターゲットを検知しやすい。
また、レンズの形状や１次フィード（１次放射器）の配置、そしてグレーティングローブが発生しないことにより、異なるＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ  Ｏｆ  Ｖｉｅｗ：視野角）や利得のマルチビームレーダを柔軟に設計することができるという利点がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１５６５８２号公報
【特許文献２】特表２００９−５４１７２５号公報
【特許文献３】特許第４０９８３１１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  Ｍｕｌｔｉｂｅａｍ  Ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｌｅｎｓ  Ａｎｔｅｎｎａｓ  ｂｙ  Ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ／ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ＡＰ  Ｖｏｌ．５７  Ｎｏ１，ｐｐ．５７−６３，２００９．  静岡大学
【非特許文献２】菊間信良著  「アダプティブアンテナ技術」  株式会社オーム社  ２００３年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、ミリ波帯やマイクロ波帯の車載用レーダにおいては、同一の測定ポイント内（例えば、ＦＭＣＷ方式では、同一の距離ポイントまたはビン）に存在するマルチターゲット（複数のターゲット）の分離、測角精度の要求と、１つのレーダ装置でＦＯＶ（視野角）と分解能が異なる複数の検知性能を実現し、レーダシステム全体の性能向上とコスト低減を両立させることが求められている。
【０００９】
しかしながら、従来のレンズを用いたマルチビーム方式レーダの技術においては、レンズの形状やビーム素子の配置により、異なるＦＯＶや利得のマルチビームレーダを柔軟に設計することができるという利点があるものの、測角方式は基本的に振幅モノパルス方式となるため、同一の測定ポイントに存在するマルチターゲットの測角精度を上げるためには、ビーム幅を狭く、ビームの本数を多くする必要があった。現実的には、狭ビーム幅・多ビーム数は、構造上とコスト上で限界があり、同一の測定ポイントのマルチターゲットの分離性能や測角精度には限界があった。ましてや、１つのレーダ装置内で、ＦＯＶが異なる複数の検知性能を実現することは、益々装置が大規模となり、実現が困難であった。
【００１０】
本発明は、このような事情を考慮して為されたものであり、複数の異なるＦＯＶを切り替えることができ、ターゲットに関する検出を高精度に行うことができる車載用のマルチビーム方式レーダ装置、マルチビーム方式レーダ方法およびマルチビーム方式レーダプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）上述した課題を解決するために、本発明に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置は、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信するアンテナを構成する複数のビーム素子と、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える制御部と、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う処理部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
（２）本発明は、（１）に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置において、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用する状態と使用しない状態とを切り替えるビーム素子にスイッチを備え、前記制御部は、前記スイッチのオンとオフを切り替えることにより、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える、ことを特徴とする。
【００１３】
（３）本発明は、（１）または（２）に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置において、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用する状態と使用しない状態とを切り替えるビーム素子は、中央から離れた方から選ばれるビーム素子である、ことを特徴とする。
【００１４】
（４）本発明は、（１）から（３）のいずれか１項に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置において、前記処理部は、前記所定の処理として、前記生成した前記仮想アレーデータに基づいて前記ターゲットの方位を検出する処理を行う、ことを特徴とする。
【００１５】
（５）本発明は、（１）から（４）のいずれか１項に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置において、前記複数のビーム素子により送信される送信波および受信される受信波を通過させるレンズを備え、前記仮想的なアレーアンテナを構成する複数の素子は、前記レンズに対応した仮想的なレンズの開口面内に全ての素子が収まるように想定される、ことを特徴とする。
【００１６】
（６）本発明は、（１）から（４）のいずれか１項に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置において、前記複数のビーム素子により送信される送信波および受信される受信波を通過させるレンズを備え、前記仮想的なアレーアンテナを構成する複数の素子は、前記レンズに対応した仮想的なレンズの開口面の幅と両端の素子の幅とが一致するように想定される、ことを特徴とする。
【００１７】
（７）本発明は、（１）から（６）のいずれか１項に記載のマルチビーム方式レーダ装置において、前記処理部は、前記希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データに対応したサーチ用入射角でのビーム素子データをフーリエ変換して、前記方位検出で使用するステアリングベクトルを生成する、ことを特徴とする。
【００１８】
（８）本発明は、（７）に記載のマルチビーム方式レーダ装置において、前記処理部は、前記生成した前記仮想アレーデータによる相関行列のユニタリ変換および前記ステアリングベクトルのユニタリ変換を行い、当該ユニタリ変換した結果に基づいて前記所定の処理を行う、ことを特徴とする。
【００１９】
（９）上述した課題を解決するために、本発明に係るマルチビーム方式レーダ方法は、アンテナを構成する複数のビーム素子が、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信し、制御部が、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替え、前記処理部が、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う、ことを特徴とする。
【００２０】
（１０）上述した課題を解決するために、本発明に係るマルチビーム方式レーダプログラムは、アンテナを構成する複数のビーム素子が、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信する手順と、制御部が、前記複数のビーム素子のうちで送受信に使用するビーム素子を切り替えて視野角を切り替える手順と、前記処理部が、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記制御部により切り替えられた送受信に使用するビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う手順と、をコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明によれば、複数の異なるＦＯＶを切り替えることができ、ターゲットに関する検出を高精度に行うことができる車載用のマルチビーム方式レーダ装置、マルチビーム方式レーダ方法およびマルチビーム方式レーダプログラムを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ＦＭＣＷ方式の信号処理部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図３】ＦＭＣＷ信号とビート信号の関係を示す図である。
【図４】上りと下りについてターゲットからの受信信号のレベルの例を示す図である。
【図５】ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数（横軸）とそのピーク値（縦軸）とを示すグラフである。
【図６】ＦＭＣＷ方式の信号処理部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図７】方位検出部において行われる処理の流れを示す概略図である。
【図８】本発明の第１実施形態に係る方位検出部において行われる処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１実施形態に係る方位検出部において行われるＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図１０】遠方検出用のマルチビームの形成例を示す図である。
【図１１】近傍検出用のマルチビームの形成例を示す図である。
【図１２】本発明の第２実施形態に係る方位検出部において行われる相関行列のユニタリ変換を含む固有値算出処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第２実施形態に係る方位検出部において行われるステアリングベクトルのユニタリ変換を含むＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３実施形態に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】遠方検出用のマルチビームの形成例を示す図である。
【図１６】近傍検出用のマルチビームの形成例を示す図である。
【図１７】本発明の第３実施形態に係る制御部および方位検出部において行われる処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図１８】マルチビーム誘電体レンズアンテナを使った超分解到来方向推定の原理図である。
【図１９】水平面ビームパターンを示す図である。
【図２０】レンズ外形を示す図である。
【図２１】ＳＮＲ、スナップショット数と分解能の関係を示す図である。
【図２２】ＳＮＲ、ＤＵＲと分解能の関係を示すグラフの図である。
【図２３】ＭＵＳＩＣスペクトルの一例を示す図である。
【図２４】ＭＵＳＩＣスペクトルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
［第１実施形態］
＜マルチビーム方式レーダ装置の構成例＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置１０１の構成を示すブロック図である。
本実施形態では、本発明を、誘電体レンズアンテナを用いたマルチビーム方式でＦＭＣＷ方式のミリ波レーダに適用した場合を示す。
【００２４】
図１に示すように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、誘電体レンズ１と、複数の１次フィードであるＭ個のビーム素子（アンテナ素子）２−１〜２−Ｍと、Ｍ個の方向性結合器３−１〜３−Ｍと、Ｍ個のミキサ４−１〜４−Ｍと、Ｍ個のフィルタ５−１〜５−Ｍと、ＳＷ（スイッチ）６と、ＡＤＣ（Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータ）７と、信号処理部８と、制御部１１と、ＶＣＯ（Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ：電圧制御発振器）１２と、分配器１３と、を備えている。
ここで、Ｍは、ビーム素子２−１〜２−Ｍの素子数である。
【００２５】
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、Ｍ個の方向性結合器３−１〜３−ＭとＭ個のミキサ４−１〜４−Ｍとの間にＭ個のアンプ（増幅器）２１−１〜２１−Ｍを備えており、ＳＷ６とＡＤＣ７との間にアンプ２２を備えており、制御部１１とＶＣＯ１２との間にアンプ２３を備えており、分配器１３とＭ個のミキサ４−１〜４−Ｍとの間にＭ個のアンプ２４−１〜２４−Ｍを備えており、分配器１３とＭ個の方向性結合器３−１〜３−Ｍとの間にＭ個のアンプ２５−１〜２５−Ｍを備えている。
【００２６】
ここで、本実施形態では、誘電体レンズ１と複数のビーム素子２−１〜２−Ｍから、アンテナ部が構成されている。
また、ビーム素子２−１〜２−Ｍ毎に接続された方向性結合器３−１〜３−Ｍにより、送信と受信を同時に行うことができるマルチビームが形成される。
【００２７】
＜信号処理部の第１の構成例＞
図２は、ＦＭＣＷ方式の信号処理部の第１の構成例（信号処理部８と記す）を示すブロック図である。
図２に示すように、本実施形態の第１の構成例に係る信号処理部８は、メモリ５１と、周波数分離処理部５２と、ピーク検知部５３と、ピーク組合せ部５４と、距離／速度検出部５５と、ペア確定部５６と、方位検出部５７と、ターゲット確定部５８と、を備えている。
【００２８】
＜第１の構成例に係る信号処理部８を備えたマルチビーム方式レーダ装置１０１における動作例＞
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１において行われる動作の例を示す。
制御部１１は、ＦＭＣＷ方式を採用しており、アンプ２３を介して、ＶＣＯ１２に信号を出力する。
ＶＣＯ１２は、制御部１１から入力された信号に基づき、周波数変調を施したＣＷ信号（ＦＭＣＷ信号）を分配器１３に出力する。
分配器１３は、ＶＣＯ１２から入力されたＦＭＣＷ信号を２つに分配して、一方の分配信号を各アンプ２５−１〜２５−Ｍを介して各方向性結合器３−１〜３−Ｍに出力し、他方の分配信号を各アンプ２４−１〜２４−Ｍを介して各ミキサ４−１〜４−Ｍに出力する。
【００２９】
分配器１３から各方向性結合器３−１〜３−Ｍに送られたＦＭＣＷ信号は、当該各方向性結合器３−１〜３−Ｍを介して各ビーム素子２−１〜２−Ｍに送られ、当該各ビーム素子２−１〜２−Ｍから誘電体レンズ１を介して送信（無線で送信）される。
【００３０】
この送信波は、ターゲットによって反射された場合に、反射波として戻ってくる。この場合、この反射波は、元の誘電体レンズ１を介して、各ビーム素子２−１〜２−Ｍにより受信され、各方向性結合器３−１〜３−Ｍに入力される。
この受信波（受信された反射波）は、各方向性結合器３−１〜３−Ｍから各アンプ２１−１〜２１−Ｍを介して各ミキサ４−１〜４−Ｍに入力される。
【００３１】
各ミキサ４−１〜４−Ｍは、各方向性結合器３−１〜３−Ｍから入力された受信波（受信信号）と分配器１３から入力されたＦＭＣＷ信号（送信信号）とをミキシングし、その結果の信号であるビート信号を各フィルタ５−１〜５−Ｍに出力する。ここでは、素子数（Ｍ個）のビート信号が生成されている。
【００３２】
各フィルタ５−１〜５−Ｍは、各ミキサ４−１〜４−Ｍから入力されたビート信号をフィルタリング（帯域制限）して、当該帯域制限されたビート信号をＳＷ６に出力する。ここで、各ミキサ４−１〜４−Ｍから各フィルタ５−１〜５−Ｍに入力されるビート信号は、各ミキサ４−１〜４−Ｍにおいて生成された各ビーム素子２−１〜２−Ｍに対応したチャンネル（ＣＨ）１〜Ｍのビート信号に相当する。
【００３３】
ＳＷ６は、制御部１１により制御されてスイッチング動作を行い、Ｍ個のフィルタ５−１〜５−Ｍから入力されるビート信号をアンプ２２を介してＡＤＣ７に出力する。具体的には、ＳＷ６は、制御部１１から入力されるサンプリング信号に対応して、各フィルタ５−１〜５−Ｍを通過した各ビーム素子２−１〜２−Ｍに対応したＣＨ１〜Ｍのビート信号を、順次切り替えて、アンプ２２を介してＡＤＣ７に出力する。
【００３４】
ＡＤＣ７は、制御部１１により制御されて、ＳＷ６から入力されたビート信号をＡ／Ｄ変換して、信号処理部８に出力する。具体的には、ＡＤＣ７は、ＳＷ６から前記サンプリング信号に同期して入力される、各ビーム素子２−１〜２−Ｍに対応したＣＨ１〜Ｍのビート信号を、前記サンプリング信号に同期してＡ／Ｄ変換することで、アナログ信号からデジタル信号へ変換し、このデジタル信号を信号処理部８におけるメモリ（本実施形態では、図２または図６に示されるメモリ５１）の波形記憶領域に順次記憶させる。
これにより、ビーム素子２−１〜２−Ｍ毎（素子ＣＨ毎）の受信データ（ビート信号のデータ）が信号処理部８に送られる。
【００３５】
制御部１１は、ＳＷ６のスイッチング動作を制御する。また、制御部１１は、ＡＤＣ７を制御する。具体的には、制御部１１は、ＳＷ６およびＡＤＣ７にサンプリング信号を出力する。
ここで、制御部１１は、例えば、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などに格納された制御プログラムに基づき、図１に示すマルチビーム方式レーダ装置１０１全体の制御を行う。
【００３６】
なお、本実施形態では、誘電体レンズ１、ビーム素子２−１〜２−Ｍ、方向性結合器３−１〜３−Ｍ、アンプ２１−１〜２１−Ｍ、ミキサ４−１〜４−Ｍ、フィルタ５−１〜５−Ｍ、ＳＷ６、アンプ２２、ＡＤＣ７により、受信部が構成されている。
また、本実施形態では、ＶＣＯ１２、分配器１３により、ビート信号生成部が構成されている。
【００３７】
図２に示される本実施形態の第１の構成例に係るＦＭＣＷ方式の信号処理部８において行われる動作の例を示す。
メモリ５１は、ＡＤＣ７からのデータにより、波形記憶領域に対して、受信信号（ビート信号）がＡ／Ｄ変換された時系列データ（上昇部分および下降部分）を、ビーム素子２−１〜２−Ｍ毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分および下降部分のそれぞれにおいて２５６個をサンプリングした場合、２×２５６個×素子数のデータが、前記波形記憶領域に記憶される。
このように、各ビーム素子２−１〜２−ＭのＣＨ毎のビート信号が、メモリ５１に格納される。
【００３８】
周波数分解処理部５２は、例えばフーリエ変換などにより、各ＣＨ１〜ＣＨＭ（各ビーム素子２−１〜２−Ｍ）に対応するビート信号のそれぞれを、予め設定された分解能に応じて周波数成分に変換することにより、ビート周波数を示す周波数ポイントと、そのビート周波数の複素数データを出力する。例えば、ビーム素子２−１〜２−Ｍ毎に上昇部分および下降部分のそれぞれが２５６個のサンプリングされたデータを有する場合、ビーム素子２−１〜２−Ｍ毎の複素数の周波数領域データとしてビート周波数に変換され、上昇部分および下降部分のそれぞれにおいて１２８個の複素数データ（２×１２８個×素子数のデータ）となる。また、ビート周波数は周波数ポイントにて示されている。
このように、周波数分解処理部５２は、各ビーム素子２−１〜２−ＭのＣＨ毎に、ビート信号をフーリエ変換などして、ビート周波数のレンジに変換する。
【００３９】
ピーク検知部５３は、周波数変換されたビート周波数の三角波の上昇領域および下降領域のそれぞれの強度のピーク値に関し、複素数データを用いて信号強度（または、振幅など）におけるピークから、予め設定された数値（ピーク検知閾値）を超えるピーク値を有するビート周波数を検出することにより、ビート周波数毎のターゲットの存在を検出して、ターゲット周波数を選択する。
このように、ピーク検知部５３は、ビーム素子２−１〜２−Ｍにおける複素数データのそれぞれを周波数スペクトル化することにより、それぞれのスペクトルの各ピーク値を、ビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。
【００４０】
ピーク組合せ部５４は、ビーム素子毎でピーク検知部５３が出力するビート周波数とそのピーク値について、上昇領域および下降領域のそれぞれのビート周波数とそのピーク値をマトリクス状に総当たりにて組み合わせ、これにより上昇領域および下降領域のそれぞれのビート周波数を全て組み合わせて、順次、距離／速度検出部５５へ出力する。
【００４１】
なお、本実施形態では、このような組み合わせが、ビーム素子２−１〜２−ＭのＣＨ毎に行われるので、それぞれのビーム方位でターゲットの存在が検出できる。
【００４２】
距離／速度検出部５５は、順次入力される上昇領域および下降領域のそれぞれの組み合わせのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの距離ｒを演算する。
また、距離／速度検出部５５は、順次入力される上昇領域および下降領域のそれぞれの組み合わせのビート周波数の差分によりターゲットとの相対速度ｖを演算する。
【００４３】
なお、本実施形態では、このような距離ｒおよび相対速度ｖの演算が、ビーム素子２−１〜２−ＭのＣＨ毎に行われる。
【００４４】
ペア確定部５６は、ＣＨ毎に、入力される距離ｒ、相対速度ｖおよび上昇、下降のピーク値レベルｐｕ、ｐｄにより、第１のペアテーブルを生成し、ターゲット毎に対応した上昇領域および下降領域のそれぞれのピークの適切な組み合わせを判定し、第２のペアテーブルとして上昇領域および下降領域のそれぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒおよび相対速度ｖを示すターゲット群番号をターゲット確定部５８へ出力する。
【００４５】
第１のペアテーブルは、ピーク組合せ部５４における上昇領域および下降領域のビート周波数のマトリクスと、そのマトリクスの交点、すなわち上昇領域および下降領域のビート周波数の組み合わせにおける距離および相対速度とを示すテーブルである。
第２のペアテーブルは、ターゲット群毎の距離および相対速度と周波数ポイントを示すテーブルである。一例として、第２のペアテーブルには、ターゲット群番号に対応して、距離、相対速度および周波数ポイント（上昇領域および／または下降領域）が記憶される。
なお、第１のペアテーブルおよび第２のペアテーブルは、例えば、ペア確定部５６の内部記憶部に記憶される。
【００４６】
ペア確定部５６では、例えば、前回の検知サイクルにて最終的に確定した各ターゲットとの距離ｒおよび相対速度ｖから今回の検知サイクルにて予測される値を優先してターゲット群の組み合わせの選択を行う等の手法を用いることもできる。
【００４７】
また、ペア確定部５６は、ＣＨ毎にペアが確定した周波数を周波数分解処理部５２に通知する。
これを受けて、周波数分解処理部５２は、方位推定（方位検出）を行うためのビーム素子２−１〜２−Ｍ（ＣＨ）の特定周波数ポイントデータ（複素数データ）を方位検出部５７に出力する。つまり、あるＣＨの特定周波数ポイントにペアがあれば、他のＣＨの同一周波数ポイントのデータとセットで方位検出する複素数データとすることになる。
ここで、この複素数データとしては、上りと下りのいずれか一方が用いられてもよく、或いは、上りと下りの両方が用いられてもよい。
【００４８】
方位検出部５７は、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法や線形予測法等を用いてスペクトル推定処理を行う。方位検出部５７は、スペクトル推定の結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出し、ターゲット確定部５８へ出力する。
これに際して、本実施形態では、方位検出部５７は、アンテナを構成する複数のビーム素子２−１〜２−Ｍに係る複素数データ（ビーム素子データ）をフーリエ変換することにより、仮想アレーアンテナを構成する複数の仮想アレー素子に係る複素数データ（仮想アレーデータ）としてから、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法や線形予測法等を用いてスペクトル推定処理を行う。
このように、方位検出部５７は、ターゲットの方位推定処理を行う。
【００４９】
ターゲット確定部５８は、ペア確定部５６が出力する距離ｒ、相対速度ｖ、周波数ポイントと、方位検出部５７によって検出されたターゲットの方位とを用いて、ターゲットを確定する。
このように、ターゲットの距離ｒと相対速度ｖと共に方位が決まり、ターゲットが確定される。
【００５０】
次に、本実施形態における信号処理部８において用いられる、マルチビーム方式レーダ装置１０１とターゲットとの距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理について概略を説明する。ここでは、ＦＭＣＷ方式を例とする。
【００５１】
図３および図４は、送信信号１００１がターゲットに反射された受信信号１００２が入力された状態に関するグラフを示す図である。図３および図４の例では、ターゲットが１つである場合を示す。
図３は、ＦＭＣＷ信号とビート信号の関係を示す図である。具体的には、送信信号対時間と受信信号対時間の関係、およびビート信号対時間の関係を示す。図３では、横軸が時間を示し、縦軸が周波数を示す。
【００５２】
図４は、上り（上昇領域）と下り（下降領域）についてターゲットからの受信信号のレベルの例を示す図である。具体的には、上昇領域および下降領域の受信信号対周波数の関係を示す。図４では、横軸が周波数を示し、縦軸が信号レベル（強度）を示す。
【００５３】
図３に示される信号は、例えば制御部１１により生成された三角波の信号をＶＣＯ１２において周波数変調した送信信号１００１と、その送信信号１００１をターゲットが反射して受信された受信信号１００２と、これらのビート信号１００３である。
なお、図３には、上りの区間１００４と、下りの区間１００５が示されている。また、図３には、中心周波数ｆ０と、変調幅Δｆと、変調時間Ｔが示されている。
【００５４】
図３から判るように、送信する信号１００１に対し、ターゲットからの反射波である受信信号１００２が、ターゲットとの距離に比例して右方向（時間遅れ方向）に遅延されて受信される。また、ターゲットからの反射波である受信信号１００２が、ターゲットとの相対速度に比例して、送信信号１００１に対して上下方向（周波数方向）に変動する。
【００５５】
そして、図３にて求められたビート信号１００３の周波数変換（フーリエ変換やＤＴＣ、アダマール変換、ウェーブレッド変換など）の後において、図４に示されるように、ターゲットが１つである場合、上昇領域および下降領域のそれぞれに１つのピーク値を有することとなる。
具体的には、上りの受信信号１０１１においては、周波数ｆｕで、ピーク値を有している。また、下りの受信信号１０１２においては、周波数ｆｄで、ピーク値を有している。
【００５６】
周波数分解処理部５２は、メモリ５１に蓄積されたビート信号のサンプリングされたデータから、三角波の上昇部分（上り）と下降部分（下り）とのそれぞれについて周波数分解、例えばフーリエ変換などにより離散時間に周波数変換する。すなわち、周波数分解処理部５２は、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解されたビート信号に基づいた複素数データを算出する。
その結果、図４に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部５３は、図４に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数（上昇部分および下降部分の双方）ｆｕ、ｆｄをターゲット周波数として出力する。
【００５７】
距離／速度検出部５５は、ピーク組合せ部５４が出力する上昇部分のターゲット周波数ｆｕと、下降部分のターゲット周波数ｆｄとから、式（１）により距離ｒを算出する。
【００５８】
ｒ＝｛Ｃ×Ｔ／（２×Δｆ）｝×｛（ｆｕ＋ｆｄ）／２｝  ・・・（１）
【００５９】
また、距離／速度検出部５５は、ピーク組合せ部５４が出力する上昇部分のターゲット周波数ｆｕと、下降部分のターゲット周波数ｆｄとから、式（２）により相対速度ｖを算出する。
【００６０】
ｖ＝｛Ｃ／（２×ｆ０）｝×｛（ｆｕ−ｆｄ）／２｝  ・・・（２）
【００６１】
式（１）と式（２）の距離ｒおよび相対速度ｖを算出する式において、
Ｃ：光速度
Δｆ：三角波の周波数変調幅
ｆ０：三角波の中心周波数
Ｔ：変調時間（上昇部分／下降部分）
ｆｕ：上昇部分におけるターゲット周波数
ｆｄ：下降部分におけるターゲット周波数
である。
【００６２】
図５は、ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数とそのピーク値とを示すグラフである。ここで、図５のグラフでは、横軸がビート周波数の周波数ポイントを示し、縦軸が信号のレベル（強度）を示している。
具体的には、上りの特定ビームＣＨのビート信号１０２１について、予め設定された数値（ピーク検知閾値）１０２２を超えるピーク値を有する３つのビート周波数ｆｕ１、ｆｕ２、ｆｕ３が示されている。
また、下りの特定ビームＣＨのビート信号１０３１について、予め設定された数値（ピーク検知閾値）１０３２を超えるピーク値を有する３つのビート周波数ｆｄ１、ｆｄ２、ｆｄ３が示されている。
このように、この例では、距離方向に３つのターゲットが存在している。
【００６３】
ピーク組合せ部５４は、ピーク検知部５３が出力する図５に示すビート周波数とそのピーク値について、上昇領域および下降領域のそれぞれのビート周波数とそのピーク値をマトリクス状に総当たりにて組み合わせ、これにより上昇領域および下降領域のそれぞれのビート周波数を全て組み合わせて、順次、距離検出部２５および速度検出部２６へ出力する。
【００６４】
＜信号処理部の第２の構成例および動作例＞
図６は、ＦＭＣＷ方式の信号処理部の第２の構成例（信号処理部８ａと記す）を示すブロック図である。
図６に示すように、本実施形態の第２の構成例に係る信号処理部８ａは、メモリ５１と、周波数分離処理部５２ａと、ピーク検知部５３ａと、方位検出部５７ａと、ピーク組合せ部５４ａと、距離／速度検出部５５ａと、ターゲット確定部５８ａと、を備えている。
【００６５】
ここで、メモリ５１は、図２に示されるものと同様なものであり、図２と同じ符号を付してある。
図６に示される構成は、ＦＭＣＷ方式における三角波の上り（上昇）と下り（下降）の両方で方位検知してからペア確定する構成である。
【００６６】
図６に示される信号処理部８ａは、図２に示されるものと同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。以下、図２に示されるものとの相違点について説明する。
周波数分解処理部５２ａは、アンテナ毎の上昇領域と下降領域のビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部５３ａへ出力する。
また、周波数分解処理部５２ａは、上昇領域および下降領域のそれぞれについて該当する複素数データを、方位検出部５７ａへ出力する。この複素数データが、上昇領域および下降領域のそれぞれのターゲット群（上昇領域および下降領域においてピークを有するビート周波数）となる。
【００６７】
ピーク検知部５３ａは、上昇領域および下降領域のそれぞれのピーク値と、そのピーク値が存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部５２ａへ出力する。
【００６８】
方位検出部５７ａは、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法や線形予測法等を用いてスペクトル推定処理を行う。方位検出部５７ａは、スペクトル推定の結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出する。
これに際して、本実施形態では、方位検出部５７ａは、アンテナを構成する複数のビーム素子２−１〜２−Ｍに係る複素数データ（ビーム素子データ）をフーリエ変換することにより、仮想アレーアンテナを構成する複数の仮想アレー素子に係る複素数データ（仮想アレーデータ）としてから、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法や線形予測法等を用いてスペクトル推定処理を行う。
【００６９】
方位検出部５７ａは、上昇領域および下降領域の各々について角度θを検出し、方位テーブルとしてピーク組合せ部５４ａへ出力する。
ここで、方位テーブルは、上昇領域および下降領域のそれぞれのピークを組み合わせるためのテーブルである。
具体例として、上昇領域の方位テーブルは、ターゲット群毎に角度１、角度２、・・・、および周波数ポイントｆが関連付けられている。例えば、ターゲット群１は、角度１のｔ１＿ａｎｇ１、角度２のｔ１＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ１が関連付けられている。また、ターゲット群２は、角度１のｔ２＿ａｎｇ１、角度２のｔ２＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ２が関連付けられている。また、以降のターゲット群についても同様である。
また、下降領域の方位テーブルは、ターゲット群毎に角度１、角度２、・・・、および周波数ポイントｆが関連付けられている。例えば、ターゲット群１は、角度１のｔ１＿ａｎｇ１、角度２のｔ１＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ１が関連付けられている。また、ターゲット群２は、角度１のｔ２＿ａｎｇ１、角度２のｔ２＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ２が関連付けられている。また、以降のターゲット群についても同様である。
【００７０】
ピーク組合せ部５４ａは、方位検出部５７ａが出力する方位テーブルの情報を用いて、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数の組み合わせを距離／速度検出部５５ａへ出力する。
【００７１】
距離／速度検出部５５ａは、順次入力される上昇領域および下降領域のそれぞれの組み合わせのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの距離ｒを、上述した式（１）により演算する。
また、距離／速度検出部５５ａは、順次入力される上昇領域および下降領域のそれぞれの組み合わせのビート周波数の差分によりターゲットとの相対速度ｖを、上述した式（２）により演算する。
ここで、距離／速度検出部５５ａは、距離と相対速度の値を、それぞれ、ビート周波数の上昇領域および下降領域の組み合わせにて計算する。
【００７２】
ターゲット確定部５８ａは、上昇領域および下降領域のそれぞれのピークのペアを決め、ターゲットを確定する。
【００７３】
このように、図６に示される構成では、図２に示される構成とは異なり、先に方位検出部５７ａにて上りおよび下りの方位推定を行い、その結果でぺアを確定する。
【００７４】
＜方位検出部の動作の詳細＞
図２に示される方位検出部５７において行われる動作の詳細について説明する。なお、図６に示される方位検出部５７ａにおいて行われる動作についても同様である。
本提案の原理として、マルチビーム方式の場合に、１次フィードでの受信パターンとアンテナ開口面の分布（波源の分布関数：例えば、位相の分布関数）との間には、フーリエ変換の関係があること、に着目している。
【００７５】
図７は、方位検出部５７において行われる処理の流れを示す概略図である。
複数のビーム素子２−１〜２−Ｍ（ＣＨ）で送受信するデータは、フーリエ変換１１０１により、仮想的な複数のアレー素子で送受信するデータに変換することができる。
図７は、１次フィードの一例として、ビーム素子２−１〜２−Ｍの数（素子数）が５である場合（Ｍ＝５である場合）を示す。
５個のビーム素子２−１〜２−５により、誘電体レンズ１を挟んで、ビーム１１１−１〜１１１−５が送受信される。
【００７６】
また、図７は、仮想的なアレー素子の一例として、仮想的なアレー素子（仮想アレー素子）１１２−１〜１１２−９の数（素子数）が９である場合を示す。
また、この例では、誘電体レンズ１と同等な仮想的な誘電体レンズ１ａのレンズ開口長（誘電体レンズ１と同じ開口長）内に、全ての仮想アレー素子１１２−１〜１１２−９が収まるように配置されている。
また、この例では、複数の仮想アレー素子１１２−１〜１１２−９が等間隔で配置されている。
【００７７】
ここで、本発明者は、この例のように仮想アレー素子による送受信のデータに変換する際、レンズ開口長の範囲であれば、任意の素子数と素子間隔で仮想アレー素子を形成することができることを導いた。
【００７８】
そして、このような仮想アレー素子１１２−１〜１１２−Ｍによる送受信のデータを使用して、例えば、ＭＵＳＩＣ法や線形予測法等の高分解能アルゴリズムの処理を行うことや、或いは、素子数と素子間隔を変更したビーム形成を行うことが可能である。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ１１１１を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
【００７９】
従って、本実施形態に係る方位検出部５７では、算出した仮想アレー素子のデータから、高分解能アルゴリズムやビーム形成において方位推定を行う際に、高分解能アルゴリズムの処理の都合やビーム形成パターンに合わせて、入力データを柔軟に設定することができる。
【００８０】
図８は、方位検出部５７において行われる処理の手順の例を示すフローチャートである。この例では、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法を用いた場合を示す。
本フローチャートの処理手順は、ピーク検知されたターゲットが存在するビート周波数ポイント毎に繰り返して行う。
【００８１】
まず、方位検出部５７は、周波数分解処理部５２で抽出されたターゲットが存在するビート周波数のうちの１つについて、複数のビーム素子２−１〜２−ＭのＣＨの複素数データｙ（ｍ）を読み込む（ステップＳ１０１）。
【００８２】
次に、方位検出部５７は、読み込んだ複数のビーム素子２−１〜２−ＭのＣＨの複素数データｙ（ｍ）を、式（３）で示すフーリエ変換式により変換して、仮想アレーデータＹ（ｎ）を算出する（ステップＳ１０２）。
【００８３】
【数１】
2012168156.tif 000003
【００８４】
ここで、
ｍ＝１〜Ｍ：ビーム素子の番号
ｎ：仮想アレー素子の番号
ｙ（ｍ）：ｍ番目のビーム素子データ
Ｙ（ｎ）：ｎ番目の仮想アレーデータ
ｕ（ｍ）＝２πｓｉｎθｍ
θｍ：ｍ番目のマルチビーム方向
ｖ（ｎ）：ｎ番目の仮想アレー素子の位置
である。
なお、ｎ番目の仮想アレー素子の位置ｖ（ｎ）は、一例として、所定の間隔ｄを用いて、ｖ（ｎ）＝ｄ×（ｎ−１）と表される。
【００８５】
式（３）に示されるように、実際のマルチビーム方向θｍおよび設定する仮想アレー素子の位置ｖ（ｎ）の入力によって、ビーム素子データｙ（ｍ）から、素子数と素子間隔を任意に設定した仮想アレーデータＹ（ｎ）が得られる。
【００８６】
ステップＳ１０３〜ステップＳ１０７の処理では、ステップＳ１０２の処理で算出した仮想アレーデータＹ（ｎ）をＭＵＳＩＣ法にて処理する。
なお、ＭＵＳＩＣ法そのものについては、一般的に用いられており、様々な公知の技術を利用することが可能である（ステップＳ１０３〜ステップＳ１０７の処理の詳細は、例えば、特許文献１参照。）。但し、本実施形態では、図９に示されるように、特徴的な処理を行っており、従来技術とは異なる点を有している。
【００８７】
概略的には、方位検出部５７は、相関行列（共分散行列）を作成する（ステップＳ１０３）。
次に、方位検出部５７は、固有値の分解を行うことで、固有値λ１、λ２、λ３、・・・および固有ベクトルｅ１、ｅ２、ｅ３、・・・を算出する（ステップＳ１０４）。
次に、方位検出部５７は、次数を推定する（ステップＳ１０５）。
次に、方位検出部５７は、ＭＵＳＩＣスペクトルを計算する（ステップＳ１０６）。
そして、方位検出部５７は、ターゲット数および角度を検知する（ステップＳ１０７）。
【００８８】
図９は、方位検出部５７において行われるＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理（図８に示されるステップＳ１０６の処理）の手順の例を示すフローチャートである。
ＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理において、方位検出部５７は、まず、仮想アレーのステアリングベクトルａ（ｎ，θ）を作成する（ステップＳ１１１）。ステアリングベクトルａ（ｎ，θ）は、式（４）で表される。
【００８９】
【数２】
2012168156.tif 000004
【００９０】
ここで、
ｍ＝１〜Ｍ：ビーム素子の番号
ｎ：仮想アレー素子の番号
θ：サーチ用入射角
ｙ（ｍ，θ）：サーチ用入射角θでのｍ番目のビーム素子データ
ａ（ｎ，θ）：サーチ用入射角θでのｎ番目のステアリングベクトル
ｕ（ｍ）＝２πｓｉｎθｍ
θｍ：ｍ番目のマルチビーム方向
ｖ（ｎ）：ｎ番目の仮想アレー素子の位置
である。
【００９１】
次に、方位検出部５７は、仮想アレーデータＹ（ｎ）から算出したノイズ部分空間の固有ベクトルと、仮想アレーのステアリングベクトルａ（ｎ，θ）との直交性をサーチする（ステップＳ１１２）。この処理では、内積演算を用いる。具体的には、式（５）に示されるＭＵＳＩＣ法の演算を行う（例えば、一般的なＭＵＳＩＣ法そのものについては、非特許文献２参照。）。
【００９２】
【数３】
2012168156.tif 000005
【００９３】
ここで、
θ：サーチ用入射角
ＰＭＵＳＩＣ（θ）：ＭＵＳＩＣスペクトル
ａ（θ）：モードベクトル
ｅｉ：ｉ番目の固有ベクトル（ｉ＝Ｌ＋１〜Ｋ）
Ｌ＋１〜Ｋ：ノイズ部分空間の番号
Ｋ：素子数
Ｌ：到来波（平面波）の数
ＥＮ＝［ｅＬ＋１，・・・，ｅＫ］
右肩のＨ：複素共役転置（エルミート転置）を表す
である。
【００９４】
このようにして、方位検出部５７は、ＭＵＳＩＣスペクトルＰＭＵＳＩＣ（θ）を得る（ステップＳ１１３）。
具体例として、図７に示されるように、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ１１１１を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
【００９５】
ここで、本実施形態では、式（４）に示されるように、ステアリングベクトルａ（ｎ，θ）の作成（算出）においても、式（３）に示される仮想アレーデータＹ（ｎ）の作成（算出）と同様に、実際のマルチビーム方向θｍおよび設定する仮想アレー素子の位置ｖ（ｎ）の入力によって作成する。これは、本実施形態に特徴的な点である。
これにより、本実施形態では、仮想アレーデータＹ（ｎ）と直交性をサーチできるステアリングベクトルａ（ｎ，θ）を作成することができる。なお、一般的なリニアアレーデータで作成したステアリングベクトルでは、仮想アレーデータＹ（ｎ）の方位推定を行うことはできない。
【００９６】
＜仮想アレー素子の配置の一例＞
仮想アレー素子の配置の一例を示す。
例えば、仮想アレー素子の数がＮであるとする。
複数の仮想アレー素子１〜Ｎは、間隔ｄによりアレー状に配置される。複数の仮想アレー素子１〜Ｎから構成される受信アンテナには、複数の仮想アレー素子１〜Ｎを配列している面に対する垂直方向の軸に対して角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波（入射波、すなわち送信アンテナから送信した送信波に対するターゲットからの反射波）が入力する。
このとき、その到来波は、複数の仮想アレー素子１〜Ｎにおいて同一角度にて受信される。
【００９７】
この同一角度、例えば角度θおよび各アンテナの間隔ｄにより求められる位相差「ｄ×ｓｉｎθ」が、各隣接する仮想アレー素子１〜Ｎ間にて発生する。
その位相差を利用して、例えば、仮想アレー素子１〜Ｎ毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向に更にフーリエ変換するビーム形成処理や高分解能アルゴリズム等の信号処理にて角度θを検出することができる。
【００９８】
ここで、仮想アレー素子１〜Ｎ毎の複素数データには、角度θに依存した位相差があり、それぞれの複素数データの複素平面上における絶対値（受信強度或いは振幅など）は等価である。
【００９９】
＜マルチビームの形成例＞
図１０は、例えば、遠方検出用のマルチビームの形成例を示す図である。この例では、複数のビーム素子（１次フィード）２−１〜２−Ｍの数が５である場合（Ｍ＝５である場合）を示す。
この例では、狭角のＦＯＶ（視野角）１２０５が実現されるように、誘電体レンズ１ｂ（図１に示される誘電体レンズ１に相当するもの）の形状と、５個のビーム素子２−１〜２−５の位置が決められている。これにより、狭いビーム幅１２０４を有するビーム１２０１−１〜１２０１−５が形成される。
このような狭角ビームを形成することにより、例えば、遠方のターゲットを検出するために使用することができる。
【０１００】
そして、５個のビーム素子２−１〜２−５により得られたビーム素子データｙ（ｍ）をフーリエ変換１２０２により仮想アレーデータＹ（ｎ）へ変換することや、サーチ用入射角でのビーム素子データｙ（ｍ，θ）をフーリエ変換によりステアリングベクトルａ（ｎ，θ）へ変換することで、ターゲットの方位を推定する。
【０１０１】
ここで、仮想アレー素子としては、例えば、任意の素子数および任意の素子間隔のものを用いることができる。
この例では、９個の仮想アレー素子１１２−１〜１１２−９を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子１１２−１〜１１２−９の両端が誘電体レンズ１ｂの開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
【０１０２】
方位推定では、このような仮想アレーのデータを使用することで、狭角のターゲットについて高分解能で方位（角度）を検出することが可能となる。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ１２０３を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、２輪車等のように小さいＲＣＳのターゲットに関する検知も可能となる。
【０１０３】
図１１は、例えば、近傍検出用のマルチビームの形成例を示す図である。この例では、複数のビーム素子（１次フィード）２−１〜２−Ｍの数が５である場合（Ｍ＝５である場合）を示す。
この例では、広角のＦＯＶ（視野角）１２１５が実現されるように、誘電体レンズ１ｃ（図１に示される誘電体レンズ１に相当するもの）の形状と、５個のビーム素子２−１〜２−５の位置が決められている。これにより、広いビーム幅１２１４を有するビーム１２１１−１〜１２１１−５が形成される。
このような広角ビームを形成することにより、例えば、近傍のターゲットを検出するために使用することができる。
【０１０４】
そして、５個のビーム素子２−１〜２−５により得られたビーム素子データｙ（ｍ）をフーリエ変換１２１２により仮想アレーデータＹ（ｎ）へ変換することや、サーチ用入射角でのビーム素子データｙ（ｍ，θ）をフーリエ変換によりステアリングベクトルａ（ｎ，θ）へ変換することで、ターゲットの方位を推定する。
【０１０５】
ここで、仮想アレー素子としては、例えば、任意の素子数および任意の素子間隔のものを用いることができる。
この例では、９個の仮想アレー素子１１２−１〜１１２−９を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子１１２−１〜１１２−９の両端が誘電体レンズ１ｃの開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
【０１０６】
方位推定では、このような仮想アレーのデータを使用することで、広角のターゲットについて高分解能で方位（角度）を検出することが可能となる。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ１２１３を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、歩行者や自転車等のように小さいＲＣＳのターゲットに関する検知も可能となる。
【０１０７】
図１０および図１１に関し、本実施形態では、図１０に示されるような狭角用（例えば、遠方検知用で±１０ｄｅｇ）と、図１１に示されるような広角用（例えば、近傍検知用で±４０ｄｅｇ）となるように、誘電体レンズ１の形状や１次フィード（ビーム素子２−１〜２−Ｍ）の位置構成を変更する。
図１０の例と図１１の例とでは、誘電体レンズ１ｂ、１ｃの形状（この例で、大きさを含む）や、複数のビーム素子２−１〜２−５の配置を変更してある。そして、誘電体レンズ１ｂ、１ｃの焦点距離をずらしている。誘電体レンズ１ｂ、１ｃと複数のビーム素子２−１〜２−５との配置の関係で、ビーム幅が変わる。
【０１０８】
狭角ビームでは、例えば、自車線とその両側車線の範囲のＦＯＶであり、他の車両（自動車や２輪車など）についての検知や追尾などを行うことができる。また、広角ビームでは、例えば、交差点の歩行者や自転車や他の車両についての検知を行うことができる。
【０１０９】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、ＦＯＶ内では、途切れることなく高分解能性能を維持することができるため、ＦＯＶに合わせた対応ができる。従って、レーダのアプリケーションや仕様によって、任意に設定可能にできる。
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、マルチビームによる高利得、高効率特性を備え、且つ狭角、広角を問わず、高分解能の方位推定ができる。
【０１１０】
＜第１実施形態のまとめ＞
ここで、本実施形態では、レーダ方式としてＦＭＣＷ方式を例に説明したが、レーダ方式にとらわれることなく、本実施形態と同様な構成を他のレーダ方式に適用することも可能である。
また、本実施形態では、高分解能アルゴリズムとしてＭＵＳＩＣ法を例に説明したが、本実施形態と同様な構成を線形予測法やビーム形成等の他の手法に適用することも可能であり、例えば、仮想アレーデータおよび仮想アレーステアリングベクトルを使用して方位角（角度）を算出することが可能である。
【０１１１】
以上のように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、次のような（装置構成１）〜（装置構成４）を持つ。
（装置構成１）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、ビーム素子２−１〜２−Ｍの受信データ（ビーム素子データｙ（ｍ））から、式（３）に示されるようなマルチビームの方向θｍを使ったフーリエ変換を行い、これにより、仮想アレーデータＹ（ｎ）を算出する。
（装置構成２）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、（装置構成１）に係る処理を行う際に、誘電体レンズ１の開口面（長）内で任意の素子数と素子間隔の仮想アレーのデータが得られるようにする。
【０１１２】
（装置構成３）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、仮想アレーデータＹ（ｎ）の方位推定を行うためのステアリングベクトルａ（ｎ，θ）を、仮想アレーデータＹ（ｎ）の作成と同じように、式（４）に示されるようなマルチビームの方向θｍを使ったフーリエ変換にて作成する。これに際して、仮想アレーデータＹ（ｎ）を算出したときと同じ素子数と素子間隔を使用する。
【０１１３】
（装置構成４）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、（装置構成１）〜（装置構成３）で得られた仮想アレーデータＹ（ｎ）と仮想アレーのステアリングベクトルａ（ｎ，θ）により、ＭＵＳＩＣ法や線形予測法等の高分解能アルゴリズムやビーム形成等で方向推定処理を行う。
【０１１４】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、（装置構成１）〜（装置構成４）を持つことにより、グレーティングローブの無い、高分解能方向推定を行うことができる。また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、元のビーム素子数（Ｍ）に依存しないアレー素子数（Ｎ）と素子間隔（ｄ）に対応したデータが得られるため、例えば、後処理の高分解能アルゴリズムやビーム形成における目的や処理の効率化等に合わせて、柔軟に入力データを設定することができるという効果を有する。また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、ビーム形成においては、仮想アレー素子数（Ｎ）の増加により、狭ビーム幅・多ビームを構成することができるという効果を有する。
【０１１５】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、（装置構成３）を持つことにより、実際のマルチビームアンテナに即した、仮想アレーデータＹ（ｎ）用のステアリングベクトルａ（ｎ，θ）を作成することができるため、適切な方向推定を行うことができるという効果を有する。
【０１１６】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、（装置構成１）〜（装置構成４）を持つことにより、高分解能方向推定を行うことができるため、例えば、ビーム素子データだけで測角を行う従来装置よりも、ビーム素子数（Ｍ）を削減することができる。また、このようなビーム素子数（Ｍ）の削減により、ビーム素子（１次フィード）２−１〜２−Ｍの配置間隔に余裕ができるため、高利得の１次フィードを設けることができるという効果を有する。
【０１１７】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、（装置構成１）〜（装置構成４）を持つことにより、例えば、狭角用、広角用等のように、ＦＯＶを問わずに、様々なＦＯＶに対応することができる。例えば、広角用に設計したレーダ（一例として、個別ビーム幅を広くして、方向を広げたもの）においても、少ないビーム素子数（Ｍ）でも、高分解能な測角を行うことができるため、高分解能のマルチビーム化ができるという効果を有する。
【０１１８】
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、マルチビーム方式での長所である高利得、高効率のマルチビーム形成を活かし、且つ同一測定ポイントのマルチターゲットの分離、測角精度を、例えば従来と比べて、格段に向上することができる。
これにより、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１では、高利得、高効率のマルチビーム方式に、高分離性能、高分解能力を加えることができるため、例えば、車載用レーダに応用した場合に、近距離（近傍）での歩行者、自転車等の検知や、遠方での２輪車等の検知のように、小さいＲＣＳの物体の検知に対して優位になるという効果を有する。
【０１１９】
ここで、本実施形態では、誘電体レンズ１と同等な仮想的な誘電体レンズ１ａのレンズ開口長（誘電体レンズ１と同じ開口長）内に、全ての仮想アレー素子が収まるように配置される構成を示したが、好ましくは、全ての仮想アレー素子を直列に並べたときの長さ（両端の長さ）がレンズ開口長と同じまたは同程度である構成を用いるのがよい。
また、逆に、複数の仮想アレー素子（例えば、それぞれの端の方の１つ以上の素子）がレンズ開口長より外側に配置されるような構成、つまり、レンズ開口長内に全ての仮想アレー素子が収まらない構成を用いることも可能であり、このような構成が用いられてもよい。
【０１２０】
また、本実施形態では、誘電体レンズ１を用いた構成を示したが、誘電体レンズ１の代わりに、他の様々なレンズが用いられてもよい。
また、本実施形態では、レンズ（誘電体レンズ１）を備える構成を示したが、他の例として、レンズが備えられない構成が用いられてもよく、この場合、レンズを使用せずに、複数のビーム素子２−１〜２−Ｍによりマルチビーム方式の送受信を行う。
【０１２１】
また、送受信を行うアンテナを構成する複数のビーム素子２−１〜２−Ｍの数（Ｍ）としては、マルチターゲットに関する検知を行う場合には、複数のビーム素子２−１〜２−Ｍの数より１つ少ない数（Ｍ−１）だけのターゲットに関する検知を行うことができる。
【０１２２】
例えば、図１０および図１１の例では、５素子ビームでの応用について説明したが、ＦＯＶ（視野角）、ビーム幅、ビーム素子数等については、レーダのアプリケーションや仕様によって、任意に設定可能にすることができる。特に、レンズアンテナによるマルチビーム方式では、レンズの形状と１次フィード（ビーム素子）の位置によって柔軟に設定することができるため、組み合わせとして好適である。
【０１２３】
［第２実施形態］
＜ユニタリ変換を使用する構成＞
本実施形態では、第１実施形態とは異なる構成および動作について詳しく説明する。
具体的には、本実施形態では、第１実施形態と比べて、仮想アレーデータＹ（ｎ）と仮想アレーステアリングベクトルａ（ｎ，θ）をユニタリ変換したＭＵＳＩＣ法を実行する点が異なっている。（なお、このようなユニタリ変換そのものについては、詳しくは、非特許文献２（ｐｐ．１５８−１６０）などを参照。）
【０１２４】
図１２は、方位検出部５７において行われる相関行列のユニタリ変換を含む固有値算出処理の手順の例を示すフローチャートである。なお、図１２に示される処理（ステップＳ１２１〜ステップＳ１２３の処理）は、図８に示されるステップＳ１０３〜ステップＳ１０４の処理に対応する。
【０１２５】
方位検出部５７は、まず、仮想アレーデータＹ（ｎ）による相関行列（共分散行列）Ｒｘｘを作成する（ステップＳ１２１）。この処理は、図８に示されるステップＳ１０３の処理に相当する。
次に、方位検出部５７は、ユニタリ変換による、エルミート行列の実数対称行列化を行う（ステップＳ１２２）。
【０１２６】
具体的には、位相の基準点をアレーの中心に置くと考える。これにより、共役中心対称となる。
式（６）〜式（９）では、行列次数が奇数（Ｋ＝２Ｐ＋１）であるときにおけるユニタリ行列ＱＫ（＝Ｑ２Ｐ＋１）が式（６）に示されており、行列次数が偶数（Ｋ＝２Ｐ）であるときにおけるユニタリ行列ＱＫ（＝Ｑ２Ｐ）が式（７）に示されている。
式（６）において、右肩のＴは転置を表す。
【０１２７】
【数４】
2012168156.tif 000006
【０１２８】
【数５】
2012168156.tif 000007
【０１２９】
【数６】
2012168156.tif 000008
【０１３０】
【数７】
2012168156.tif 000009
【０１３１】
また、式（１０）により、ユニタリ変換が示される。式（１０）では、実数部のみ算出する。
また、ユニタリ行列（複素数の直交行列）ＱＫについては、単位行列ＩＫを用いて、式（１１）が成立する。
式（１０）および式（１１）において、右肩のＨは複素共役転置（エルミート転置）を表す。
【０１３２】
【数８】
2012168156.tif 000010
【０１３３】
【数９】
2012168156.tif 000011
【０１３４】
本実施形態に係る固有値計算では、ユニタリ変換を行うことにより、実数の相関行列に変換することができ、これにより、以降におけるステップでの最も計算負荷の重い固有値計算を実数のみの計算とすることができ、大幅に演算負荷を軽減することができる。
このように、このユニタリ変換を行うことにより、後段処理の固有値計算の負荷を軽減させることができ、また、信号相関抑圧効果も期待することができる。このため、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を行わずに、次のステップにおける固有値計算も複素数で計算することも可能であるが、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を実施することが望ましい。
【０１３５】
次に、方位検出部５７は、実数固有値分解を行うことで、特性方程式により、固有値λ１、λ２、λ３、・・・および固有ベクトルｅ１、ｅ２、ｅ３、・・・を算出する（ステップＳ１２３）。
ここで、固有値計算を行う特性方程式は、式（１２）および式（１３）により表される。
【０１３６】
Ｒｘｘ＿ｕｅ＝λｅ  ・・・（１２）
【０１３７】
｜Ｒｘｘ＿ｕ−λＩ｜＝０  ・・・（１３）
【０１３８】
なお、固有値計算の処理は、式（１３）の特性方程式を直接解く他、任意の解法アルゴリズムを適用することができる。例えば、ヤコビ法、ハウスホルダ法、ＱＲ法等のように、反復する計算タイプのアルゴリズム（収束タイプのアルゴリズム）を適用することもできる。
【０１３９】
図１３は、方位検出部において行われるステアリングベクトルのユニタリ変換を含むＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理の手順の例を示すフローチャートである。なお、図１３に示される処理（ステップＳ１３１〜ステップＳ１３３の処理）は、図９に示されるステップＳ１１１〜ステップＳ１１３の処理（図８に示されるステップＳ１０６の処理）に対応する。
【０１４０】
ＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理において、方位検出部５７は、まず、仮想アレーのステアリングベクトルａ（ｎ，θ）をユニタリ変換したもの（仮想アレーの実数ステアリングベクトル）ｄ（θ）を作成する（ステップＳ１３１）。
具体的には、位相の基準点をアレーの中心に置くと考える。これにより、共役中心対称となる。
仮想アレーの実数ステアリングベクトルｄ（θ）は、式（１４）で表される。式（１４）では、実数部のみ算出する。
【０１４１】
【数１０】
2012168156.tif 000012
【０１４２】
ここで、
ｎ：仮想アレー素子の番号
θ：サーチ用入射角
Ｋ：素子数
ｄ（θ）：サーチ用入射角θでの仮想アレーの実数ステアリングベクトル
ａ（ｎ，θ）：サーチ用入射角θでのｎ番目のステアリングベクトル
右肩のＨ：複素共役転置（エルミート転置）を表す
である。
【０１４３】
次に、方位検出部５７は、仮想アレーデータＹ（ｎ）から算出したノイズ部分空間の実数固有ベクトルと、仮想アレーの実数ステアリングベクトルｄ（θ）との直交性をサーチする（ステップＳ１３２）。この処理では、内積演算を用いる。具体的には、式（１５）に示されるＭＵＳＩＣ法の演算を行う（例えば、一般的なＭＵＳＩＣ法そのものについては、非特許文献２参照。）。
【０１４４】
【数１１】
2012168156.tif 000013
【０１４５】
ここで、
θ：サーチ用入射角
ＰＵＭ（θ）：ＭＵＳＩＣスペクトル
ｄ（θ）：実数ステアリングベクトル
ｅｉ：ｉ番目の固有ベクトル（ｉ＝Ｌ＋１〜Ｋ）
Ｌ＋１〜Ｋ：ノイズ部分空間の番号
Ｋ：素子数
Ｌ：到来波（平面波）の数
ＥＮ＝［ｅＬ＋１，・・・，ｅＫ］
右肩のＨ：複素共役転置（エルミート転置）を表す
である。
【０１４６】
このようにして、方位検出部５７は、ユニタリ変換を使用したＭＵＳＩＣスペクトルＰＵＭ（θ）を得る（ステップＳ１３３）。
具体例として、図７に示されるように、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ１１１１を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
【０１４７】
このように、本実施形態では、仮想アレーの中心を基準とした共役中心対称性を利用している。そして、仮想アレーデータＹ（ｎ）による相関行列Ｒｘｘは式（１０）によりユニタリ変換し、仮想アレーステアリングベクトルａ（ｎ，θ）は式（１４）によりユニタリ変換する。また、式（１５）により、ＭＵＳＩＣスペクトルを算出する。
【０１４８】
本実施形態では、仮想アレーデータＹ（ｎ）および仮想アレーステアリングベクトルａ（ｎ，θ）において、ユニタリ変換によるＭＵＳＩＣ法が可能となるため、実数相関行列での固有値分解処理を行うことができる。従って、演算負荷が軽くなり、レーダ測定ポイント方向の高分解能処理をより多く行うことができる（つまり、ＦＭＣＷ方式の場合、ビート周波数毎のＭＵＳＩＣ処理をより多く実行することができる）等のレーダ性能上の効果や、装置コスト低減等の効果が得られる。
【０１４９】
＜第２実施形態のまとめ＞
以上のように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、次のような（装置構成５）を持つ。
（装置構成５）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、前記（装置構成１）〜前記（装置構成４）により、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法にて方向推定を行う場合、仮想アレーの共役中心対称性を利用し、仮想アレーデータＹ（ｎ）による相関行列Ｒｘｘと仮想アレーステアリングベクトルａ（ｎ，θ）をユニタリ変換してから方向推定を行う。
【０１５０】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０１は、（装置構成５）を持つことにより、実数相関行列での固有値分解処理を行うことができるため、演算負荷が軽くなり、測定ポイント毎の高分解能処理をより多く行うことができる等の性能上の効果や、装置コスト低減等の効果を有する。
【０１５１】
［第３実施形態］
＜マルチビーム方式レーダ装置の構成例＞
図１４は、本発明の第３実施形態に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置１０２の構成を示すブロック図である。
本実施形態では、本発明を、誘電体レンズアンテナを用いたマルチビーム方式でＦＭＣＷ方式のミリ波レーダに適用した場合を示す。
【０１５２】
ここで、本実施形態では、第１実施形態に係る図１に示されるマルチビーム方式レーダ装置１０１とは異なる点について詳しく説明し、同様な点については説明を省略或いは簡略化する。
また、図１４に示されるマルチビーム方式レーダ装置１０２では、図１に示されるものと同様な構成部については同じ符号を付してある。
また、本実施形態では、複数の１次フィードであるＭ個のビーム素子（アンテナ素子）２−１〜２−Ｍの素子数（Ｍ）が５である場合を示す。
【０１５３】
図１４に示すように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、誘電体レンズ１と、複数の１次フィードであるＭ（＝５）個のビーム素子（アンテナ素子）２−１〜２−５と、Ｍ（＝５）個の方向性結合器３−１〜３−５と、Ｍ（＝５）個のミキサ４−１〜４−５と、Ｍ（＝５）個のフィルタ５−１〜５−５と、ＳＷ（スイッチ）６と、ＡＤＣ（Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータ）７と、信号処理部８と、制御部３３と、ＶＣＯ（Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ：電圧制御発振器）１２と、分配器１３と、を備えている。
【０１５４】
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、５個の方向性結合器３−１〜３−５と５個のミキサ４−１〜４−５との間にＭ（＝５）個のアンプ（増幅器）２１−１〜２１−５を備えており、ＳＷ６とＡＤＣ７との間にアンプ２２を備えており、制御部３３とＶＣＯ１２との間にアンプ２３を備えており、分配器１３と５個のミキサ４−１〜４−５との間にＭ（＝５）個のアンプ２４−１〜２４−５を備えている。
【０１５５】
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、分配器１３と一方の端のビーム素子２−１に対応した方向性結合器３−１との間に、ＳＷ（スイッチ）３１とアンプ２５−１を直列に備えている。
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、分配器１３と他方の端のビーム素子２−５に対応した方向性結合器３−５との間に、ＳＷ（スイッチ）３２とアンプ２５−５を直列に備えている。
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、分配器１３と残り（中央に近い３個）のビーム素子２−２〜２−４に対応した方向性結合器３−２〜３−４との間に、３個のアンプ２５−２〜２５−４を備えている。
【０１５６】
ここで、本実施形態では、誘電体レンズ１と複数のビーム素子２−１〜２−５から、アンテナ部が構成されている。
また、ビーム素子２−１〜２−５毎に接続された方向性結合器３−１〜３−５により、送信と受信を同時に行うことができるマルチビームが形成される。
【０１５７】
＜信号処理部の第１の構成例および第２の構成例＞
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２においても、第１実施形態と同様に、図１４に示されるＦＭＣＷ方式の信号処理部８として、図２に示される第１の構成例と同様な構成、或いは、図６に示される第２の構成例と同様な構成を有するものを用いることができる。
本実施形態では、図２に示される構成（例えば、方位検出部５７）を用いた場合について説明するが、図６に示される構成（例えば、方位検出部５７ａ）を用いた場合についても同様である。
【０１５８】
＜第１実施形態と同様な点＞
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２においても、第１実施形態において図３、図４、図５、図７、図８、図９を用いて説明したのと同様な構成および動作を有する。
【０１５９】
＜本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２における動作例＞
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、第１実施形態に係る図１に示されるマルチビーム方式レーダ装置１０１に対する構造上の変化点として、分配器１３と両端のビーム素子２−１、２−５のそれぞれとの間の線路に、ＳＷ３１、３２を備えている。
【０１６０】
制御部３３は、各ＳＷ３１、３２のオン／オフ（許可／不許可）の状態を切り替える機能を有している。
本実施形態では、各ＳＷ３１、３２がオンであるときには、対応する各線路に信号が流れる状態となり、対応する各ビーム素子２−１、２−５による送受信が許可される状態となる。一方、各ＳＷ３１、３２がオフであるときには、対応する各線路に信号が流れない状態となり、対応する各ビーム素子２−１、２−５による送受信が不許可となる状態となる。
【０１６１】
また、このように制御部３３がＳＷ３１、３２のオン／オフ状態を切り替えることは、例えば、予め設定された条件など（例えば、プログラム）に従って、マルチビーム方式レーダ装置１０２の制御部３３により自動的に行われてもよく、或いは、マルチビーム方式レーダ装置１０２が搭載された車両（例えば、自動車）を運転する人（ユーザ）による所定の操作を制御部３３が検出したことに応じて行われてもよい。
【０１６２】
ここで、本実施形態では、５個のビーム素子２−１〜２−５のうちで両端にある２個のビーム素子２−１、２−５に対してＳＷ３１、３２を備えることで、５個のビーム素子２−１〜２−５の全てを送受信に使用する状態と、中央に近い３個のビーム素子２−２〜２−４のみを送受信に使用する状態とを切り替えることができる。これにより、本実施形態では、ＦＯＶ（視野角）の可変と高分解能検出を両立することができる。
【０１６３】
＜マルチビームの形成例＞
送受信に使用するビーム素子２−１〜２−５を切り替えることによりＦＯＶを可変にして、それぞれのＦＯＶに対応した仮想アレーを形成して仮想アレーデータを作成することについて説明する。
【０１６４】
図１５は、例えば、遠方検出用のマルチビームの形成例を示す図である。
この例では、狭角のＦＯＶ（視野角）２００４が実現されるように、２個のＳＷ３１、３２をオフにすることにより、５個のビーム素子２−１〜２−５のうちで、外側の２個のビーム素子２−１、２−５を遮断して、中央に近い３個のビーム素子２−２〜２−４だけが送受信に使用されるように制御している。これにより、ビーム２００１−２〜２００１−４が形成される。
このような狭角のＦＯＶ２００４を形成することにより、例えば、遠方のターゲットを検出するために使用することができる。
【０１６５】
そして、３個のビーム素子２−２〜２−４により得られたビーム素子データｙ（ｍ）をフーリエ変換２００２により仮想アレーデータＹ（ｎ）へ変換することや、サーチ用入射角でのビーム素子データｙ（ｍ，θ）をフーリエ変換によりステアリングベクトルａ（ｎ，θ）へ変換することで、ターゲットの方位を推定する。
【０１６６】
ここで、仮想アレー素子としては、例えば、任意の素子数および任意の素子間隔のものを用いることができる。
この例では、５個の仮想アレー素子１１３−１〜１１３−５を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子１１３−１〜１１３−５の両端が誘電体レンズ１の開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
【０１６７】
方位推定では、このような仮想アレーのデータを使用することで、狭角のターゲットについて高分解能で方位（角度）を検出することが可能となる。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ２００３を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、２輪車等のように小さいＲＣＳのターゲットに関する検知も可能となる。
【０１６８】
図１６は、例えば、近傍検出用のマルチビームの形成例を示す図である。
この例では、広角のＦＯＶ（視野角）２０１４が実現されるように、２個のＳＷ３１、３２をオンにすることにより、５個のビーム素子２−１〜２−５のうちで、外側の２個のビーム素子２−１、２−５についても通過状態にして、５個のビーム素子２−１〜２−５の全てが送受信に使用されるように制御している。これにより、ビーム２０１１−１〜２０１１−５が形成される。
このような広角ビームを形成することにより、例えば、近傍のターゲットを検出するために使用することができる。
【０１６９】
そして、５個のビーム素子２−１〜２−５により得られたビーム素子データｙ（ｍ）をフーリエ変換２０１２により仮想アレーデータＹ（ｎ）へ変換することや、サーチ用入射角でのビーム素子データｙ（ｍ，θ）をフーリエ変換によりステアリングベクトルａ（ｎ，θ）へ変換することで、ターゲットの方位を推定する。
【０１７０】
ここで、仮想アレー素子としては、例えば、任意の素子数および任意の素子間隔のものを用いることができる。
この例では、７個の仮想アレー素子１１４−１〜１１４−７を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子１１４−１〜１１４−７の両端が誘電体レンズ１の開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
【０１７１】
方位推定では、このような仮想アレーのデータを使用することで、広角のターゲットについて高分解能で方位（角度）を検出することが可能となる。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角（角度）とスペクトル強度との関係のグラフ２０１３を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、歩行者や自転車等のように小さいＲＣＳのターゲットに関する検知も可能となる。
また、検知することが可能なターゲットの数を増加することもできる。
【０１７２】
図１５および図１６に関し、本実施形態では、図１５に示されるような狭角用（例えば、遠方検知用で±１０ｄｅｇ）と、図１６に示されるような広角用（例えば、近傍検知用で±４０ｄｅｇ）となるように、送受信に使用するビーム素子２−１〜２−５を変更する。
【０１７３】
狭角ビームでは、例えば、自車線とその両側車線の範囲のＦＯＶであり、他の車両（自動車や２輪車など）についての検知や追尾などを行うことができる。また、広角ビームでは、例えば、交差点の歩行者や自転車や他の車両についての検知を行うことができる。
【０１７４】
本実施形態では、送受信の状態により、仮想アレーデータを複数種で作成することができる。
例えば、図１５に示されるように、遠方のターゲットを検知する際には、中央の３素子のビームのみを送受信し、外側の２素子のビームはＳＷ３１、３２により遮断する。従って、狭角のマルチビームが形成されるため、得られる仮想アレーデータＹ（ｎ）も余分な範囲の不要反射物の検出を避けることができる。このため、車載用レーダにおける、高速時追尾のアプリケーションに好適である。
【０１７５】
なお、この例では、３素子ビームの送受信であるため、仮想アレーデータＹ（ｎ）による高分解能検知は、同一の測定ポイントで２ターゲットの検知が可能となるが、ビーム素子数としては、ターゲット検知数に合わせて設定することが望ましい。
【０１７６】
また、図１６に示されるように、近距離（近傍）のターゲットを検知する際には、中央の３素子のビームの送受信に加え、外側の２素子のビームのＳＷ３１、３２を通過状態にする。従って、広角のマルチビームが形成されるため、得られる仮想アレーデータＹ（ｎ）も広い範囲のＦＯＶからの検出が可能となる。また、５素子ビームの送受信であるため、仮想アレーデータＹ（ｎ）による高分解能検知は、同一の測定ポイントで４ターゲットの検知が可能となり、検知可能なターゲットの数を増加することができる。このように、近傍距離での広視野角・多ターゲット検知が可能になることにより、車載用レーダにおける市街地での衝突回避アプリケーションに好適である。
【０１７７】
なお、この例では、５素子ビームの送受信であるため、仮想アレーデータＹ（ｎ）による高分解能検知は、同一の測定ポイントで４ターゲットの検知が可能となるが、ビーム素子数としては、ターゲット検知数に合わせて設定することが望ましい。
【０１７８】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、ＦＯＶ内では、途切れることなく高分解能性能を維持することができるため、ＦＯＶに合わせた対応ができる。従って、レーダのアプリケーションや仕様によって、任意に設定可能にできる。
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、マルチビームによる高利得、高効率特性を備え、且つ狭角、広角を問わず、高分解能の方位推定ができる。
なお、分解能は、図１５の例においても、図１６の例においても、互いに、任意の設定にすることができる。
【０１７９】
図１７は、制御部３３および方位検出部５７において行われる処理の手順の例を示すフローチャートである。この例では、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法を用いた場合を示す。
本実施形態では、制御部３３がＦＯＶを狭角と広角とで切り替え、それぞれのＦＯＶにおいて方位検出部５７が方位を検出する。
概略的には、制御部３３が狭角のＦＯＶに切り替えた場合には、方位検出部５７が狭角（例えば±１０ｄｅｇ）の送受信でのターゲット検知に関する処理を行い（ステップＳ２０１〜ステップＳ２０８）、また、制御部３３が広角のＦＯＶに切り替えた場合には、方位検出部５７が広角（例えば±４０ｄｅｇ）の送受信でのターゲット検知に関する処理を行う（ステップＳ２１１〜ステップＳ２１８）。
【０１８０】
また、本フローチャートの処理手順は、狭角と広角のそれぞれの処理において、ピーク検知されたターゲットが存在するビート周波数ポイント毎に繰り返して行う。このように、測定ポイント方向にピーク検知したターゲット（例えば、複数のターゲット）毎に本処理が行われるため、狭角と広角のそれぞれのフローがそれぞれピーク数だけ（例えば、複数回）処理されることになる。
【０１８１】
具体的に説明する。
まず、制御部３３は、ＳＷ３１、３２をオフ（非通過）に切り替えることで、３個のビーム素子２−２、２−３、２−４による送受信を許可し、狭角のＦＯＶの状態にする。
方位検出部５７は、周波数分解処理部５２で抽出されたターゲットが存在するビート周波数のうちの１つについて、複数のビーム素子２−２〜２−４のＣＨの複素数データｙ（ｍ）を読み込む（ステップＳ２０１）。この例では、ｍ＝２、３、４となる。
【０１８２】
次に、方位検出部５７は、読み込んだ複数のビーム素子２−２〜２−４のＣＨの複素数データｙ（ｍ）を、式（３）で示すものと同様なフーリエ変換式により変換して、仮想アレーデータＹ１（ｎ１）を算出する（ステップＳ２０２）。この例では、ｎ１＝１、２、３、４、５となる。
【０１８３】
式（３）に示されるように、実際のマルチビーム方向θｍおよび設定する仮想アレー素子の位置ｖ（ｎ）の入力によって、ビーム素子データｙ（ｍ）から、素子数と素子間隔を任意に設定した仮想アレーデータＹ１（ｎ１）が得られる。
【０１８４】
ステップＳ２０３〜ステップＳ２０８の処理では、ステップＳ２０２の処理で算出した仮想アレーデータＹ１（ｎ１）をＭＵＳＩＣ法にて処理する。
なお、ＭＵＳＩＣ法そのものについては、一般的に用いられており、様々な公知の技術を利用することが可能である（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０８の処理の詳細は、例えば、特許文献１参照。）。但し、本実施形態では、図１７に示されるように、特徴的な処理を行っており、従来技術とは異なる点を有している。
【０１８５】
概略的には、方位検出部５７は、相関行列（共分散行列）を作成する（ステップＳ２０３）。
次に、方位検出部５７は、固有値の分解を行うことで、固有値λ１、λ２、λ３、・・・および固有ベクトルｅ１、ｅ２、ｅ３、・・・を算出する（ステップＳ２０４）。
次に、方位検出部５７は、次数を推定する（ステップＳ２０５）。
【０１８６】
ＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理において、方位検出部５７は、まず、仮想アレーのステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）を作成する（ステップＳ２０６）。ステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）は、式（４）と同様に表される。この例では、サーチ用入射角θ１は、−１０〜＋１０ｄｅｇである。
続いて、ＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理において、方位検出部５７は、狭角のＭＵＳＩＣスペクトルを計算する（ステップＳ２０７）。
そして、方位検出部５７は、遠方（狭角）のターゲット数および角度を検知する（ステップＳ２０８）。
【０１８７】
次に、制御部３３は、ＳＷ３１、３２をオン（通過）に切り替えることで、５個のビーム素子２−１〜２−５による送受信を許可し、広角のＦＯＶの状態にする。
方位検出部５７は、周波数分解処理部５２で抽出されたターゲットが存在するビート周波数のうちの１つについて、複数のビーム素子２−１〜２−５のＣＨの複素数データｙ（ｍ）を読み込む（ステップＳ２１１）。この例では、ｍ＝１、２、３、４、５となる。
【０１８８】
次に、方位検出部５７は、読み込んだ複数のビーム素子２−１〜２−５のＣＨの複素数データｙ（ｍ）を、式（３）で示すものと同様なフーリエ変換式により変換して、仮想アレーデータＹ２（ｎ２）を算出する（ステップＳ２１２）。この例では、ｎ２＝１、２、３、４、５、６、７となる。
【０１８９】
式（３）に示されるように、実際のマルチビーム方向θｍおよび設定する仮想アレー素子の位置ｖ（ｎ）の入力によって、ビーム素子データｙ（ｍ）から、素子数と素子間隔を任意に設定した仮想アレーデータＹ２（ｎ２）が得られる。
【０１９０】
ステップＳ２１３〜ステップＳ２１８の処理では、ステップＳ２１２の処理で算出した仮想アレーデータＹ２（ｎ２）をＭＵＳＩＣ法にて処理する。
なお、ＭＵＳＩＣ法そのものについては、一般的に用いられており、様々な公知の技術を利用することが可能である（ステップＳ２１３〜ステップＳ２１８の処理の詳細は、例えば、特許文献１参照。）。但し、本実施形態では、図１７に示されるように、特徴的な処理を行っており、従来技術とは異なる点を有している。
【０１９１】
概略的には、方位検出部５７は、相関行列（共分散行列）を作成する（ステップＳ２１３）。
次に、方位検出部５７は、固有値の分解を行うことで、固有値λ１、λ２、λ３、・・・および固有ベクトルｅ１、ｅ２、ｅ３、・・・を算出する（ステップＳ２１４）。
次に、方位検出部５７は、次数を推定する（ステップＳ２１５）。
【０１９２】
ＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理において、方位検出部５７は、まず、仮想アレーのステアリングベクトルａ２（ｎ２，θ２）を作成する（ステップＳ２１６）。ステアリングベクトルａ２（ｎ２，θ２）は、式（４）と同様に表される。この例では、サーチ用入射角θ２は、−４０〜＋４０ｄｅｇである。
続いて、ＭＵＳＩＣスペクトルの計算処理において、方位検出部５７は、広角のＭＵＳＩＣスペクトルを計算する（ステップＳ２１７）。
そして、方位検出部５７は、近傍（広角）のターゲット数および角度を検知する（ステップＳ２１８）。
【０１９３】
＜第３実施形態のまとめ＞
ここで、本実施形態では、レーダ方式としてＦＭＣＷ方式を例に説明したが、レーダ方式にとらわれることなく、本実施形態と同様な構成を他のレーダ方式に適用することも可能である。
また、本実施形態では、高分解能アルゴリズムとしてＭＵＳＩＣ法を例に説明したが、本実施形態と同様な構成を線形予測法やビーム形成等の他の手法に適用することも可能であり、例えば、仮想アレーデータおよび仮想アレーステアリングベクトルを使用して方位角（角度）を算出することが可能である。
【０１９４】
以上のように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、次のような（装置構成６）〜（装置構成８）を持つ。
（装置構成６）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、仮想アレーデータを作成する際に、ビーム素子２−１〜２−５の送受信を制御し、ビーム素子２−１〜２−５の中から任意のビーム素子を組み合わせて複数の仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）を作成する。
【０１９５】
（装置構成７）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、仮想アレーステアリングベクトルについても、（装置構成６）に係る送受信の制御によるビーム素子配置によって実現される複数の仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）に合わせたステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）、ａ２（ｎ２，θ２）を用意する。
（装置構成８）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、（装置構成６）〜（装置構成７）で得られたそれぞれの仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）と仮想アレーステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）、ａ２（ｎ２，θ２）により、それぞれ、ＭＵＳＩＣ法や線形予測法等の高分解能アルゴリズムやビーム形成等の方向推定処理を行う。
【０１９６】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、（装置構成６）〜（装置構成８）を持つことにより、１つのレーダ装置で、ＦＯＶが異なる複数の仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）を形成することができ、これにより、狭角と広角というように、異なった目的のターゲットの検出に応用することができるという効果を有する。例えば、遠方距離のターゲット検知では、狭角度にして、余分な範囲の不要反射物の検出をしないようにし、一方、近距離（近傍）のターゲット検知では、広角度にして、より多数の同一測定ポイント内ターゲット検知ができるようにする等の狭角／広角検知制御を可能にし、装置の簡易性とコストの優位性の効果が得られる。
【０１９７】
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、前記のような複数の仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）による高分解能処理において、その分解能は、互いに任意の設定にすることができるため、狭角／広角検知に合わせた適切な分解能を設定することができるという効果を有する。
【０１９８】
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、高利得、高効率のマルチビーム方式に、高分離性能、高分解能力とＦＯＶ切替機能を加えることができるため、例えば、車載用レーダに応用した場合に、近距離（近傍）での歩行者、自転車等の検知や、遠方での２輪車等の検知のように、離隔距離が異なる小さいＲＣＳの物体の検知に対して、１つの装置で行うことができるという効果を有する。
【０１９９】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、１つの装置内で、複数の種類（例えば、２種）のＦＯＶの方位検出処理を行うことができるため、例えば、アプリケーションに合わせて、適切に処理結果を車両制御部へ通知することができる。一例として、１００ｍｓの制御周期内で遠方と近傍とを切り替えて遠方と近傍のターゲットを確定し、遠方と近傍の両方の制御を行うアプリケーションを使用する場合には、狭角と広角の両方の方位推定処理を１００ｍｓ周期で行うようにすることができる。
【０２００】
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２では、マルチビーム方式での長所（高利得、高効率のマルチビーム形成）を活かし、且つ同一の測定ポイントのマルチターゲットの分離、測角の精度を格段に向上することができ、更に、１つのレーダ装置内で、ＦＯＶの異なる複数の検知性能を持つことができる。
【０２０１】
ここで、本実施形態では、誘電体レンズ１と同等な仮想的な誘電体レンズのレンズ開口長（誘電体レンズ１と同じ開口長）内に、全ての仮想アレー素子が収まるように配置される構成を示したが、好ましくは、全ての仮想アレー素子を直列に並べたときの長さ（両端の長さ）がレンズ開口長と同じまたは同程度である構成を用いるのがよい。
また、逆に、複数の仮想アレー素子（例えば、それぞれの端の方の１つ以上の素子）がレンズ開口長より外側に配置されるような構成、つまり、レンズ開口長内に全ての仮想アレー素子が収まらない構成を用いることも可能であり、このような構成が用いられてもよい。
【０２０２】
また、本実施形態では、誘電体レンズ１を用いた構成を示したが、誘電体レンズ１の代わりに、他の様々なレンズが用いられてもよい。
また、本実施形態では、レンズ（誘電体レンズ１）を備える構成を示したが、他の例として、レンズが備えられない構成が用いられてもよく、この場合、レンズを使用せずに、複数のビーム素子２−１〜２−Ｍ（本実施形態では、Ｍ＝５）によりマルチビーム方式の送受信を行う。
【０２０３】
また、送受信を行うアンテナを構成する複数のビーム素子２−１〜２−Ｍの数（Ｍ）としては、マルチターゲットに関する検知を行う場合には、複数のビーム素子２−１〜２−Ｍの数より１つ少ない数（Ｍ−１）だけのターゲットに関する検知を行うことができる。
【０２０４】
例えば、本実施形態では、５素子ビームでの応用について説明したが、ＦＯＶ（視野角）、ＦＯＶ切替の種類、ビーム幅、全ビーム素子数、切替時のビーム素子数、いずれのビーム素子にＳＷを設けてオン／オフの切り替えを可能とするか等については、レーダのアプリケーションや仕様によって、任意に設定可能にすることができる。特に、レンズアンテナによるマルチビーム方式では、レンズの形状と１次フィード（ビーム素子）の位置によって柔軟に設定することができるため、組み合わせとして好適である。
【０２０５】
一例として、本実施形態では、複数のビーム素子２−１〜２−Ｍのうちで、外側に位置するものの方から中央へ向かってＳＷを設けていき、中央のみ、または、中央と当該中央に近いものにはＳＷを設けないようにしているが、他の例として、全てのビーム素子２−１〜２−Ｍに対してそれぞれＳＷを設ける構成が用いられてもよい。
【０２０６】
［第４実施形態］
＜ユニタリ変換を使用する構成＞
本実施形態では、第３実施形態とは異なる構成および動作について詳しく説明する。
具体的には、本実施形態では、第３実施形態と比べて、仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）と仮想アレーステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）、ａ２（ｎ２，θ２）をユニタリ変換したＭＵＳＩＣ法を実行する点が異なっている。
【０２０７】
ここで、本実施形態においてユニタリ変換を使用する構成は、第２実施形態で説明したのと同様である。
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２においても、第２実施形態において図１２、図１３を用いて説明したのと同様な構成および動作を有する。
【０２０８】
＜第４実施形態のまとめ＞
以上のように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、次のような（装置構成９）を持つ。
（装置構成９）として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、前記（装置構成６）〜前記（装置構成８）により、高分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ法にて方向推定を行う場合、仮想アレーの共役中心対称性を利用し、それぞれの仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）による相関行列と仮想アレーステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）、ａ２（ｎ２，θ２）をユニタリ変換してから方向推定を行う。
【０２０９】
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置１０２は、（装置構成９）を持つことにより、実数相関行列での固有値分解処理を行うことができるため、演算負荷が軽くなり、複数の仮想アレーデータＹ１（ｎ１）、Ｙ２（ｎ２）と仮想アレーステアリングベクトルａ１（ｎ１，θ１）、ａ２（ｎ２，θ２）による演算負荷を軽減する効果や、装置コスト低減等の効果を有する。
【０２１０】
［関連技術の説明］
本発明の関連技術を説明する。
参考として、この関連技術の内容は、井出、桑原（静岡大学工学部）、加茂、金本（株式会社ホンダエレシス）  「マルチビーム誘電体レンズアンテナを使った超分解到来方向推定」  電子情報通信学会総合大会  ２０１１年  基礎・境界講演論文集  ｐｐ．２６１の内容に基づく。
なお、この関連技術は、本発明に利用されてもよく、或いは、必要でないものについては、利用されなくてもよい。
【０２１１】
タイトル：マルチビーム誘電体レンズアンテナを使った超分解到来方向推定（ＤＯＡ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｓｕｐｅｒ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｍｕｌｔｉ−ｂｅａｍ  ａｎｔｅｎｎａ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｌｅｎｓ）
【０２１２】
１．まえがき
エレメントスペースの到来方向推定ではアンテナ素子の利得が低く、低いＳＮＲ環境での使用は困難である。この解決策としてビームスペースの使用が考えられる。本発明者らはすでに不要波除去の前処理においてビームスペースを適用している［１］。以下では、マルチビーム誘電体レンズアンテナ［２］を用いた超分解到来方向推定について検討する。
【０２１３】
２．動作原理
図１８に動作原理を示す。誘電体レンズによって水平面マルチビームが発生される。レンズ面の開口分布と一次フィードパターンの間にはフーリエ変換の関係があり、この関係から開口分布上の仮想アレーアンテナのステアリングベクトルを生成する。一次フィードアレーで受信された信号もフーリエ変換して仮想アレーアンテナの出力に変換する。仮想アレーアンテナの出力の共分散行列を推定し、ＭＵＳＩＣ法によって到来方向推定する。
【０２１４】
３．シミュレーション
−３０°、−１５°、０°、１５°、３０°の水平面マルチビームパターンを発生する誘電体レンズアンテナを文献［１］により設計した。
一次フィードはｃｏｓｎθパターン（Ｅ面ｎ＝２  Ｈ面ｎ＝３）で近似し、ビーム幅はＥ面６°Ｈ面２０°で設計した。得られた指向性とレンズ形状、焦点位置を図１９、図２０に示す。仮想アレーアンテナの素子数を９とし、相関の無い２つの信号を入射させた。スナップショット数とＳＮＲをパラメータとし２信号の最小分解角を評価した。またスナップショット数を１００に固定し、到来する信号のＤＵＲ（Ｄｅｓｉｒｅ  ａｎｄ  Ｕｎｄｅｓｉｒｅ  Ｒａｔｉｏ）を変化させたときの最小分解角を評価した。結果を図２１、図２２に示す。またＭＵＳＩＣスペクトルの一例を図２３、図２４に示す。
【０２１５】
４．結言
マルチビーム誘電体レンズアンテナとＭＵＳＩＣ法を用いた到来方向推定について、計算機シミュレーションにより超分解性を確認した。
【０２１６】
参考文献
［１］特許第４０９８３１１号、特許第４０９８３１８号
［２］ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ＡＰ  Ｖｏｌ．５７  Ｎｏ．１，ｐｐ．５７−６３，２００９．
【０２１７】
図１８〜図２４の説明
図１８は、マルチビーム誘電体レンズアンテナを使った超分解到来方向推定の原理図である。
５個のビーム素子３００１−１〜３００１−５と、５個のビーム３００２−１〜３００２−５を示してある。また、これをフーリエ変換３００３したものとして、仮想的な誘電体レンズ３００４と、９個の仮想アレー素子３００５−１〜３００５−９を示してある。
【０２１８】
図１９は、水平面ビームパターンを示す図である。
グラフの横軸は角度（Ａｎｇｌｅ）［ｄｅｇ］を表しており、縦軸はゲイン（Ｇａｉｎ）［ｄＢ］を表している。
５個のビームパターン３０１１〜３０１５を示してある。
【０２１９】
図２０は、レンズ外形を示す図である。
レンズ３０２１の外形を示してある。具体的には、ｘ［λ］、ｙ［λ］、ｚ［λ］を示してある。
【０２２０】
図２１は、ＳＮＲ、スナップショット数と分解能の関係を示す図である。
横軸はＳＮＲ［ｄＢ］を表しており、縦軸は分解能［度］を表している。
スナップショット数が１００、１０、２のそれぞれである場合を示してある
【０２２１】
図２２は、ＳＮＲ、ＤＵＲと分解能の関係を示すグラフの図である。
グラフの横軸はＳＮＲ［ｄＢ］を表しており、縦軸は分解能［度］を表している。
ＤＵＲが３ｄＢであるときに対応したグラフの線３０３１と、ＤＵＲが６ｄＢであるときに対応したグラフの線３０３２と、ＤＵＲが１０ｄＢであるときに対応したグラフの線３０３３を示してある。
【０２２２】
図２３は、ＭＵＳＩＣスペクトルの一例を示す図である。
この例では、分離角が２°である場合を示す。また、ＳＮＲ＝４０ｄＢ、スナップショット数＝１００、ＤＵＲ＝０ｄＢである場合を示してある。
グラフの横軸は角度（Ａｎｇｌｅ）［ｄｅｇ］を表しており、縦軸はゲイン（Ｇａｉｎ）［ｄＢ］を表している。
ＭＵＳＩＣスペクトル３０４１を示してある。
【０２２３】
図２４は、ＭＵＳＩＣスペクトルの一例を示す図である。
この例では、分離角が４°である場合を示す。また、ＳＮＲ＝４０ｄＢ、スナップショット数＝１００、ＤＵＲ＝０ｄＢである場合を示してある。
グラフの横軸は角度（Ａｎｇｌｅ）［ｄｅｇ］を表しており、縦軸はゲイン（Ｇａｉｎ）［ｄＢ］を表している。
ＭＵＳＩＣスペクトル３０５１を示してある。
【０２２４】
＜以上の実施形態についてのまとめ＞
ここで、以上の実施形態では、図１に示されるマルチビーム方式レーダ装置１０１或いは図１４に示されるマルチビーム方式レーダ装置１０２を車載用として自動車などに設ける構成を示したが、他の例として、他の任意の移動体に設けることも可能である。
【０２２５】
なお、図１における制御部１１や信号処理部８、および図１４における制御部３３や信号処理部８の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。ここで言う「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（或いは、表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことを言う。更に「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【０２２６】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、或いは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことを言う。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０２２７】
以上、本発明の各実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【０２２８】
１…誘電体レンズ  ２−１〜２−Ｍ…ビーム素子  ３−１〜３−Ｍ…方向性結合器
４−１〜４−Ｍ…ミキサ  ５−１〜５−Ｍ…フィルタ  ６…ＳＷ  ７…ＡＤＣ
８…信号処理部  １１…制御部  １２…ＶＣＯ  １３…分配器
２１−１〜２１−Ｍ…アンプ  ２２…アンプ  ２３…アンプ
２４−１〜２４−Ｍ…アンプ  ２５−１〜２５−Ｍ…アンプ
１０１…マルチビーム方式レーダ装置
５１…メモリ  ５２…周波数分解処理部  ５３…ピーク検知部  ５４…ピーク組合せ部
５５…距離／速度検出部  ５６…ペア確定部  ５７…方位検出部
５８…ターゲット確定部  ５２ａ…周波数分解処理部  ５３ａ…ピーク検知部
５４ａ…ピーク組合せ部  ５５ａ…距離／速度検出部  ５７ａ…方位検出部
５８ａ…ターゲット確定部
３１…ＳＷ  ３２…ＳＷ  ３３…制御部
１０２…マルチビーム方式レーダ装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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