(57)【要約】【課題】受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上する。【解決手段】本発明に係るドップラーレーダシステム１００は、送信アンテナ１２０と、複数の受信アンテナ１２１と、目標物体１５０に含まれる複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するマイクロドップラー演算部１０５と、第１間隔を有する第１分割枠を用いて、測定点の第１重心１１６ａを算出する第１重心算出部１０６ａと、第１間隔より狭い第２間隔を有する第２分割枠を用いて、測定点の第２重心１１６ｂを算出する第２重心算出部１０６ｂと、複数の第２重心１１６ｂの中から、第２重心１１６ｂと第１重心１１６ａとの位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心１１６ｂを目標物体１５０の位置に決定する重心決定部１０７とを備える。【選択図】図３
2013096828.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物体の位置を検知するドップラーレーダシステムであって、
送信信号を生成する送信部と、
前記送信信号を送信波として放射する送信アンテナと、
前記送信波が、前記目標物体に含まれる複数の反射点で反射された反射波を各々が受信する複数の受信アンテナと、
前記複数の受信アンテナで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号を生成する受信部と、
前記複数の受信信号間の位相差を用いて、前記ドップラーレーダシステムに対する前記複数の反射点の各々の方向を算出する方向算出部と、
前記送信信号と前記受信信号との遅延量を用いて、前記ドップラーレーダシステムと前記複数の反射点との各々の距離を算出する距離算出部と、
前記複数の反射点の各々の方向と距離とを用いて、前記複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するマイクロドップラー演算部と、
第１間隔を有する第１分割枠を用いて、前記複数の測定点うち、前記第１分割枠で分割された各第１分割領域に含まれる測定点の第１重心を算出する第１重心算出部と、
前記第１間隔より狭い第２間隔を有する第２分割枠を用いて、前記複数の測定点のうち、前記第２分割枠で分割された各第２分割領域に含まれる測定点の第２重心を算出する第２重心算出部と、
複数の前記第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定する重心決定部とを備える
ドップラーレーダシステム。
【請求項２】
前記第２間隔は、前記目標物体の幅の略２倍であり、
前記第１間隔は、前記第２間隔の２倍以上である
請求項１記載のドップラーレーダシステム。
【請求項３】
前記第１分割枠は、第３分割枠と、前記第３分割枠と異なる第４分割枠とを含み、
前記第２分割枠は、第５分割枠と、前記第５分割枠と異なる第６分割枠とを含み、
前記第１重心算出部は、
前記複数の測定点のうち、前記第３分割枠で分割された各第３分割領域に含まれる測定点の第３重心を算出し、
複数の前記第３重心のうち、前記第４分割枠で分割された各第４分割領域に含まれる第３重心の重心を前記第１重心として算出し、
前記第２重心算出部は、
前記複数の測定点のうち、前記第５分割枠で分割された各第５分割領域に含まれる測定点の第５重心を算出し、
複数の前記第５重心のうち、前記第６分割枠で分割された各第６分割領域に含まれる第５重心の重心を前記第２重心として算出する
請求項１又は２記載のドップラーレーダシステム。
【請求項４】
前記重心決定部は、
前記第１重心の位置を基準に、前記複数の第２重心を第１グループと第２グループとに分割し、
前記第１及び第２グループから、少なくとも１点ずつ第２重心を選択し、
選択した前記第２重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項１〜３のいずれか１項に記載のドップラーレーダシステム。
【請求項５】
前記重心決定部は、
前記第１グループに含まれる第２重心と前記第２グループに含まれる第２重心とで構成されるペアごとに、当該ペアに含まれる２点の第２重心の重心であるペア重心を算出し、
算出した複数のペア重心のうち、前記第１重心に最も近い前記ペア重心のペアを選択し、
選択したペアに含まれる２点の第２重心を２つの前記目標物体の位置に決定する
請求項４記載のドップラーレーダシステム。
【請求項６】
前記ドップラーレーダシステムは、さらに、
前記重心決定部により決定された、過去の前記目標物体の位置を用いて、未来の前記目標物体の位置である予測位置を予測する追尾予測部を備え、
前記追尾予測部は、前記ドップラーレーダシステムにより検知される目標物体の数を予測し、
前記重心決定部は、前記複数の第２重心のうち、前記追尾予測部で予測された数の第２重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項１〜３のいずれか１項に記載のドップラーレーダシステム。
【請求項７】
前記重心決定部は、
前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第１重心が存在する場合、前記複数の第２重心のうち、各前記予測位置に最も近い第２重心を前記目標物体の位置に決定し、
前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第１重心が存在しない場合、前記複数の第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項６記載のドップラーレーダシステム。
【請求項８】
前記重心決定部は、
前記第１重心の位置を基準に、前記複数の第２重心を第１グループと第２グループとに分割し、
前記第１重心の位置を基準に、複数の前記予測位置を第３グループと第４グループとに分割し、
前記第１グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第３グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、前記第２グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第４グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、を前記目標物体の位置に決定する
請求項６記載のドップラーレーダシステム。
【請求項９】
前記重心決定部は、
前記第３グループ及び前記第４グループの両方に予測位置が含まれる場合、前記第１グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第３グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、前記第２グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第４グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、を前記目標物体の位置に決定し、
前記第３グループにＮ（Ｎは３以上の整数）点の予測位置が含まれ、かつ前記第４グループに予測位置が含まれない場合、前記第１グループに含まれるＮ−１点の第２重心と、前記第２グループに含まれる１点の第２重心と、を前記目物体の位置に決定する
請求項８記載のドップラーレーダシステム。
【請求項１０】
前記重心決定部は、
同一の距離レンジに複数の予測位置が含まれる場合、前記複数の第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定し、
同一の距離レンジに一つの予測位置のみが含まれる場合、前記第２重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項６記載のドップラーレーダシステム。
【請求項１１】
ドップラーレーダシステムを用いて目標物体の位置を検知する物体検知方法であって、
送信信号を生成するステップと、
送信アンテナにより、前記送信信号を送信波として放射するステップと、
前記送信波が、前記目標物体に含まれる複数の反射点で反射された反射波を、複数の受信アンテナの各々で受信するステップと、
前記複数の受信アンテナで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号を生成するステップと、
前記複数の受信信号間の位相差を用いて、前記ドップラーレーダシステムに対する前記複数の反射点の各々の方向を算出するステップと、
前記送信信号と前記受信信号との遅延量を用いて、前記ドップラーレーダシステムと前記複数の反射点との各々の距離を算出するステップと、
前記複数の反射点の各々の方向と距離とを用いて、前記複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するステップと、
第１間隔を有する第１分割枠を用いて、前記複数の測定点うち、前記第１分割枠で分割された各第１分割領域に含まれる測定点の第１重心を算出するステップと、
前記第１間隔より狭い第２間隔を有する第２分割枠を用いて、前記複数の測定点のうち、前記第２分割枠で分割された各第２分割領域に含まれる測定点の第２重心を算出するステップと、
複数の前記第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定するステップとを含む
物体検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標物体の位置を検知するドップラーレーダシステム、及び物体検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、安全及び快適に暮らせる住環境、並びに社会インフラの整備が重視されるようになってきている。これに伴い、日常生活において、例えば高齢者の行動或いは動作を補助する支援機器、又は人間の負担を軽減するために働く自律型ロボットの実現が望まれるようになっている。
【０００３】
実際の生活環境においては、人間又はその他多数の障害物が存在している。その中を移動機器又はロボットが走り回るためには、当該移動機器又はロボットと障害物との衝突を回避することが望まれる。つまり、それら移動機器又はロボットが効率的に障害物との衝突を避けたり、障害物の接近を警告したり、停止したりしながら、安全を確保することが強く望まれる。
【０００４】
その一方で、そのような移動機器が走行する際に障害となる障害物のうち、運動又は行動を予測するのが困難なものは人間である。また、対人衝突は歩行者及び搭乗者の双方に与える影響が大きいという問題がある。
【０００５】
このようなロボットは、見通しのよい空間よりも、火災で煙の立ちこめた環境、夜間の街灯のない暗闇、又は壁を隔てた空間など、通常とは異なる条件で活用されるので、このような条件でセンシングすることが求められている。すなわち、いかに劣悪な環境でも、人間をうまく検知し、その行動及び移動軌跡を予測できることが必要である。
【０００６】
そのような環境にも適用できるセンシング手段としては、電波センサ（レーダ）がある。レーダは相対速度と相対距離とを同時かつ瞬時に計測可能であることから、特に自動車用のセンシングシステムとして既に実用化されている。
【０００７】
レーダ（電波）を用いて歩行者など人間の形状及び運動を測定する試みとして、ドップラー（Ｄｏｐｐｌｅｒ）シフトによる速度検知と、干渉計法による到来方向検知（ＤＯＡ：Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ−ｏｆ−Ａｒｒｉｖａｌ）とを組み合わせたＤＤＯＡ（Ｄｏｐｐｌｅｒ  ａｎｄ  Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ−ｏｆ−Ａｒｒｉｖａｌ）法と呼ばれる方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００８】
図２４は、ＤＤＯＡ法を用いたレーダ装置の構成を示す図である。
【０００９】
図２４に示すレーダ装置９０１は、送信器９１０と、受信器９２０及び９３０と、送信アンテナ９１１と、受信アンテナ９１２及び９１３とを備える。
【００１０】
レーダ装置９０１の検知対象は、被測定物９３１、９３２及び９３３である。送信器９１０は、ある周波数の探知電波を出射する。受信器９２０及び９３０は、当該探知電波が被測定物９３１〜９３３で反射された反射波を受信する。
【００１１】
レーダ装置９０１に対して、被測定物９３１〜９３３がある視線方向速度で動いている場合、受信器９２０及び９３０で受信した反射波の周波数は、送信アンテナ９１１から放射された探知電波の周波数に対して、視線方向速度に対応する周波数だけシフトする。そのシフトした周波数（ドップラー周波数）から、被測定物９３１〜９３３のそれぞれの視線方向速度を検出できる。
【００１２】
ここで、「視線方向速度」とは、被測定物９３１〜９３３が持つ速度のうち、レーダ装置９０１から被測定物への方向に沿った速度成分のことである。つまり、視線方向速度は、レーダ装置９０１に対する、被測定物９３１〜９３３の相対的な速度成分である。具体的には、図２４に示すように、被測定物９３１〜９３３の速度をそれぞれＶ１、Ｖ２及びＶｉとすると、被測定物９３１〜９３３の視線方向速度は、当速度Ｖ１、Ｖ２及びＶｉをレーダ装置９０１から被測定物９３１〜９３３への方向に沿って分解した速度であるＶ１ｆ、Ｖ２ｆ及びＶｉｆである。
【００１３】
つまり、レーダ装置９０１は、探知電波の周波数に対する、受信器９２０及び９３０で受信した反射波の周波数を用いて、被測定物９３１〜９３３の視線方向速度Ｖ１ｆ、Ｖ２ｆ及びＶｉｆを検出する。
【００１４】
ところで、レーダ装置９０１は、図２４に示すように、受信アンテナ及びその受信アンテナに対応する受信器を含む受信系統を２系統備えている。さらに、それぞれの受信アンテナ９１２及び９１３は、異なる場所に配置されている。
【００１５】
これにより、各被測定物９３１〜９３３から受信アンテナ９１２までの距離と、当該被測定物９３１〜９３３から受信アンテナ９１３までの距離とは、互いに異なる。
【００１６】
このように被測定物９３１〜９３３から２つの受信アンテナ９１２及び９１３までの距離が異なることで、被測定物９３１〜９３３の方向検出が可能になる。以下、この方向検出の原理について具体的に説明する。
【００１７】
図２４において、例えば、被測定物９３３は、受信アンテナ９１２より受信アンテナ９１３に近い位置に存在するので、被測定物９３３からの反射波は受信アンテナ９１２より受信アンテナ９１３に早く到着する。よって、受信アンテナ９１２で受信した反射波と受信アンテナ９１３で受信した反射波とを比較した場合、受信アンテナ９１２で受信した反射波は受信アンテナ９１３で受信した反射波より位相が遅れることになる。ここで、被測定物９３３が受信アンテナ９１２及び受信アンテナ９１３の正面からθｉの方向にあり、２つの受信アンテナ９１２及び９１３が距離ｄだけ離れて配置されているとする。この場合、受信アンテナ９１２で受信した反射波と受信アンテナ９１３で受信した反射波との位相差は（式１）で表される。なお、φ１は受信アンテナ９１２で受信した反射波の位相であり、φ２は受信アンテナ９１３で受信した反射波の位相であり、λは送信アンテナ９１１から出射された探知電波の波長である。
【００１８】
φ２−φ１＝２πｄ×ｓｉｎθ／λ  ・・・（式１）
【００１９】
この（式１）を変形すると、下記の（式２）となる。つまり、２つの受信アンテナ９１２及び９１３で受信した２つの反射波の位相差φ２−φ１から被測定物９３３の方向θを検出できる。
【００２０】
θ＝ｓｉｎ−１｛（φ２−φ１）λ／（２πｄ）｝  ・・・（式２）
【００２１】
これが干渉計法を用いたＤＯＡの推定である。
【００２２】
さらに、ＤＤＯＡでは、各被測定物のドップラー周波数を検知する。そして、受信アンテナが受信した反射波のうち、各被測定物に対応するドップラー周波数の信号に対して、上記のＤＯＡを行うことで、対応する被測定物の方向を検知できる。このように、従来のレーダ装置９０１は、複数の被測定物の識別したうえで、各被測定物の方向を検知することができる。
【００２３】
なお、図２４では、レーダ装置９０１は、２つの受信アンテナ９１２及び９１３を有するので１次元方向しか検知できないが、例えば受信アンテナ９１２と受信アンテナ９１３とを含む直線上以外に、もう一つの受信アンテナを配置することで、水平／垂直の２次元方向を検知することができる。
【００２４】
このようなＤＤＯＡを、人体検知に用いた場合を考える。ここで、人間の腕、脚、胴体、及び頭部など、体を構成する部位は、それぞれ異なる速度で動く。よって、それぞれの運動を反映したドップラーシフトがスペクトルの微細な構造（マイクロドップラー）として観測可能である。これにより、その微細構造を分析及び解析することによって、人間の検出に加え、人間の動作同定を行うことができる。さらに、ＤＤＯＡにより、人間とそれ以外の物体とを区別することもできる。このように、ＤＤＯＡによるイメージングは、３つという数少ない受信アンテナのみを用いて３次元のイメージングが可能であるという利点がある。
【００２５】
ところが、ＤＤＯＡは、観測可能な全範囲を対象として、物体からの反射波に対するドップラーシフトの解析及び到来方向の推定を行うため、さまざまな干渉を受けやすい。そして、この干渉が、特に、到来方向の推定結果に与える影響が大きいという問題がある。
【００２６】
具体的には、ＤＤＯＡでは、ドップラー信号処理（周波数解析）を行ってドップラー周波数を解析した後、それぞれのドップラー周波数に対し、複数の受信アンテナ間の信号位相差を使って到来方向を推定する必要がある。したがって、観測範囲の中に同一のドップラー速度（すなわち、ドップラー周波数が同一となるときの速度）の物体が存在すると、反射波が相互に干渉した信号を受信することになる。よって、その受信信号からはそれぞれの物体の位相情報を独立して取り出せない。結果として到来方向の推定を正しく行えない。
【００２７】
このような到来方向推定の誤りを軽減する技術として、受信アンテナをアレー化し、アレー信号処理を行う方法がある（例えば、非特許文献２参照。）。
【００２８】
通常、２素子の受信アンテナを用いて観測領域内の２人の人間を測定すると、両者が同一の運動した場合に必ず偽像が発生する。そこで、このシステムでは、図２５に示すようにＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）方式レーダをベースに４素子の１次元アンテナアレーを有するレーダ装置を構成する。さらに、当該レーダ装置は、ＣＬＥＡＮアルゴリズム又はＲＥＬＡＸアルゴリズムを適用することで、２次元平面内で２人の歩行者を分離することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２９】
【非特許文献１】Ａ．  Ｌｉｎ  ａｎｄ  Ｈ．  Ｌｉｎｇ，  ”Ｆｒｏｎｔａｌ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｕｓｉｎｇ  ｔｈｒｅｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ａｎｄ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ−ｏｆ−ａｒｒｉｖａｌ  ｒａｄａｒ，”  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，  ｖｏｌ．４２，  ｎｏ．１１，  ｐｐ．６６０-６６１，  （２００６）．
【非特許文献２】Ｓｈｏｂｈａ  Ｓｕｎｄａｒ  Ｒａｍ  ａｎｄ  Ｈａｏ  Ｌｉｎｇ，  ”Ｔｈｒｏｕｇｈ−Ｗａｌｌ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｍｏｖｅｒｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｊｏｉｎｔ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ａｎｄ  Ａｒｒａｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”，  ＩＥＥＥ  ＧＥＯＳＣＩＥＮＣＥ  ＡＮＤ  ＲＥＭＯＴＥ  ＳＥＮＳＩＮＧ  ＬＥＴＴＥＲＳ，  ＶＯＬ．  ５，  ＮＯ．  ３，  ＪＵＬＹ  ２００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３０】
しかしながら、非特許文献２記載の従来のレーダ装置では、観測領域に存在する物体の個数が増加すると、それに応じて受信アンテナ素子の数を増加させる必要があるという課題がある。その結果、例えば、使用する電波の波長を１ｃｍ、アンテナ素子の間隔を半波長の０．５ｃｍとしたとき、３素子を直角二等辺三角形に配置した構成の干渉計の最小サイズは概ね０．５ｃｍ四方に収まるが、横方向の素子数を１０にした場合、最小サイズは０．５ｃｍ×４．５ｃｍになる。
【００３１】
そこで、本発明は、上記従来の課題を鑑み、受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上できるドップラーレーダシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３２】
上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の位置を検知するドップラーレーダシステムであって、送信信号を生成する送信部と、前記送信信号を送信波として放射する送信アンテナと、前記送信波が、前記目標物体に含まれる複数の反射点で反射された反射波を各々が受信する複数の受信アンテナと、前記複数の受信アンテナで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号を生成する受信部と、前記複数の受信信号間の位相差を用いて、前記ドップラーレーダシステムに対する前記複数の反射点の各々の方向を算出する方向算出部と、前記送信信号と前記受信信号との遅延量を用いて、前記ドップラーレーダシステムと前記複数の反射点との各々の距離を算出する距離算出部と、前記複数の反射点の各々の方向と距離とを用いて、前記複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するマイクロドップラー演算部と、第１間隔を有する第１分割枠を用いて、前記複数の測定点うち、前記第１分割枠で分割された各第１分割領域に含まれる測定点の第１重心を算出する第１重心算出部と、前記第１間隔より狭い第２間隔を有する第２分割枠を用いて、前記複数の測定点のうち、前記第２分割枠で分割された各第２分割領域に含まれる測定点の第２重心を算出する第２重心算出部と、複数の前記第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定する重心決定部とを備える。
【００３３】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上できる。
【００３４】
また、前記第２間隔は、前記目標物体の幅の略２倍であり、前記第１間隔は、前記第２間隔の２倍以上であってもよい。
【００３５】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の個数に応じた第２重心を算出できる。
【００３６】
また、前記第１分割枠は、第３分割枠と、前記第３分割枠と異なる第４分割枠とを含み、前記第２分割枠は、第５分割枠と、前記第５分割枠と異なる第６分割枠とを含み、前記第１重心算出部は、前記複数の測定点のうち、前記第３分割枠で分割された各第３分割領域に含まれる測定点の第３重心を算出し、複数の前記第３重心のうち、前記第４分割枠で分割された各第４分割領域に含まれる第３重心の重心を前記第１重心として算出し、前記第２重心算出部は、前記複数の測定点のうち、前記第５分割枠で分割された各第５分割領域に含まれる測定点の第５重心を算出し、複数の前記第５重心のうち、前記第６分割枠で分割された各第６分割領域に含まれる第５重心の重心を前記第２重心として算出してもよい。
【００３７】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、分割枠の区切り位置の依存性を小さくできる。
【００３８】
また、前記重心決定部は、前記第１重心の位置を基準に、前記複数の第２重心を第１グループと第２グループとに分割し、前記第１及び第２グループから、少なくとも１点ずつ第２重心を選択し、選択した前記第２重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。
【００３９】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、偽像が発生している場合の、物体の位置の検出精度を向上できる。
【００４０】
また、前記重心決定部は、前記第１グループに含まれる第２重心と前記第２グループに含まれる第２重心とで構成されるペアごとに、当該ペアに含まれる２点の第２重心の重心であるペア重心を算出し、算出した複数のペア重心のうち、前記第１重心に最も近い前記ペア重心のペアを選択し、選択したペアに含まれる２点の第２重心を２つの前記目標物体の位置に決定してもよい。
【００４１】
また、前記ドップラーレーダシステムは、さらに、前記重心決定部により決定された、過去の前記目標物体の位置を用いて、未来の前記目標物体の位置である予測位置を予測する追尾予測部を備え、前記追尾予測部は、前記ドップラーレーダシステムにより検知される目標物体の数を予測し、前記重心決定部は、前記複数の第２重心のうち、前記追尾予測部で予測された数の第２重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。
【００４２】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、追尾予測の結果を用いることで、物体の位置の検出精度を向上できる。
【００４３】
また、前記重心決定部は、前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第１重心が存在する場合、前記複数の第２重心のうち、各前記予測位置に最も近い第２重心を前記目標物体の位置に決定し、前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第１重心が存在しない場合、前記複数の第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。
【００４４】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、追尾予測の結果に応じて、適切な処理を行える。
【００４５】
また、前記重心決定部は、前記第１重心の位置を基準に、前記複数の第２重心を第１グループと第２グループとに分割し、前記第１重心の位置を基準に、複数の前記予測位置を第３グループと第４グループとに分割し、前記第１グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第３グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、前記第２グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第４グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、を前記目標物体の位置に決定してもよい。
【００４６】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の個数が３以上の場合でも、物体の位置の検出精度を向上できる。
【００４７】
また、前記重心決定部は、前記第３グループ及び前記第４グループの両方に予測位置が含まれる場合、前記第１グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第３グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、前記第２グループに含まれる複数の第２重心のうち、前記第４グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、を前記目標物体の位置に決定し、前記第３グループにＮ（Ｎは３以上の整数）点の予測位置が含まれ、かつ前記第４グループに予測位置が含まれない場合、前記第１グループに含まれるＮ−１点の第２重心と、前記第２グループに含まれる１点の第２重心と、を前記目物体の位置に決定してもよい。
【００４８】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の個数が３以上の場合でも、物体の位置の検出精度を向上できる。
【００４９】
また、前記重心決定部は、同一の距離レンジに複数の予測位置が含まれる場合、前記複数の第２重心の中から、前記第２重心と前記第１重心との位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心を前記目標物体の位置に決定し、同一の距離レンジに一つの予測位置のみが含まれる場合、前記第２重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。
【００５０】
この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、偽像が発生するか否かに応じて、適切な処理を行える。
【００５１】
なお、本発明は、このようなドップラーレーダシステムとして実現できるだけでなく、ドップラーレーダシステムに含まれる特徴的な手段をステップとする物体検知方法として実現したり、そのような特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。
【００５２】
さらに、本発明は、このようなドップラーレーダシステムの機能の一部又は全てを実現する半導体集積回路（ＬＳＩ）として実現できる。
【発明の効果】
【００５３】
本発明は、受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上できるドップラーレーダシステムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施の形態の利用シーンを示す図である。
【図２Ａ】本発明の実施の形態に係る、干渉がない場合の測定点を示す図である。
【図２Ｂ】本発明の実施の形態に係る、干渉がある場合の測定点を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係るレーダシステムのブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る目標物体検知処理のフローチャートである。
【図５Ａ】本発明の実施の形態１に係るレンジ出力の構成を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の実施の形態１に係る、蓄積されているレンジ出力を示す図である。
【図５Ｃ】本発明の実施の形態１に係るドップラー出力の構成を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態１に係る到来方向の算出処理を説明するための図である。
【図７Ａ】本発明の実施の形態１に係る方向出力の構成を示す図である。
【図７Ｂ】本発明の実施の形態１に係るマイクロドップラー出力の構成を示す図である。
【図８Ａ】本発明の実施の形態１に係る、反射パワー比が小さい場合における測定点を示す図である。
【図８Ｂ】本発明の実施の形態１に係る、反射パワー比が大きい場合における測定点を示す図である。
【図９Ａ】本発明の実施の形態１に係る、反射パワー比が小さい場合におけるＤＯＡ結果の分布を示す図である。
【図９Ｂ】本発明の実施の形態１に係る、反射パワー比が大きい場合におけるＤＯＡ結果の分布を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る第１重心算出処理を説明するための図である。
【図１１】本発明の実施の形態１に係る第２重心算出処理を説明するための図である。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る重心決定処理のフローチャートである。
【図１３Ａ】本発明の実施の形態１に係る重心決定処理を説明するための図である。
【図１３Ｂ】本発明の実施の形態１に係る重心決定処理を説明するための図である。
【図１４Ａ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１４Ｂ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１４Ｃ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１４Ｄ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１５Ａ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１５Ｂ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１５Ｃ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１６Ａ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１６Ｂ】本発明の実施の形態１に係る分割枠の形状例を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態２に係るレーダシステムのブロック図である。
【図１８】本発明の実施の形態２に係る重心決定処理のフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態２に係る重心決定処理を説明するための図である。
【図２０】本発明の実施の形態２に係る重心決定処理を説明するための図である。
【図２１】本発明の実施の形態２に係る重心算出処理を説明するための図である。
【図２２】本発明の実施の形態２の変形例に係る重心決定処理のフローチャートである。
【図２３】本発明の実施の形態２の変形例に係る重心決定処理を説明するための図である。
【図２４】従来のレーダ装置のブロック図である。
【図２５】従来のレーダシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００５６】
まず、本発明の実施の形態を説明する前に、用語を説明する。
【００５７】
レーダシステムは、目標物体に向かって、送信アンテナから電波を放射する。送信アンテナから放射された電波は、目標物体の形状に応じて、さまざまな方向に散乱する。散乱した電波のうち受信アンテナに到来する電波を特に、「反射波」と呼ぶ。目標物体において、反射波が反射した点を反射点と呼ぶ。レーダシステムは、反射波に基づいて、目標物体の情報を取得する。
【００５８】
目標物体の表面は、多数の散乱点（表面散乱点）を有する。反射点は、反射条件に従って物理的に定まる散乱点（以降、物理的な反射点と呼ぶ）である。レーダシステムは、反射点の位置等を推定することで、目標物体の情報を取得する。
【００５９】
目標物体の表面が鏡面の球体又は平板の場合、反射条件を満たす反射点は１つに定まる。一方、例えば、人のように電波の波長に比べて大きな凹凸を有する複雑な形状を有する目標物体の場合、反射条件を満たす点は物体上に複数あるので、複数の反射点が存在する。
【００６０】
物理的な反射点と測定で求めた反射点との位置が著しく異なる場合があり、これを「偽像」と呼ぶ。本明細書において、物理的な反射点を単に「反射点」、測定から求まる反射点を「測定点」と表記する。
【００６１】
図１は、レーダシステム１００を用いて、２人の人間（目標物体１５０ａ、１５０ｂ）を検知及び追尾する状況を示す模式図である。図１に示すレーダシステム１００は、１つの送信アンテナ１２０と、３つの受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃとを有する。以下、受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃをまとめて受信アンテナ１２１と表記することがある。
【００６２】
３つの受信アンテナ１２１は、互いの異なる方向の反射波を受信するように設置されている。具体的に、受信アンテナ１２１ａと受信アンテナ１２１ｂとは水平方向に並んで配置されており、受信アンテナ１２１ａと受信アンテナ１２１ｃとは、垂直方向に並んで配置されている。
【００６３】
これにより、受信アンテナ１２１ａ及び受信アンテナ１２１ｂで受信した反射波から反射点の水平方向（すなわち方位角）を計測することができる。また、受信アンテナ１２１ａ（又は受信アンテナ１２１ｂ）及び受信アンテナ１２１ｃで受信した反射波から、反射点の鉛直方向（すなわち仰角）を求めることができる。さらに、受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃで受信した反射波の少なくとも一つから、レーダシステム１００と目標物体との相対速度を計測できる。
【００６４】
例えば、目標物体１５０ａ及び１５０ｂの運動速度Ｖ（視線方向のスカラー量）と位置Ｓ（空間座標のベクトル量）とを、＜Ｖ，Ｓ＞と表す。
【００６５】
目標物体１５０ａの頭部、腕、反対側の腕、脚、反対側の脚は、それぞれ、＜Ｖ１１，Ｓ１１＞、＜Ｖ１２，Ｓ１２＞、＜Ｖ１３，Ｓ１３＞、＜Ｖ１４，Ｓ１４＞、＜Ｖ１５，Ｓ１５＞として観測され、目標物体１５０ｂの頭部、腕、反対側の腕、脚、反対側の脚は、＜Ｖ２１，Ｓ２１＞、＜Ｖ２２，Ｓ２２＞、＜Ｖ２３，Ｓ２３＞、＜Ｖ２４，Ｓ２４＞、＜Ｖ２５，Ｓ２５＞として観測される。なお、実際の観測では、さらに細かい運動状態を取得可能であるが、模式図では簡略化している。
【００６６】
人間の形状になるように仮想的な反射点を設定するとともに、それぞれの反射点に対して歩行運動データを与えることで、移動する歩行者を模擬したモデルを構築する。このモデルに対して、コンピュータ上で測定点を数値計算によって求め、２人の人間を観測した結果を図２Ａ及び図２Ｂに示す。
【００６７】
図２Ａは、目標物体１５０ａと目標物体１５０ｂとが存在し、そのドップラー速度に干渉がない場合を示す。図２Ｂは、目標物体１５０ａと目標物体１５０ｂとが、ドップラー速度が同一となる反射点をそれぞれ有する場合、つまり干渉がある場合を示す。なお、図２Ａ及び図２Ｂでは、３次元の＜Ｖ，Ｓ＞の分布を２次元平面に投影した結果（平面図）を示しており、各点が測定点に対応している。また、原点はレーダシステム１００の位置を示す。
【００６８】
図２Ａに示すように、複数の人間（目標物体１５０ａと目標物体１５０ｂ）のドップラー速度が干渉しない場合、目標物体１５０ａと目標物体１５０ｂとの測定点の分布のまとまりが明確であるため、容易に両者を分離できる。
【００６９】
ところが、図２Ｂのように、複数の人間が同一のドップラー速度を含む場合、＜Ｖ，Ｓ＞の分布が大きく広がり、両者を分離することが困難になる。これが、ドップラー速度の干渉による偽像である。
【００７０】
このように、到来方向推定結果に誤りがあると、物体の存在する方向又は物体の形状に関わる高さ或いは幅の推定を誤ることになり、イメージング結果が乱れてしまう。これをドップラー速度の干渉による偽像という。
【００７１】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
【００７２】
（実施の形態１）
図３は、本発明の実施の形態１に係るレーダシステム１００の構成を表すブロック図である。図３に示すレーダシステム１００は、目標物体１５０の位置を特定するドップラーレーダシステムである。このレーダシステム１００は、送信部１０１ａと、受信部１０１ｂと、距離算出部１０２と、ドップラー解析部１０３と、方向算出部１０４と、マイクロドップラー演算部１０５と、第１重心算出部１０６ａと、第２重心算出部１０６ｂと、重心決定部１０７と、送信アンテナ１２０と、受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃとを備える。
【００７３】
図３に示すレーダシステム１００は、目標物体１５０の距離、方向、及びドップラー速度を測定する。ここで距離及び方向は、レーダシステム１００を基準とした距離及び方向である。また、レーダシステム１００は、距離及び方向から目標物体上の測定点の位置を定め、さらにその測定点のドップラー速度を対応させる。そして、レーダシステム１００は、目標物体１５０を構成する測定点を複数取得することにより、目標物体１５０の形状及び動きを推定する。
【００７４】
まず、レーダシステム１００の動作の概略を説明する。
【００７５】
図４は、レーダシステム１００による目標物体を検出する処理のフローチャートである。
【００７６】
まず、送信部１０１ａは送信信号を生成する。そして、送信アンテナ１２０は、当該送信信号を送信波として放射する（Ｓ１０１）。
【００７７】
複数の受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃの各々は、送信波が目標物体１５０に含まれる複数の反射点で反射された反射波を受信する。そして、受信部１０１ｂは、複数の受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号１１１を生成する（Ｓ１０２）。
【００７８】
次に、距離算出部１０２は、送信信号と受信信号１１１との遅延量を用いて、ドップラーレーダシステム１００と複数の反射点との距離を算出する（Ｓ１０３）。
【００７９】
次に、ドップラー解析部１０３は、各受信信号の周波数成分を解析することで、各受信信号のドップラー周波数を算出する（Ｓ１０４）。
【００８０】
次に、方向算出部１０４は、ドップラー周波数ごとの複数の受信信号間の位相差を用いて、ドップラーレーダシステム１００に対する複数の反射点の方向を算出する（Ｓ１０５）。
【００８１】
次に、マイクロドップラー演算部１０５は、ステップＳ１０３及びＳ１０５で算出された複数の反射点の方向と距離とを用いて、複数の反射点の位置を示す複数の測定点算出する（Ｓ１０６）。
【００８２】
次に、第１重心算出部１０６ａは、第１の第１間隔を有する第１分割枠を用いて、複数の測定点うち、第１分割枠で分割された各第１分割領域に含まれる測定点の第１重心１１６ａを算出する（Ｓ１０７）。
【００８３】
また、第２重心算出部１０６ｂは、第１間隔より狭い第２間隔を有する第２分割枠を用いて、複数の測定点のうち、第２分割枠で分割された各第２分割領域に含まれる測定点の第２重心１１６ｂを算出する（Ｓ１０８）。
【００８４】
最後に、重心決定部１０７は、複数の第２重心１１６ｂの中から、第２重心１１６ｂと第１重心１１６ａとの位置関係に基づいて、少なくとも１つの第２重心１１６ｂを目標物体１５０の位置に決定する（Ｓ１０９）。
【００８５】
以下、各構成について、詳細に説明する。
【００８６】
＜送信部１０１ａ＞
送信部１０１ａは、所望の周波数帯の搬送波を用いて送信信号を生成する。所望の周波数帯とは、例えば、マイクロ波又はミリ波の周波数である。
【００８７】
送信アンテナ１２０は、送信部１０１ａが生成した送信信号を、外部空間に送信波として放射する。
【００８８】
＜受信部１０１ｂ＞
受信アンテナ１２１ａ〜１２１ｃは、目標物体１５０で反射した送信波である反射波を受信する。以下、送信アンテナ１２０から放射されて目標物体１５０に到達するまでの波を送信波と表記し、目標物体１５０で反射された波を反射波と表記する。
【００８９】
受信部１０１ｂは、各受信アンテナ１２１が受信した反射波に応じた受信信号１１１を生成する。ここで、受信信号１１１は、受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃの各々で受信した反射波に対応する３つの受信信号を含む。また、以下では、各受信アンテナに対応する信号及び処理部を受信チャネルとも呼ぶ。
【００９０】
具体的には、受信部１０１ｂは、各受信チャネルの受信信号１１１ごとに以下の処理を行う。受信部１０１ｂは、上記搬送波と同一周波数の信号又は同一の搬送波を用いて、反射波を復調することにより、反射波を所定の周波数帯域の信号に変換する。そして、受信部１０１ｂはこの変換後の信号を受信信号１１１として出力する。ここで受信信号１１１は、反射の有無と距離に対応した信号振幅の変動を含んでいる。よって、この受信信号１１１から反射点までの距離を算出できる。また、所定の周波数帯域とは、周波数ゼロの直流成分を中心としてドップラー周波数を含む周波数帯域である。
【００９１】
より具体的には、受信部１０１ｂは、搬送波を第１の信号と第２の信号とに分配する。また、受信部１０１ｂは、第１の信号の位相を９０度ずらし、第２の信号の位相をずらさない。次に、受信部１０１ｂは、第１の信号及び第２の信号を用いて、反射波を復調することで、上記受信信号１１１として、第１の受信信号及び第２の受信信号を生成する。この第１の受信信号及び第２の受信信号は、互いに直交している。また、第２の受信信号１１１は、Ｉ相信号（Ｉｎ−Ｐｈａｓｅ）を意味する。第１の受信信号１１１は、Ｑ相信号（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ）を意味する。つまり、各受信チャネルの受信信号１１１は、第２の受信信号を実部とし、第１の受信信号を虚部とする複素信号である。
【００９２】
また、レーダシステム１００は、少なくとも２つの受信アンテナ１２１ａ及び１２１ｂを備える。そして、レーダシステム１００は、受信アンテナ１２１ａで受信した反射波と、受信アンテナ１２１ｂで受信した反射波との位相差を用いて、２次元の平面又は３次元の空間上における測定点の分布を取得することにより、目標物体１５０の形状、速度、又は位置を測定する。なお、この詳細は後述する。
【００９３】
なお、レーダシステム１００は、受信アンテナ１２１の個数に応じて、距離算出部１０２及びドップラー解析部１０３を複数有してもよい。具体的には、レーダシステム１００は、２つの受信アンテナ１２１の組を１チャネルとした時、チャネルの数に応じた数の距離算出部１０２及びドップラー解析部１０３を有する。
【００９４】
例えば、レーダシステム１００が受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃを有する場合、レーダシステム１００は３チャネル有する。具体的には、受信アンテナ１２１ａと受信アンテナ１２１ｂとの組、受信アンテナ１２１ｂと受信アンテナ１２１ｃとの組、及び、受信アンテナ１２１ａと受信アンテナ１２１ｂとの組の３組である。このとき、レーダシステム１００は、各チャネルに対応する３個のドップラー解析部を有する。
【００９５】
＜距離算出部１０２＞
距離算出部１０２は、受信部１０１ｂから受信信号１１１を取得する。そして、距離算出部１０２は、送信信号と受信信号１１１との遅延量を用いて、レーダシステム１００と複数の反射点との距離を算出する。
【００９６】
ここで、送信部１０１ａが生成する送信信号に応じて、目標物体１５０の位置を決定する方法が異なる。例えば、送信部１０１ａが擬似雑音符号を用いて、搬送波を変調した送信信号を生成する場合、目標物体１５０の位置を測定する方法はスペクトル拡散方式である。
【００９７】
一方、送信部１０１ａが搬送波をチャープ変調した送信信号を生成する場合、目標物体１５０の位置を測定する方法はＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）方式である。また、送信部１０１ａが周波数の異なる搬送波を２種類用い、両者を交互に送信する場合、目標物体１５０の位置を測定する方法は２周波ＣＷ方式である。
【００９８】
なお、送信部１０１ａが搬送波を全く変調しない場合は、ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）方式となるが、ＣＷ方式では距離計測は原理上行えない。
【００９９】
また、本実施の形態では、スペクトル拡散方式を用いる場合を例に説明する。
【０１００】
スペクトル拡散方式レーダは、送信時には擬似雑音符号を用いて搬送波を変調（拡散）するとともに、受信時には反射波を復調（逆拡散）することにより擬似雑音符号を再生し、送受間での擬似雑音符号の遅延量を評価する。そして、該レーダは、その遅延量から目標物体までの距離を算出する。
【０１０１】
つまり、距離算出部１０２は、送信用の擬似雑音符号（以降、送信用符号）と、送信用符号をシフトさせた受信用の擬似雑音符号（以降、受信用符号）とを用い、電波の往来（すなわち反射）で生じる送信用符号の遅延を算出する。具体的には、距離算出部１０２は、送信用符号と受信用符号との相関を計算し、相関が予め定めた閾値以上の極大値となるときの受信用符号の符号シフト量から距離を算出する。また、反射波がない場合は閾値を超える極大値がないため、距離は定まらない。異なる距離からの反射波が到来した場合は、閾値を超える極大値が相等の個数だけ存在するので、それぞれの距離を定めることができる。
【０１０２】
スペクトラム拡散方式を用いた場合、距離算出部１０２は、以下の（式３）を用いて距離（Ｒ）を決定する。
【０１０３】
Ｒ＝ｃＤ／２ｂ  ・・・（式３）
【０１０４】
ここで、ｂ［ｂｉｔ／ｓｅｃ］（［ｃｈｉｐ／ｓｅｃ］）は擬似雑音符号のレートであり、Ｄ［ｂｉｔ］（［ｃｈｉｐ］）は相関最大時の符号シフト量であり、ｃ［ｍ／ｓｅｃ］は光速である。
【０１０５】
なお、シフト量Ｄ＝１のときの値をレンジ分解能と呼ぶ。レンジ分解能を単位（レンジビンという）として離散的に距離Ｒが定まり、それぞれのレンジビンごとに独立して信号処理を行うことができるようになる。
【０１０６】
ここで、レンジ分解能をΔＲとする。レーダシステム１００が検出できる最大探知距離をＲｍａｘとし、Ｍを整数とするとき、Ｒｍａｘ＝Ｍ×ΔＲと表される。また、ｉを１≦ｉ≦Ｍの整数とすると、符号シフト量Ｄ＝ｉに対応して、距離レンジＲ（ｉ）＝ｉ×ΔＲが定められる。この指標ｉを距離レンジ番号と呼ぶことにする。このように、距離レンジＲ（ｉ）は、（ｉ−１）×ΔＲ＜ｒ≦ｉ×ΔＲを満たす距離ｒの範囲を示している。
【０１０７】
また、距離算出部１０２の出力をレンジ出力１１２という。レンジ出力１１２も複素形式であるとする。
【０１０８】
なお、スペクトル拡散方式で無い場合には、距離レンジが単一のＲ（１）のみから構成されるとして扱い、Ｒ（１）にそれぞれの方式で計測された距離を割り当てておくとよい。また、ＣＷ方式のように距離情報を持たない場合、例えばＲ（１）＝∞などのように、物理的に無意味な数値を割り当てておくとよい。
【０１０９】
なお、距離算出部１０２、並びに、後述するドップラー解析部１０３及び方向算出部１０４で行われる信号の処理結果は、記憶部（図示せず）に格納しておくとよい。さらに、各処理部が、この記憶部に対する、処理結果の追加、更新、及び消去できるように構成しておくとよい。このように記憶部を介することで、レンジ出力１１２の時系列データに対して、その観測の時間幅（すなわち窓長）を自在に設定できるようになる。
【０１１０】
図５Ａは、レンジ出力１１２の構成を示す図である。図５Ａに示すようにレンジ出力１１２は、距離レンジ番号ごとにＩＱ信号を含む。さらに、各ＩＱ信号は、受信アンテナ１２１ａ〜１２１ｃの各々に対応する３つのＩＱ信号（ｓａ（ｉ）、ｓｂ（ｉ）、ｓｃ（ｉ））を含む。
【０１１１】
図５Ｂは、記憶部に記憶されるレンジ出力１１２を示す図である。図５Ｂに示すように、時系列のレンジ出力１１２が記憶部に蓄積される。
【０１１２】
＜ドップラー解析部１０３＞
ドップラー解析部１０３は、レンジ出力１１２の周波数成分を解析し、レンジ出力１１２に含まれるドップラー周波数成分と、そのパワー及び位相を算出し、算出結果をドップラー出力１１３として出力する。
【０１１３】
周波数解析の方法は、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）である。設定された窓長内に限った現象を解析する場合、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ：Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）が用いられる。ここでは、このＳＴＦＴを単にＦＦＴと表す。また、周波数の解析処理の意味をわかりやすく説明するために、このＦＦＴをドップラー信号処理とも呼ぶ。
【０１１４】
以下、レンジ出力１１２に含まれる特定の距離レンジＲ（ｉ）を取り出して、周波数解析を行う場合を説明する。
【０１１５】
ここで、図５Ｂに示すように、レンジ出力１１２は、時系列で記憶部に格納されている。Ｎを１以上の整数とするとき、ドップラー解析部１０３は、記憶部に格納されている複数のレンジ出力１１２のうち、最新のものからＮセット選択する。例えば、距離レンジＲ（ｉ）におけるレンジ出力（ＩＱ信号）を記号ｓ（ｉ）で表し、サンプリング番号ｈ（１≦ｈ≦Ｎ）に対するＩＱ信号をｓ（ｉ，ｈ）と表すと、距離レンジＲ（ｉ）におけるＮサンプルの時系列信号が得られる。ただし、ｈ＝１が最新データ、ｈ＝Ｎが最古データとなるように指標付けを行うようにする。ドップラー解析部１０３は、このＮサンプルの時系列信号ｓ（ｉ，ｈ）（１≦ｈ≦Ｎ）に対してＦＦＴを行う。これは、距離レンジごとに窓長がＮのＦＦＴを行っていることに相当する。
【０１１６】
なお、記憶部の容量は有限であるから、不要になった古いＩＱ信号は記憶部から消去するようにしておくとよい。
【０１１７】
ここで、レンジ出力１１２は複素数であり、ＦＦＴの結果（ドップラースペクトル）は、レンジ出力１１２におけるパワーの周波数特性を表すパワースペクトルと、位相の周波数特性を表す位相スペクトルとを含む。
【０１１８】
したがって、解析されたドップラースペクトルを用いれば、スペクトルのピークを検出し、そのピーク位置（ドップラー周波数）に対するパワーと位相とを読み取ることができる。
【０１１９】
そして、ドップラー解析部１０３は、これらの情報を含むドップラー出力１１３を記憶部に格納する。
【０１２０】
図５Ｃは、ドップラー出力１１３の構成を示す図である。図５Ｃに示すように、ドップラー出力１１３は、ドップラースペクトルのピーク周波数（すなわちドップラー周波数）Ｆ、パワーＰ、及び位相φを含む。また、ピークは単一とは限らないので、これを集合｛Ｆ，Ｐ，φ｝のように表す。
【０１２１】
また、ドップラー解析部１０３は、ドップラースペクトルでピーク検出した際、ピークではない点のパワーＰをゼロ又は負数（例えば、−１又は−Ｐ）に書き換えておくことで、パワーＰが正数か否かによってピークか否かを判別できるようにしておく。また、ドップラー周波数の単位をドップラービンといい、その指標を「ドップラー周波数番号」と呼ぶことにする。
【０１２２】
このとき、ドップラー周波数番号ｋとドップラー周波数Ｆとの関係は一次関数で示される。例えば、ＦＦＴの周波数分解能がΔＦで、ドップラー周波数番号Ｎ／２が直流成分（周波数ゼロ）であるとき、ドップラー周波数番号ｋに対応するドップラー周波数はＦ＝（ｋ−Ｎ／２）ΔＦである。
【０１２３】
また、ドップラー周波数Ｆとドップラー速度Ｖｄとは比例関係にあり、相互に換算することができる。例えば比例係数γにより、Ｖｄ＝γＦと表される。すなわち、ドップラー速度が同一か否かの議論は、ドップラー周波数が同一か否かの議論と同じであり、以降では「ドップラー周波数」を用いて説明する。ただし、「ドップラー速度の干渉」の場合は、「ドップラー速度」で表現している。
【０１２４】
このドップラー解析部１０３により、目標物体１５０を構成する複数の運動部位について、各々の運動速度の視線方向成分が明らかになる。
【０１２５】
ドップラー出力１１３は、受信チャネルの数だけ並列に存在している。例えば、受信チャネル数が３の場合、ドップラー出力１１３ａ、１１３ｂ及び１１３ｃのように区別し、それぞれ受信アンテナ１２１ａ、１２１ｂ及び１２１ｃと対応する。なお、ドップラー出力１１３とのみ表現した場合は、受信チャネルの区別なく、全てを含むとする。
【０１２６】
また、それと対応するようにドップラー出力１１３を構成する要素の集合Ｋ（一般に複数のピークを有する）をＫａ、Ｋｂ及びＫｃのように区別し、Ｋａ＝｛Ｆａ，Ｐａ，φａ｝、Ｋｂ＝｛Ｆｂ，Ｐｂ，φｂ｝、Ｋｃ＝｛Ｆｃ，Ｐｃ，φｃ｝のように表す。
【０１２７】
また、ドップラー周波数番号ｋ（１≦ｋ≦Ｎなる整数）と、距離レンジ番号ｉ（１≦ｉ≦Ｍ）とを用いて、集合の要素Ｋａ（ｉ，ｋ）＝（Ｆａ（ｉ，ｋ），Ｐａ（ｉ，ｋ），φａ（ｉ，ｋ））のように表現する。なお、要素の指標を省略して、Ｋａ（ｉ，ｋ）＝（Ｆａ，Ｐａ，φａ）のように簡略に表記する。これは、受信アンテナ１２１ａで受信した信号の、レンジ出力１１２のｉ番目の距離レンジに対するドップラー信号処理の結果における、ｋ番目の周波数Ｆａ（ｉ，ｋ）と、それに対するパワーＰａ（ｉ，ｋ）、位相φａ（ｉ，ｋ）を示す。他についても同様である。
【０１２８】
＜方向算出部１０４＞
方向算出部１０４は、複数の受信信号間の位相差を用いて、レーダシステム１００に対する複数の反射点の方向を算出する。具体的には、方向算出部１０４は、ドップラー出力１１３ａ、１１３ｂ及び１１３ｃを受け付ける。
【０１２９】
方向算出部１０４は、ドップラー出力１１３ａ、１１３ｂ及び１１３ｃに含まれる位相φａ、φｂ及びφｃを用いて、各受信チャネル間の位相差を計算する。このとき、受信チャネル間の位相差は、Δφａｂ＝φｂ−φａ、Δφａｃ＝φｃ−φａである。このようにドップラー出力１１３で対を形成し、当該対の位相を比較することは、「干渉計を構成」していることを意味する。
【０１３０】
なお、説明を簡略にするため、ここでは距離レンジ番号ｉ及びドップラー周波数番号ｋによる指標（ｉ，ｋ）を省略して表記している。
【０１３１】
方向算出部１０４は、この位相差を用い、到来方向を算出する。
【０１３２】
図６は、到来方向の算出処理を説明するための図である。
【０１３３】
まず、方向算出部１０４は、受信アンテナ１２１ａに対応する位相φａと、受信アンテナ１２１ｂに対応する位相φｂとから、位相差Δφａｂを算出する。そして、方向算出部１０４は、この位相差Δφａｂを下記（式４）のΔφに代入することにより到来方向θを算出する。
【０１３４】
θ＝ｓｉｎ−１（λΔφ／２πｄ）  ・・・（式４）
【０１３５】
ここで、λは送信波の波長であり、ｄは受信アンテナ１２１ａと受信アンテナ１２１ｂとの距離である。また、λΔφは、受信アンテナ１２１ａと受信アンテナ１２１ｂとで構成される干渉計における行路差である。
【０１３６】
そして、方向算出部１０４は、位相差Δφａｂを用いて算出した到来方向θを方位角Ａとして出力する。
【０１３７】
また、方向算出部１０４は、（式４）及び位相差Δφａｃを用いて算出した到来方向θを仰角Ｅとして出力する。
【０１３８】
図７Ａは、方向出力１１４の構成を示す図である。図７Ａに示すように、方向算出部１０４の出力である方向出力１１４は、ドップラー周波数Ｆの測定点に対する方位角Ａ及び仰角Ｅの情報を含む。すなわち、方向出力１１４は、Ｆ（ｉ，ｋ）に対するＡ（ｉ，ｋ）及びＥ（ｉ，ｋ）を含んでいる。
【０１３９】
このとき、方向出力１１４の内容（集合の要素）を、Ｌ（ｉ，ｋ）＝（Ａ（ｉ，ｋ），Ｅ（ｉ，ｋ））と表すことにする。なお、これをＬ（ｉ，ｋ）＝（Ａ，Ｅ）と簡略に表記する。
【０１４０】
＜マイクロドップラー演算部１０５＞
マイクロドップラー演算部１０５は、複数の反射点の方向と距離とを用いて、複数の反射点の位置である測定点を算出する。
【０１４１】
具体的には、マイクロドップラー演算部１０５には、レンジ出力１１２、ドップラー出力１１３及び方向出力１１４が入力される。
【０１４２】
マイクロドップラー演算部１０５は、レンジ出力１１２に含まれる距離Ｒの情報｛Ｒ｝と、ドップラー出力１１３に含まれる周波数Ｆ、パワーＰ、及び位相φの情報｛Ｆ，Ｐ，φ｝と、方向出力１１４に含まれる方位角Ａ及び仰角Ｅの情報｛Ａ，Ｅ｝とを距離レンジ番号と抽出ピーク番号との指標によって相互に関連付けすることで、ドップラー周波数Ｆを有する測定点の距離Ｒ、パワーＰ、方位角Ａ及び仰角Ｅを決定する。
【０１４３】
より具体的には、マイクロドップラー演算部１０５は、レンジ出力Ｒ（ｉ）と、ドップラー出力Ｋ（ｉ，ｋ）＝（Ｆ，Ｐ，φ）と、方向出力Ｌ（ｉ，ｋ）＝（Ａ，Ｅ）とを用い、指標番号１≦ｉ≦Ｍ，１≦ｋ≦Ｎでそれぞれの出力にアクセスすることで、測定点Ｑｐ（ｉ，ｋ）＝（Ｆ，Ｐ，Ｒ，Ａ，Ｅ）を決定する。そして、マイクロドップラー演算部１０５は、このＱｐをマイクロドップラー出力１１５として出力する。
【０１４４】
図７Ｂは、マイクロドップラー出力１１５の構成を示す図である。
【０１４５】
なお、マイクロドップラー演算部１０５は、極座標をなす測定変数（Ｒ，Ａ，Ｅ）を、必要に応じて直交座標系の測定変数（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換したうえで出力してもよい。この場合、測定点Ｑｒ（ｉ，ｋ）＝（Ｆ，Ｐ，Ｘ，Ｙ，Ｚ）である。Ｘ，Ｙ，Ｚはそれぞれレーダの正面方向に対して、左右方向（横方向、広がり）、前後方向（縦方向、奥行き）、上下方向（高さ方向）の座標値である。
【０１４６】
なお、受信チャネル数が２の場合、２次元の測位しかできないため、全ての仰角ＥをＥ＝０とみなすことで上述の説明をそのまま適用できる。
【０１４７】
マイクロドップラー出力１１５は、第１重心算出部１０６ａ、及び重心決定部１０７で処理され、最終的に目標物体１５０の重心位置が出力される。また、目標物体の個数に対応した個数の重心位置が出力される。
【０１４８】
なお、マイクロドップラー演算部１０５は、ドップラー周波数ごとに距離レンジ方向の反射パワーを表示し直した波形を用い、レンジ分解能以下の距離を補間してもよい。こうすることで、距離決定精度を向上できる。
【０１４９】
重心算出部１０６及び重心決定部１０７の詳細を説明する前に、図８Ａ、図８Ｂ、図９Ａ及び図９Ｂを用いて、本発明者らが見出した知見に基づく本実施の形態の特徴を説明する。
【０１５０】
図８Ａ及び図８Ｂは、同一レンジ内に、同一ドップラー周波数を有する２つの反射点が観測された場合の測定点を示す図である。図８Ａ及び図８Ｂにおける反射点の大きさは、反射パワー（強度Ｐ）を表現している。
【０１５１】
図８Ａは、略同一の反射パワーを有する２つの反射点１６１ａ及び１６１ｂがある場合の測定点を示す図である。ここで、略同一の反射パワーとは、略同一の散乱断面積と読み替えることができる。つまり、例えば、反射点１６１ａと１６１ｂとは、異なる人の２つの胴体である。
【０１５２】
このような例では、測定点１３１の位置は、反射点１６１ａと１６１ｂとの中間位置になることが実験により経験的にわかっている。
【０１５３】
一方、図８Ｂは、反射パワーの差が大きい２つの反射点１６２ａ及び１６２ｂがある場合の測定点を示す図である。例えば、反射点１６２ａは左脚であり、反射点１６２ｂは右腕である。
【０１５４】
運動を時系列でみると、胴体がほぼ一方向を向いて反射パワー（散乱断面積）の変動が小さいのに対して、脚及び腕の向きなどが刻々と変化する。よって、それらの散乱断面積が変化して見える。したがって、反射パワーの差が大きい場合は、このような散乱断面積の時系列変動も加わって、測定点１３２の位置が予測不能になることが経験的にわかっている。
【０１５５】
そもそも、同一ドップラー周波数の反射波が到来する場合、定性的にどのような現象が起こるのか、簡単なモデル（数式）を用いて説明する。
【０１５６】
個別の反射点から受信アンテナに到来する反射波をそれぞれ（式５）で示すｓ１（ｔ）、ｓ２（２）、ｓ３（ｔ）、・・・とする。
【０１５７】
【数１】
2013096828.tif 000003
【０１５８】
このとき、実際に受信アンテナで受信される電波の波形はこれらを重ね合わせた（合成した）ものとなる。このうち干渉する同一ドップラー周波数の成分だけに着目すると、周波数項が共通になるので、位相項だけに注目すればよい。この位相項は（式６）で示される。
【０１５９】
【数２】
2013096828.tif 000004
【０１６０】
この（式６）より、合成位相Φは（式７）のようになる。
【０１６１】
【数３】
2013096828.tif 000005
【０１６２】
到来方向ＤＯＡは、合成位相Φの受信アンテナ間の位相差ΔΦ及び定数Ｋを用いて、（式８）のように表される。ここで、ＤＯＡは簡単のため、受信チャネル数２の場合とする。
【０１６３】
【数４】
2013096828.tif 000006
【０１６４】
続いて、これらの数式を用い、反射パワーの比すなわち、反射パワーの変動に対して、ＤＯＡがどのような影響を受けるかを検証した。
【０１６５】
図９Ａ及び図９Ｂは、２つの反射点のパワーの差が到来方向推定に与える影響を計算した結果を示す図である。２つの反射点がそれぞれ＋π／４、−π／４の方向にあり、Ｋ＝１／π（受信アンテナ間隔が送信波長の半分の場合に相当）の場合を想定する。
【０１６６】
図９Ａは、２つの反射点の反射パワーの比が３ｄＢ以下でランダムに変動する場合、同図９Ｂは、反射パワーの比が２６ｄＢ以下でランダムに変動する場合を表す。それぞれ、２つの反射点のパワーの変動が３ｄＢ以内、２６ｄＢ以内の結果と考えればよい。図９Ａ及び図９Ｂは、そのパワー変動に対して計算されるＤＯＡ結果の分布をヒストグラムで表した図である。試行回数５０００回とする。
【０１６７】
図９Ａに示すように、２つの反射点のパワーの差が小さい場合、±π／４の中間付近の０ｒａｄにおいて±０．０５ｒａｄの範囲内、すなわち１０ｍ離れた地点で幅１ｍの範囲内に測定点が集中している。
【０１６８】
一方、図９Ｂに示すように、２つの反射点のパワーの差が大きい場合、１０ｍ離れた地点で幅５ｍの範囲に測定点が大きく広がって分布している。
【０１６９】
このことから、反射点のパワー（散乱断面積）の変動が大きい運動部位では、測定点の分布が大きいことが分かる。さらに反射点の状態が刻々と変化する場合には、測定点の位置が刻々と動き回るという、不確定な状態になる。これを「不安定な測定点」と呼ぶことにする。
【０１７０】
逆に言えば、反射パワーが略同一となるような比較的パワーの大きい２つの反射点（人間２人の胴体同士など）があれば、パワーの大きい測定点が反射点同士の中間位置に現れることがわかる。これを「準安定な測定点」と呼ぶことにする。
【０１７１】
本発明は、この準安定な測定点を利用することで、ドップラー速度の干渉によって生じる偽像から、目標物体の元の反射点の位置を推定する手段を与えるものである。
【０１７２】
また、準安定な測定点の原理と意義を考えると、２つの等価な測定点があることが前提としてある。このことから、本実施の形態においては、偽像が発生した場合に目標物体の個数を最大２とみなすことで、簡便に物体の位置を推定し、両者の分離を実現できるという特徴がある。
【０１７３】
＜重心算出部１０６＞
次に、重心算出部１０６について、図１０及び図１１を用いて説明する。
【０１７４】
重心算出部１０６は、第１重心算出部１０６ａと第２重心算出部１０６ｂとを含む。
【０１７５】
第１重心算出部１０６ａは、第１間隔を有する第１分割枠を用いて、複数の反射点うち、各分割枠内に含まれる反射点の第１重心１１６ａを算出する。第２重心算出部１０６ｂは、第１間隔より狭い第２間隔を有する第２分割枠を用いて、複数の反射点のうち、各分割枠内に含まれる反射点の第２重心１１６ｂを算出する。
【０１７６】
つまり、重心算出部１０６は、観測領域をいくつかの領域に分割し、分割された領域ごとに重心を算出する。領域を分割するための区切りを「分割枠」と表現する。また、分割枠で区切られた各々の領域を「分割領域」と表現する。
【０１７７】
分割枠は、算術上の概念である。例えば、観測領域内の位置を表す実数ｘを用いて、観測領域全体を−２ａ≦ｘ≦２ａで表す。この観測領域全体を４つの領域（１）−２ａ≦ｘ＜−ａ、（２）−ａ≦ｘ＜０、（３）０≦ｘ＜ａ、（４）ａ≦ｘ≦２ａに分けるとき、ｘ＝０、±ａ、±２ａが分割枠を示す。
【０１７８】
なお、上の例は一次元の分割枠の場合であるが、２つの実数（ｘ、ｙ）を用いることで２次元の分割枠を形成できる。例えば、ｘ＝０，±ａ，±２ａ，・・・、ｙ＝０，±２ａ，±４ａ，・・・により分割枠を形成すれば、観測領域を、直交座標系における短辺ａ及び長辺２ａの長方形からなる複数の分割領域に分割できる。
【０１７９】
本実施の形態では、直交座標系における正方形の単調な分割枠（正方分割枠）を用いる例について説明を行う。
【０１８０】
正方分割枠を用いる場合、その格子間隔を目標物体に適した大きさにしておくことによって、複数の目標物体をその格子を基準に分離できるという利点がある。この理由については格子間隔の設定方法のところで後述する。
【０１８１】
まず、分割枠のパターンの表記について説明する。
【０１８２】
一辺の長さａの正方分割枠の基本格子パターンを設け、それをＳＱ［ａ］と表す。ここで基本格子パターンとは例えば、分割枠の格子交差点が測定系の原点と一致するように設けた格子パターンである。そして、基本格子パターンＳＱ［ａ］をｘ方向にΔ１×ａ、かつｙ方向にΔ２×ａだけ平行移動した格子パターンをＳＱ［ａ｜Δ１，Δ２］と表す。
【０１８３】
例えば、ＳＱ［ａ｜０．５，０．５］と表した場合、基本格子パターンＳＱ［ａ］をｘ方向に＋０．５ａ、ｙ方向に＋０．５ａだけ平行移動した格子パターンを示す。
なお、ＳＱ［ａ｜０，０］＝ＳＱ［ａ］である。
【０１８４】
また、複数の分割領域の中から特定の分割領域を指し示す場合は、ＳＱ［ａ｜０，０］（“識別子”）のように、識別番号及び識別アドレスを識別子として付加するものとする。
【０１８５】
例えば、分割枠ＳＱ［ａ｜０，０］のアドレス（１，−３）の分割領域に識別記号“Ｓ１”が付与されているのであれば、これをＳＱ［ａ｜０，０］（Ｓ１）又はＳＱ［ａ｜０，０］（１，−３）のように示す。
【０１８６】
本実施の形態では、異なる辺の長さ、異なる位置関係（平行移動）を組み合わせた４パターンの正方分割枠を使用する。
【０１８７】
すなわち、ＳＱ［Ｄ１｜０，０］、ＳＱ［Ｄ１｜０．５，０．５］、ＳＱ［Ｄ２｜０，０］、ＳＱ［Ｄ２｜０．５，０．５］の４パターンである。なお、Ｄ１≠Ｄ２である。
【０１８８】
ここで、上記の格子パターンで構成される分割枠を、順にそれぞれ第１分割枠Ａ（第３分割枠）、第１分割枠Ｂ（第４分割枠）、第２分割枠Ａ（第５分割枠）、第２分割枠Ｂ（第６分割枠）と呼ぶことにする。
【０１８９】
また、第１分割枠Ａ及びＢは第１重心算出部１０６ａで用いられ、第２分割枠Ａ及びＢは第２重心算出部１０６ｂで用いられる。
【０１９０】
図１０（ａ）、図１０（ｂ）、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、それぞれ、第１分割枠Ａ、Ｂ、第２分割枠Ａ及びＢを用いた処理の一例を示す図である。
【０１９１】
図１０（ａ）に示すように、第１重心算出部１０６ａは、第１分割枠Ａを用い、分割枠の区切り単位（分割領域内）の測定点の重心である第１重心Ａ（第３重心）を算出する。次いで、図１０（ｂ）に示すように、第１重心算出部１０６ａは、第１分割枠Ｂを用い、分割領域内の第１重心Ａの重心である第１重心Ｂ（第１重心１１６ａ）を算出する。
【０１９２】
ここで、１つの分割枠だけで重心を算出すると、その分割枠の区切り位置によって結果が左右されてしまう。これに対して、互いに平行移動した２パターンの分割枠Ａ及びＢを用いることで、この区切り位置の依存性を小さくすることができる。例えば、１パターンの分割枠のみを用いた場合に、単一の目標物体が当該分割枠で分断されると、２つの重心が求まってしまう場合が考えられる。しかし、２パターンの分割枠を使用することによって、それら２つの重心が改めて１つに統合される。また、第１重心Ａ及びＢは目標物体の個数及び大きさなどに応じて、複数点算出される。
【０１９３】
同様に、図１１（ａ）に示すように、第２重心算出部１０６ｂは、第２分割枠Ａを用い、分割領域ごとの測定点の重心である第２重心Ａ（第４重心）を算出する。次いで、図１１（ｂ）に示すように、第２重心算出部１０６ｂは、第２分割枠Ｂを用い、分割領域内の第２重心Ａの重心である第２重心Ｂ（第２重心１１６ｂ）を算出する。この第２重心Ａ及びＢは目標物体の個数及び大きさなどに応じて、複数点算出される。
【０１９４】
この重心を算出するための式を（式９）に示す。前述の通り、分割領域ごとにドップラー周波数の区別無く計算を行う。
【０１９５】
【数５】
2013096828.tif 000007
【０１９６】
（式９）に示すように、重心算出部１０６は、目標物体から得られるマイクロドップラーの測定点群（集合）Ｑｐ＝｛Ｆ，Ｐ，Ｒ，Ａ，Ｅ｝（極座標系）又はＱｒ＝｛Ｆ，Ｐ，Ｘ，Ｙ，Ｚ｝（直交座標系）について、領域ごとにパワー加重平均を求める。なお、重心算出部１０６は、Ｑｐ及びＱｒどちらかに限らず、その両方についてパワー加重平均を求めてもよい。ここでパワー加重平均は、反射点のパワー又は散乱断面積の大きさを反映した平均量であるから、目標物体のマクロな運動を表す。すなわち、この算出方法は、胴体部などの散乱断面積の大きな部位を人間の移動中心とみなす操作と等価であり、実際の人間の移動軌跡と矛盾の無い結果を与える算出方法である。
【０１９７】
また、重心は、位置の平均のみならず、ドップラー周波数の平均値及び反射パワーの平均値も含めた呼称である。なお、ここでは、重心は、位置、速度（ドップラー周波数）及び反射パワーの平均値であるが、重心として位置の平均値のみを用いてもよいし、速度及び反射パワーの平均値の少なくとも一方と、位置の平均値とを用いてもよい。
【０１９８】
次に、分割枠の格子間隔（辺の長さ）の設定について説明する。
【０１９９】
本実施の形態では、目標物体として歩行者などの人間を想定している。人間の横幅をＷｈとするとき、実施の形態１では、Ｄ２＝２Ｗｈ、Ｄ１＝６Ｗｈ（Ｄ１／Ｄ２＝３）に設定することが好ましい。例えば、人間の横幅として０．５ｍを採用し、Ｗｈ＝０．５ｍの固定値を用いてもよい。
【０２００】
このように設定すると、図１１に示す第２重心算出処理の結果、第２重心ＢはＤ２／２すなわちＷｈ四方の領域ごとに１点ずつ定まることになる。すなわち、目標物体として想定している人間の大きさを単位として、その重心の位置を求められることを意味する。したがって、目標物体（人間）が複数存在しても、目標物体の個数に応じた重心が算定されるという特徴を有する。
【０２０１】
また、図１０に示す第１重心算出処理では、第２分割枠の３倍の間隔を有する第１分割枠を用いることが好ましい。図１１と同様に議論すれば、第１重心ＢはＤ１／２すなわち３Ｗｈ四方の領域ごとに１点ずつ定まる。これは、例えば、２人の歩行者が人一人分離れた状態にあるとき、その重心を分離できる設定に相当する。
【０２０２】
つまり、第１重心算出部１０６ａでは、前述の「準安定な測定点」を求めることを目的としている。そのため、２人の人間の重心の間に、もう１点重心を置く枠が必要となる。ドップラー速度の干渉によって偽像が発生している場合、「人一人分」の余裕が「準安定な測定点」の結果を算出するための枠として必要である。よって、Ｄ１／２＝３Ｗｈと設定することが望ましいといえる。ただし、厳格にＤ１／Ｄ２＝３である必要はなく、Ｄ１／Ｄ２＞２の範囲で設定すればよい。
【０２０３】
なお、分割枠の間隔は固定値である必要は無く、動的に増減してもよい。具体的には、観測領域内の物体の状況に応じて分割枠の間隔を変化させることで、物体の状況を反映した重心の算出が可能になる。例えば、２人組の人間がいる場合は、間隔を広げて２人組を一括りで扱えるようにしたり、あまりにも偽像が著しい場合も間隔を広げ、算出する重心の数を敢えて減らすようにしたりすることができる。
【０２０４】
また、ここでは、目標物体が人間の場合を例に説明しているが、目標物体は人間以外であってもよい。この場合、上記Ｗｈは目標物体の大きさである。つまり、Ｄ２は、目標物体の幅の略２倍であり、Ｄ１は、Ｄ２の２倍以上であることが好ましい。また、略２倍とは、例えば、１．５〜２．５倍である。
【０２０５】
このように、重心算出部１０６においては、第１重心算出部１０６ａによって、複数（特に２つ）の物体の合成重心、又は、ドップラー速度の干渉時には準安定な測定点を算出し、第２重心算出部１０６ｂによって、複数物体の個々の重心、又は、ドップラー速度干渉時の個々の重心の候補を算出する。
【０２０６】
以下、実際の処理について例を挙げて説明する。
【０２０７】
まず、図１０を用いて、第１重心１１６ａの算出処理について説明する。分割領域は図中に示されたＡ０１、Ｂ０３を用いて簡単に表記する。例えば、ＳＱ［６Ｗｈ｜０，０］（Ａ０１）を単に領域Ａ０１と記し、ＳＱ［６Ｗｈ｜０．５，０．５］（Ｂ０３）を単に領域Ｂ０３と記す。
【０２０８】
図１０（ａ）に示すように、測定点は領域Ａ０３及びＡ０４に分布しているので、第１重心算出部１０６ａは、領域Ａ０３内での重心、及び領域Ａ０４内での重心である第１重心Ａをそれぞれ計算する。このとき、これら第１重心ＡをＧ（Ａ０３）、Ｇ（Ａ０４）と表す。
【０２０９】
次に、図１０（ｂ）に示すように、第１重心Ａは領域Ｂ０１内にＧ（Ａ０３）及びＧ（Ａ０４）が存在し、それ以外には存在しない。そこで、第１重心算出部１０６ａは、領域Ｂ０１内の第１重心Ｂを重心Ｇ（Ａ０３）及びＧ（Ａ０４）を用いて算出する。第１重心算出部１０６ａは、算出式として（式９）を用い、第１重心Ａの値を測定点の値として（式９）に代入する。このように第１重心ＢとしてＧ（Ｂ０１）が算出される。
【０２１０】
この例では、第１重心Ｂの結果が１つしか算出されなかったが、測定点の分布に依存して結果は当然異なる。
【０２１１】
また、第１重心算出部１０６ａで使用する第１分割枠が第２重心算出部１０６ｂで使用する第２分割枠より間隔が広いため、第１重心Ｂをわかりやすく「広域の重心」と呼ぶ場合がある。
【０２１２】
続いて、図１１を用い、第２重心の算出処理について説明する。
【０２１３】
第２重心の算出処理は、用いる格子パターンが第１重心の算出処理と異なり、それ以外は第１重心の算出処理と同じである。したがって、算出された重心結果について、第２重心Ａをｇ（ａ１）、第２重心Ｂをｇ（ｂ１）などのように記して図中に示す。ｇ（ｂ１）はｇ（ａ１）とｇ（ａ２）との重心であり、ｇ（ｂ２）はｇ（ａ３）とｇ（ａ４）との重心であり、ｇ（ｂ３）はｇ（ａ５）と同じである。
【０２１４】
また、第２重心Ｂは、第１重心Ｂの「広域の重心」と対比させて、「個体の重心」と呼ぶ場合がある。
【０２１５】
以上のように、第１重心算出部１０６ａは第１重心１１６ａとして、例えばＧ（Ｂ０１）を出力する。第２重心算出部１０６ｂは第２重心１１６ｂとして、例えば、ｇ（ｂ１）、ｇ（ｂ２）及びｇ（ｂ３）を出力する。
【０２１６】
＜重心決定部１０７＞
重心決定部１０７には、第１重心１１６ａ（広域の重心）、及び第２重心１１６ｂ（個体の重心）が入力される。重心決定部１０７は、第２重心１１６ｂの中から、第２重心１１６ｂと第１重心１１６ａとの位置関係に基づいて、少なくとも１つの重心を目標物体の位置として抽出する。つまり、重心決定部１０７は、第１重心１１６ａと第２重心１１６ｂとを用いて、真の目標物体の個数に相当する重心を選別する機能を有する。
【０２１７】
図１２のフローチャートを用い、重心決定方法を説明する。
【０２１８】
まず、重心決定部１０７は、全領域で第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが共に１個ずつであるか否かを判定する（Ｓ２０１）。
【０２１９】
全領域で第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが共に１個ずつである場合（Ｓ２０１でＹｅｓ）、重心決定部１０７は、目標物体（人）が１体であると判定し、当該第２重心１１６ｂを目標物体の位置に決定する（Ｓ２１１）。
【０２２０】
一方、全領域で第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが複数である場合（Ｓ２０１でＮｏ）、重心決定部１０７は、距離レンジごとに以下の処理を行う。ここで、距離レンジが異なる場合干渉は発生しないので、距離レンジ間では干渉の影響を考慮する必要はない。
【０２２１】
まず、重心決定部１０７は、距離レンジごとに第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂを分離する（Ｓ２０２）。
【０２２２】
次に、重心決定部１０７は、第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが含まれる距離レンジのうち一つを選択する（Ｓ２０３）。
【０２２３】
次に、重心決定部１０７は、ステップＳ２０３で選択した距離レンジに含まれる第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが共に１個ずつであるか否かを判定する（Ｓ２０４）。
【０２２４】
距離レンジに含まれる第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが共に１個ずつである場合（Ｓ２０４でＹｅｓ）、重心決定部１０７は、距離レンジ内に目標物体（人）が１体のみ含まれると判定し、当該第２重心１１６ｂを目標物体の位置に決定する（Ｓ２０９）。
【０２２５】
一方、距離レンジに含まれる第１重心１１６ａ及び第２重心１１６ｂが複数である場合（Ｓ２０４でＮｏ）、重心決定部１０７は、第１重心を基準にして第２重心を２つのグループ（左グループ及び右グループ）に分割する（Ｓ２０５）。そして、重心決定部１０７は、第１及び第２グループから、少なくとも１点ずつ第２重心を選択し、選択した第２重心を目標物体１５０の位置に決定する。
【０２２６】
図１３Ａ及び図１３Ｂは、ステップＳ２０５〜Ｓ２０８の処理を説明するための図である。
【０２２７】
図１３Ａに示す例では、選択された距離レンジに１個の第１重心Ｇ（Ｂ０１）と、３個の第２重心ｇ（ｂ１）、ｇ（ｂ２）及びｇ（ｂ３）とが含まれている。この場合、重心決定部１０７は、第１重心Ｇ（Ｂ０１）を通り、かつｙ軸に並行な直線を基準に、第２重心ｇ（ｂ１）、ｇ（ｂ２）及びｇ（ｂ３）を、当該直線より左側に位置する左グループと、当該直線より右側に位置する右グループとに分割する。この例では、左グループに第２重心ｇ（ｂ１）が含まれ、右グループに第２重心ｇ（ｂ２）及びｇ（ｂ３）が含まれる。
【０２２８】
次に、重心決定部１０７は、各グループからパワーの大きい点を最大で２点ずつを選択する（Ｓ２０６）。ここでは、右グループに１点、左グループに２点、第２重心が含まれているので、重心決定部１０７は、左グループの第２重心ｇ（ｂ１）と、右グループの第２重心ｇ（ｂ２）及びｇ（ｂ３）とを選択する。
【０２２９】
次に、重心決定部１０７は、ステップＳ２０６で選択した第２重心のうち、左グループから１点、かつ右グループから１点を選択し、選択したペアごとに、当該ペアに含まれる２点の重心Ｍ（ペア重心）を算出する（Ｓ２０７）。ここでは、図１３Ｂに示すように、ｇ（ｂ１）とｇ（ｂ２）との重心Ｍ１２と、ｇ（ｂ１）とｇ（ｂ３）との重心Ｍ１３とが算出される。
【０２３０】
次に、重心決定部１０７は、第１重心と重心Ｍとの距離が最小となるペアを選択し、選択したペアに含まれる２つの第２重心を目標物体の位置に決定する（Ｓ２０８）。ここでは、図１３Ｂに示すように、第１重心Ｇ（Ｂ０１）に最も近い重心Ｍは、重心Ｍ１２なので、重心決定部１０７は、重心Ｍ１２のペアに含まれる第２重心ｇ（ｂ１）及びｇ（ｂ２）を選択する。つまり、この場合、重心決定部１０７は、第２重心ｇ（ｂ１）と、第２重心ｇ（ｂ２）とに目標物体がそれぞれ存在すると判定する。
【０２３１】
ここで、２人の目標物体が存在する場合、マイクロドップラー出力１１５で示される測定点には、２人の目標物体の胴体に対応する「準安定な測定点」と、２人の目標物体の腕や脚等に対応する「不安定な測定点」とが混在する。そして、第１重心１１６ａは、この混在する測定点の重心である。言い換えると、第１重心１１６ａは、準安定な測定点（偽像）の重心に対応する。また、第２重心１１６ｂは、この混在する測定点のうち、準安定な測定点に対応する反射点、つまり、２人の目標物体の胴体の重心の候補である。
【０２３２】
そして、この例では、３つの第２重心１１６ｂが算出されている。また、上述した第１重心に最も近いペアを選択する処理は、この３つの第２重心１１６ｂから、準安定な測定点に対応する２つの反射点、つまり、２人の目標物体の重心を選択する処理に相当する。
【０２３３】
全ての距離レンジに対してステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理が終了していない場合（Ｓ２１０でＮｏ）、ステップＳ２０３において、別の距離レンジが選択され、選択された距離レンジに対してステップＳ２０４以降の処理が行われる。また、全ての距離レンジに対してステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理が終了した場合（Ｓ２１０でＹｅｓ）、重心決定部１０７は、重心決定処理を終了する。つまり、各距離レンジにおいて、ステップＳ２０８又はＳ２０９で選択された第２重心が目標物体の位置と決定される。
【０２３４】
なお、スペクトラム拡散方式レーダにおけるレンジ分解能は、上記のＷｈと同程度に設定しておくことが好ましい。例えば、レンジ分解能は、０．３ｍ〜０．６ｍであることが好ましい。なお、レンジ分解能は、擬似雑音符号の符号レートｂを調整することで変更することができる。
【０２３５】
また、距離分解能を向上するためにレンジ分解能を例えば０．１ｍなど細かく設定する必要のある場合は、距離を細かく設定したうえで、重心決定部１０７は、複数の距離レンジ（例えば３レンジ又は６レンジ）を統合し、統合した仮想レンジごとにステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理を行なってもよい。
【０２３６】
また、ステップＳ２０５〜Ｓ２０８において、第２重心１１６ｂそのものを用いるのではなく、第１重心１１６ａを用いて第２重心１１６ｂを補正してもよい。具体的には、重心決定部１０７は、左グループに含まれる第２重心１１６ｂと、右グループに含まれる第２重心１１６ｂとに、第１重心１１６ａのドップラー周波数及びパワーを等分配する。そして、重心決定部１０７は、その分配されたドップラー周波数と元の第２重心１１６ｂの周波数とを用い、補正後の第２重心１１６ｂの周波数を算出してもよい。こうすることで、偽像のある場合に第２重心１１６ｂから失われていた干渉によるドップラー周波数成分（すなわちドップラー速度成分）を補償できる。これにより、真に近い情報を反映できるようになる。
【０２３７】
なお、本実施の形態では、正方格子パターンを用いた場合について説明したが、図１４Ａ〜図１５Ｃに示すようなさまざまな格子パターンを適用してもよい。
【０２３８】
図１４Ａは２次元の矩形格子を示し、正方格子はこの特殊な場合である。
【０２３９】
図１４Ｂは１次元の矩形格子を示す。この１次元の矩形格子は、ドップラー速度の干渉による偽像が方向推定のエラーで起こることに特化して、距離方向の区切りを省略したものである。なお、スペクトラム拡散方式レーダでは、そのレンジ分解能を距離方向の区切りとして用いることができる。
【０２４０】
また、図１４Ａ及び図１４Ｂに示す矩形格子は、その遠近に関わらず、横方向（ｘ方向）の間隔が均等になるため、目標物体の距離に関わらずその実体の大きさ（幅）に対応した一意の区切りが可能である。よって、これらの矩形格子は、目標物体の大きさを利用して複数物体を分離する場合に扱いやすいという利点がある。
【０２４１】
一方、図１４Ｃ及び図１４Ｄはそれぞれ２次元、及び１次元の扇状格子を示している。レーダの測定系が極座標系であるため、格子が扇形であると処理の上での親和性が高い。
【０２４２】
図１５Ａは、１次元の矩形格子と距離方向の扇状格子とを組み合わせた格子パターンである。この格子は、矩形格子による物体の大きさを反映した物体分離と、扇状格子による測定系（偽像発生のメカニズム）の親和性とを加味した構成である。
【０２４３】
また、図１５Ｂ及び図１５Ｃに示すように、精度を高めたい距離又は方向に対して区切り幅を狭めたような格子間隔を設定してもよい。
【０２４４】
（変形例１）
また、第１重心１１６ａに応じて、第２分割枠を決定してもよい。例えば、図１６Ａに示すように、距離レンジごとに第１重心１１６ａを１点決定し、第２分割枠Ａの交点座標を第１重心１１６ａと一致させるように設定する。このようにすることで、第１重心１１６ａに対する左右の位置関係を意識して動的に第２重心１１６ｂの算出及び重心の決定を行える。
【０２４５】
さらに、図１６Ｂに示すように、図１４Ｂに示す１次元の矩形格子と、スペクトラム拡散方式で定まる距離レンジとを組み合わせるとともに、距離レンジごとに矩形格子の区切り位置を、当該区切り位置が第１重心と一致するように左右にシフトさせてもよい。
【０２４６】
（変形例２）
第２重心算出部１０６ｂにおいて第２重心１１６ｂを算出する際、分割領域内の測定点の個数、すなわち、重心に寄与した測定点数を記録するようにしておいてもよい。そして、重心決定処理（図１２）において、第２重心１１６ｂの中から重心に寄与した測定点数が最大の分割領域に含まれる重心、又はその重心に最近接の重心を選択するようにしてもよい。
【０２４７】
このようにすることで、測定点群の集中と広がりとを考慮した重心、すなわち、物体形状における幾何的中心を反映した重心を選択できる。
【０２４８】
また、図１２のフローに示す物理的中心として選択した重心と、変形例２のような幾何的な中心として選択した重心とを両方算出し、両者が一致するかどうかを吟味することで、選択された重心の確からしさを判断することもできる。
【０２４９】
以上のように、本実施の形態に係るレーダシステム１００は、重心決定部１０７の出力である重心出力１１７と、イメージング結果であるマイクロドップラー出力１１５による取得イメージとを表示画面上に表示することができる。これによって、目標物体の形状イメージとその目標物体の位置とを同時に、又は必要に応じてどちらか一方をモニタすることができる。
【０２５０】
これにより、レーダシステム１００は、目標物体の形状イメージが不鮮明であっても、少なくとも物体の個数、位置、及び速度などのマクロな情報に関しては、分離して表示することができる。これは、形状を解釈する際の重要な情報となる。
【０２５１】
以上、本発明の実施の形態１に係るレーダシステム１００は、ドップラー速度の干渉により偽像が発生する状況であっても、アンテナ数を増やすことなく、複数物体個々についてマクロな情報を推定できる。このように、レーダシステム１００は、物体の位置の検出精度を向上できる。
【０２５２】
（実施の形態２）
図１７は、実施の形態２に係るレーダシステム２００の構成を示すブロック図である。図１７に示すレーダシステム２００は、実施の形態１で説明したレーダシステム１００の構成に加え、追尾予測部２０８を備える。また、重心決定部２０７が、追尾予測部２０８の出力である予測出力２１８を用いる点が異なる。また、実施の形態２に係るレーダシステム２００は、実施の形態１のように目標物体の数が３以上の場合にも適用できる。
【０２５３】
なお、実施の形態１と共通部分に関しては実施の形態１と同じ符号を付して説明を省略する。
【０２５４】
＜追尾予測部２０８＞
追尾予測部２０８は、重心決定部２０７から出力された重心出力２１７が入力される。重心決定部２０７の説明は後述するが、出力される重心出力２１７は実施の形態１と同様である。
【０２５５】
追尾予測部２０８は、重心決定部２０７により決定された、過去の目標物体の位置を用いて、未来の目標物体の位置である予測位置を予測する。具体的には、追尾予測部２０８は、測定データとして重心出力２１７を時系列で逐次取得する。また、追尾予測部２０８は、次のステップ（未来）の重心位置を推定（予測という）することのできる予測フィルタを含んでいる。そのような予測フィルタにはカルマンフィルタがある。このような予測フィルタによる、過去から現在に至る推定値は、測定結果が都度反映され、修正しながら漸化的に定まるため、目標物体の追尾（トラッキング）に利用されている。
【０２５６】
さらに、追尾予測部２０８では、レーダシステム１００により検知される目標物体の個数を予測する。具体的には、予測フィルタによって、検知外領域（検知性能又は物理的遮蔽によってシステムで検知できない領域）への目標物体の出入りがあるか（すなわち物体数の増減があるか）、又は、複数物体の同一距離レンジへの進入があるか（すなわち偽像の発生があるか）を予測できる。そこで、追尾予測部２０８は、個数変動の予測を使って物体個数を修正し、目標物体の個数を予め決定する。
【０２５７】
具体的には、追尾予測部２０８は、過去において物体の個数が２であり、予測フィルタによって、現在又は次ステップで偽像が生じていると判明すれば、個数の判定は２にする。これにより、偽像の影響で重心の候補（第２重心１１６ｂ）が３つ以上出力されたとしても、そのうち２つを選択すればよいことが明確となる。
【０２５８】
このように、予測出力２１８は、目標物体の個数Ｎと、それぞれの予測値（Ｘｐｉ，Ｙｐｉ，Ｚｐｉ）又は（Ｒｐｉ，Ａｐｉ，Ｅｐｉ）の情報（ただし、ｉ＝１，２，・・・Ｎ）と、偽像判定情報ＦＩとを含む。例えば、Ｎ＝２のとき、（Ｘｐ１，Ｙｐ１，Ｚｐ１）、及び（Ｘｐ２，Ｙｐ２，Ｚｐ２）の２組のデータが出力される。
【０２５９】
また、偽像判定情報ＦＩとは、（Ｘｐ１，Ｙｐ１，Ｚｐ１）、及び（Ｘｐ２，Ｙｐ２，Ｚｐ２）のレンジ番号をそれぞれＲｐ１、Ｒｐ２とすると、例えば、Ｒｐ１＝Ｒｐ２のとき、ＦＩ＝１（偽像確定）であり、Ｒｐ１≠Ｒｐ２のとき、ＦＩ＝０（偽像なし）である。
【０２６０】
または、さらに多段階に判定し、｜Ｒｐ１−Ｒｐ２｜＝０のとき、ＦＩ＝２（偽像確定）であり、｜Ｒｐ１−Ｒｐ２｜＝１のとき、ＦＩ＝１（偽像予備段階）であり、それ以外のとき、ＦＩ＝０（偽像なし）であってもよい。
【０２６１】
なお、予測出力２１８は距離レンジごとに区切って処理されることが好ましい。そうすることにより、問題となる距離レンジを区別して扱えるため、偽像の有無に応じた適切な重心決定を行うことができるようになる。
【０２６２】
＜重心決定部２０７＞
重心決定部２０７には、第１重心１１６ａ、第２重心１１６ｂ及び予測出力２１８が入力される。重心決定部２０７は、実施の形態１の場合とは異なり、予測出力２１８で示される目標物体の個数及び位置に基づいて重心を決定する。具体的には、重心決定部２０７は、複数の第２重心１１６ｂのうち、追尾予測部２０８で予測された数の第２重心１１６ｂを目標物体の位置に決定する。
【０２６３】
図１８は、重心決定処理のフローチャートである。また、図１９及び図２０は、重心決定部２０７における重心の選択方法を説明するための図である。
【０２６４】
以下では、同一距離レンジの情報のみ取り出し、当該情報が１次元の空間に丸められているものとして説明する。横軸はＡ値（方位角）又はＸ値（Ｘ位置）とする。
【０２６５】
まず、予測出力２１８で示される物体個数はＮ＝２であるとする。予測出力２１８で示される予測位置と第１重心１１６ａとの位置関係に応じて、重心の選択方法が異なっている。
【０２６６】
まず、重心決定部２０７は、予測出力２１８において、偽像の発生が示されているか否かを判定する（Ｓ３０１）。具体的には、重心決定部２０７は、上記のＦ＝１又は２の場合、偽像の発生があると判定し（Ｓ３０１でＹｅｓ）、Ｆ＝０の場合、偽像の発生がないと判定する（Ｓ３０１でＮｏ）。
【０２６７】
偽像の発生がある場合（Ｓ３０１でＹｅｓ）、重心決定部２０７は、２つの予測位置の間に第１重心１１６ａが存在するか否かを判定する（Ｓ３０２）。言い換えると、重心決定部２０７は、第１重心１１６ａの左右の両方に予測重心が存在するか否かを判定する。
【０２６８】
図１９に示すように、２つの予測位置の間に第１重心１１６ａ（第１重心Ｂ）が存在する場合（Ｓ３０２でＹｅｓ）、重心決定部２０７は、第２重心１１６ｂの中から各予測位置に最も近い点を選択する（Ｓ３０３）。具体的には、予測出力２１８で示される予測位置がＮ点の場合、重心決定部２０７は、複数の第２重心１１６ｂのうちのＮ点の各々と、Ｎ点の予測位置の各々との距離（又は距離の２乗）の和を算出する。そして、重心決定部２０７は、算出した和が最小となる組合せに含まれる第２重心１１６ｂを選択する。
【０２６９】
図１９の例では、重心決定部２０７は、以下の６通りの距離ｄを計算し、最小距離の組合せを選択する。
【０２７０】
ｄ１２＝（Ｘｇ１−Ｘｐ１）２＋（Ｘｇ２−Ｘｐ２）２
ｄ１３＝（Ｘｇ１−Ｘｐ１）２＋（Ｘｇ３−Ｘｐ２）２
ｄ２１＝（Ｘｇ２−Ｘｐ１）２＋（Ｘｇ１−Ｘｐ２）２
ｄ２３＝（Ｘｇ２−Ｘｐ１）２＋（Ｘｇ３−Ｘｐ２）２
ｄ３１＝（Ｘｇ３−Ｘｐ１）２＋（Ｘｇ１−Ｘｐ２）２
ｄ３２＝（Ｘｇ３−Ｘｐ１）２＋（Ｘｇ２−Ｘｐ２）２
【０２７１】
例えば、ｄ１２が最小距離であれば、重心決定部２０７は、重心出力２１７として第２重心Ｘｇ１及びＸｇ２を選択する。
【０２７２】
また、追尾予測部２０８では、追尾を実行するために、目標物体にラベリングして（識別番号を付けて）管理している。例えば、物体１に対する予測位置がＸｐ１であり、物体２に対する予測位置がＸｐ２である。したがって、重心出力２１７において、重心Ｘｇ１は物体１に対応付けられており、重心Ｘｇ２は物体２に対応付けられている。
【０２７３】
なお、ここでは位置の次元を１次元に落として説明したが、２次元及び３次元での評価が必要であれば、容易に拡張できる。
【０２７４】
また、位置の情報のみならず、ドップラー周波数Ｆ（Ｆｇ，Ｆｐ）も含めた最小距離を吟味することにより、動きの類似度を含めた評価が可能になるため、より好ましい。
【０２７５】
例えば、ｉ，ｊを指標、ｗを重み付け（物理次元の統一を含む）としたとき、下記（式１０）を用いて距離ｄを算出すればよい。
【０２７６】
ｄ＝Σｉ，ｊ｛（Ｘｇｉ−Ｘｐｊ）２＋ｗ×（Ｆｇｉ−Ｆｐｊ）２｝  ・・・（式１０）
【０２７７】
図２０は、予測位置の間に第１重心１１６ａがない場合を示す図である。２つの予測位置の間に第１重心１１６ａが存在しない場合（Ｓ３０２でＮｏ）、重心決定部２０７は、予測出力２１８を判定に用いず、図１２に示す実施の形態１の決定フローにより重心を選択する（Ｓ３０４）。
【０２７８】
また、予測出力２１８において偽像の発生がないことが示される場合（Ｓ３０１でＮｏ）、図２１に示すように第２重心算出部１０６ｂで算出された複数の第２重心Ｂをそのまま目標物体の位置として選択する（Ｓ３０５）。また、この場合、第１重心算出部１０６ａは、第１重心１１６ａを算出しなくてもよい。
【０２７９】
なお、ここでは、物体が２個の場合を説明したが、予測出力２１８により３個以上の物体が予測されている場合にも同様の処理を行うことができる。
【０２８０】
（実施の形態２の変形例１）
また、重心決定部２０７は、上述した処理の代わりに、以下に示す処理を行なってもよい。
【０２８１】
図２２は、実施の形態２の変形例１に係る重心決定処理のフローチャートである。また、予測出力２１８において、物体個数が３以上（Ｎ≧３）のときの概略をＮ＝３を例に図２３に示す。Ｎ≧３のとき、重心決定部２０７では、次のフローにより重心を決定する。また、距離レンジごとに以下の処理が行われる。
【０２８２】
まず、重心決定部２０７は、第１重心１１６ａを基準として、第２重心を左右のグループ（第１グループ及び第２グループ）に分割する（Ｓ３２１）。
【０２８３】
また、重心決定部２０７は、第１重心１１６ａを基準として、予測候補を左右のグループ（第３グループ及び第４グループ）に分割する（Ｓ３２２）。
【０２８４】
次に、重心決定部２０７は、左右の両方のグループに予測位置が含まれているか否かを判定する（Ｓ３２３）。
【０２８５】
予測位置が左右の両方のグループに含まれている場合（Ｓ３２３でＹｅｓ）、重心決定部２０７は、グループごとに各予測位置に最も近い第２重心の組み合わせを、目標物体の位置として選択する（Ｓ３２４）。つまり、重心決定部２０７は、左グループに含まれる複数の第２重心のうち、左グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、右グループに含まれる複数の第２重心のうち、右グループに含まれる各予測位置に最も近い第２重心と、を目標物体の位置に決定する。具体的には、左グループに含まれる予測位置がＮ点の場合、重心決定部２０７は、左グループに含まれる複数の第２重心１１６ｂのうちのＮ点の各々と、Ｎ点の予測位置の各々との距離（又は距離の２乗）の和を算出する。そして、重心決定部２０７は、算出した和が最小となる組合せで重心を選択する。なお、右グループに対する処理も同様である。
【０２８６】
図２３に示す例では、第２重心Ｘｇ１、Ｘｇ２及びＸｇ３が左グループに含まれ、第２重心Ｘｇ４及びＸｇ５が右グループに含まれる。また、予測位置Ｘｐ１及びＸｐ２が左グループに含まれ、予測位置Ｘｐ３が右グループに含まれる。よって、重心決定部２０７は、左グループに含まれる３つの第２重心と２つの予測位置との組み合わせである６パターンについて、各第２重心と各予測位置との距離（又は距離の２乗）の和を算出する。ここでは、６つ組み合わせのうち、Ｘｇ１とＸｐ１とのペアと、Ｘｇ２とＸｐ１とのペアとを含む組み合わせの上記和が最も小さくなる。よって、重心決定部２０７は、予測位置Ｘｐ１に対応する第２重心としてＸｐ１を選択し、予測位置Ｘｐ２に対応する第２重心としてＸｐ２を選択する。
【０２８７】
また、重心決定部２０７は、右グループに含まれる予測位置Ｘｐ３に対応する第２重心として、右グループに含まれる第２重心Ｘｇ４及びＸｇ５のうち、当該予測位置Ｘｐ３に最も近い第２重心Ｘｇ４を選択する。
【０２８８】
一方、予測位置が左右のグループの一方にのみに含まれている場合（Ｓ３２３でＹｅｓ）、重心決定部２０７は、予測位置が含まれないグループから１点、予測位置が含まれるグループからＮ−１点の第２重心を選択する（Ｓ３２５）。例えば、予測位置が左グループのみに含まれている場合、重心決定部２０７は、左グループに含まれるＮ個の予測位置のうち、Ｎ−１を選択する。例えば、重心決定部２０７は、左グループに含まれるＮ点の予測位置のうち、第１重心Ｂに最も近い予測位置を除くＮ−１点の予測位置を選択する。そして、重心決定部２０７は、選択したＮ−１点の予測位置に対して、距離の和が最小となるＮ−１点の第２重心を選択する。また、重心決定部２０７は、右グループに含まれる第２重心のうち、第１重心１１６ａに最も近い第２重心を選択する。
【０２８９】
このように、第１重心１１６ａを基準にすることで、予測位置と第２重心１１６ｂとのペアリングの組合せ数を減らすこととができる。さらに、ドップラー速度の干渉によって偽像が発生しても、可能な限り有効なデータを抽出できるようになる。このように、当該レーダシステム２００は、より安定な追尾を実現できる。
【０２９０】
以上、本発明の実施の形態２に係るレーダシステム２００は、ドップラー速度の干渉による偽像がある状況であっても、アンテナ数を増やすことなく、測定点の中から目標物体個々のマクロな情報を推定及び分離できる。これにより、レーダシステム２００は、安定なトラッキングを実現できる。
【０２９１】
以上、本発明の実施の形態に係るレーダシステムについて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。
【０２９２】
また、上記実施の形態に係るレーダシステムに含まれる処理部の一部又は全ては集積回路であるＬＳＩとして実現してもよい。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
【０２９３】
また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０２９４】
また、本発明の実施の形態に係る、レーダシステムの機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。
【０２９５】
さらに、本発明は上記プログラムであってもよいし、上記プログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。
【０２９６】
また、上記実施の形態１〜２に係る、レーダシステム、及びそれらの変形例の機能のうち少なくとも一部を組み合わせてもよい。
【０２９７】
また、上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。
【０２９８】
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
【０２９９】
また、上記のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
【０３００】
更に、本発明の主旨を逸脱しない限り、本実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０３０１】
本発明は、ドップラーレーダシステムに適用できる。また、本発明は、このようなドップラーレーダシステムを用いる防犯システム又は衝突回避システムに有用である。
【符号の説明】
【０３０２】
１００、２００  レーダシステム
１０１ａ  送信部
１０１ｂ  受信部
１０２  距離算出部
１０３  ドップラー解析部
１０４  方向算出部
１０５  マイクロドップラー演算部
１０６  重心算出部
１０６ａ  第１重心算出部
１０６ｂ  第２重心算出部
１０７、２０７  重心決定部
１２０  送信アンテナ
１２１、１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ  受信アンテナ
１１１  受信信号
１１２  レンジ出力
１１３  ドップラー出力
１１４  方向出力
１１５  マイクロドップラー出力
１１６ａ  第１重心
１１６ｂ  第２重心
１１７、２１７  重心出力
１３１、１３２  測定点
１５０、１５０ａ、１５０ｂ  目標物体
１６１ａ、１６１ｂ、１６２ａ、１６２ｂ  反射点
２０８  追尾予測部
２１８  予測出力
９０１  レーダ装置
９１０  送信器
９１１  送信アンテナ
９１２、９１３  受信アンテナ
９２０、９３０  受信器
９３１、９３２、９３３  被測定物
【図１】
2013096828.tif 000008
【図３】
2013096828.tif 000009
【図４】
2013096828.tif 000010
【図５Ａ】
2013096828.tif 000011
【図５Ｂ】
2013096828.tif 000012
【図５Ｃ】
2013096828.tif 000013
【図６】
2013096828.tif 000014
【図７Ａ】
2013096828.tif 000015
【図７Ｂ】
2013096828.tif 000016
【図８Ａ】
2013096828.tif 000017
【図８Ｂ】
2013096828.tif 000018
【図９Ａ】
2013096828.tif 000019
【図９Ｂ】
2013096828.tif 000020
【図１０】
2013096828.tif 000021
【図１１】
2013096828.tif 000022
【図１２】
2013096828.tif 000023
【図１３Ａ】
2013096828.tif 000024
【図１３Ｂ】
2013096828.tif 000025
【図１４Ａ】
2013096828.tif 000026
【図１４Ｂ】
2013096828.tif 000027
【図１４Ｃ】
2013096828.tif 000028
【図１４Ｄ】
2013096828.tif 000029
【図１５Ａ】
2013096828.tif 000030
【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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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２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２１】
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