(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標に向けて電波を発射し、目標からの反射波を受信して得られる受信信号から目標を類別する目標類別方法において、
前記受信信号から所望の受信信号を抽出する第１のステップと、該抽出された受信信号を時間領域からドップラー周波数領域へ変換する第２のステップと、前記第２のステップの出力信号のうち閾値以上の信号を検出する第３のステップと、前記第３のステップで得られたドップラー周波数スペクトラムの形状から目標の特徴を示す複数の特徴素を算出する第４のステップと、前記第４のステップで算出された各特徴素に対して予め統計的処理により作成されたウェイトテーブルを用いて重み付けを行う第５のステップと、前記第５のステップで得られた出力値である各特徴素毎のウェイト値に基づいて目標の確信度を算出する第６のステップからなり、
前記第４のステップは、前記第３のステップで得られた閾値以上のドップラー周波数スペクトラムに基づき、
目標強度を算出するステップと、
そのスペクトラムの分散又は標準偏差を算出するステップと、
そのスペクトラムのばらつきを算出するガウスパターン生成ステップ及び差分算出ステップと、
そのスペクトラムの対称性を算出するステップと、
そのスペクトラムの尖度を算出するステップと
を含むことを特徴とする目標類別方法。
【請求項２】
目標に向けて電波を発射し、目標からの反射波を受信して得られる受信信号から目標を類別する目標類別装置において、
前記受信信号から所望の受信信号を抽出する信号処理部と、該信号処理部により抽出された受信信号を時間領域からドップラー周波数領域へ変換するドップラー周波数変換器と、該ドップラー周波数変換器の出力信号のうち閾値以上の信号を検出する閾値検出器と、該閾値検出器から出力されるドップラー周波数スペクトラムの形状から目標の特徴を示す複数の特徴素を算出する特徴素算出器と、予め統計的処理により作成されたウェイトテーブルと、前記特徴素算出器により算出された各特徴素に対して前記ウェイトテーブルを用いて重み付けを行うウェイト処理器と、該ウェイト処理器の出力値である各特徴素毎のウェイト値に基づいて目標の確信度を算出する確信度算出器を備え、
前記特徴素算出器は、前記閾値検出器から出力される閾値以上のドップラー周波数スペクトラムから、目標強度を算出する強度算出器と、そのスペクトラムの分散又は標準偏差を算出する分散算出器と、そのスペクトラムのばらつきを算出するガウスパターン生成器及び差分算出器と、そのスペクトラムの対称性を算出する対称性算出器と、そのスペクトラムの尖度を算出する尖度算出器を備えていることを特徴とする目標類別装置。
【請求項３】
前記確信度算出器は、前記ウェイト処理器の出力値である各特徴素毎のウェイト値を入力して目標の確信度を算出する複数の２入力のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算手段によって構成されていることを特徴とする請求項２記載の目標類別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、目標類別装置に関し、特にレーダ装置の受信信号によりその反射物体を判別する目標類別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
受信信号による目標類別は、操作員が高い確度で目標を判別するために必要な技術であり、迅速性、確実度及び容易性が要求される。対象となる目標の画像情報が得られないレーダ、ソナー等の情報から目標を類別する方法としては、従来から操作員の経験に頼る割合が大きいため、迅速で正確な類別が可能な装置が必要である。
【０００３】
そのため、ソナーにおける目標類別方法の一例として、目標信号の持つ複数の特徴素を抽出・統合して、これら特徴素から目標信号の確信度を算出し、これを用いて目標か否かを判断することにより、残響等の影響を受けずに目標の検出率の向上を図る技術が、特開平９−１４５８３４号公報（特許第２８２６４９４号）に開示されている。
【０００４】
図８は、上記公報記載の目標信号検出装置の構成を示すブロック図である。送受波器１０は、複数個の電気音響変換素子が配列された構成を備えており、水中に音波を発信するとともに、目標からの反響音を受信する。信号処理部２０は、送受波器１０により受信された信号を入力し、Ｓ／Ｎ比の向上を行うとともに、受信信号が有する複数の特徴を強調して、振幅係信号（振幅、方位）、位相誤差分散係信号（位相誤差分散値、方位）およびドップラー分析係信号（スペクトラム）を出力する。
【０００５】
信号検出部３０は、信号処理部２０から出力される上記３系統の時系列信号からそれぞれの系統毎に目標らしき信号を抽出して目標信号とし、さらに、抽出した目標信号の区間からその信号が有する特徴素の特徴量を算出する。
【０００６】
目標検出部４０は、信号検出部３０により抽出された各３系統毎の目標信号を、各系統で検出された目標信号の位置に基づいて統合し、その統合された位置を算出するとともに、その位置及び統合された各系統の目標信号の特徴素を出力する。
【０００７】
目標類別部５０は、目標検出部４０から出力される統合された各系統の特徴素の特徴量個々に対して、予め作成された重み付けテーブル６０を参照して重み付けを行い、さらに、重み付けされた各特徴素から確信度を算出し、この確信度に基づいて受信信号を目標からの信号か否かを判定し、目標信号の位置等を表示部に出力する。
【０００８】
図９に、上記公報記載の目標類別部５０の構成を示す。重み付け処理部５０１は、目標検出部４０から出力される目標毎の位置（方位、距離）および特徴素（信号Ｓ／Ｎ、信号長、位相誤差分散値、ドップラーＳ／Ｎおよびドップラー偏移）を入力し、各特徴素に対して特徴素毎の重み付けを行い、特徴素毎の重みおよび目標位置を確信度算出部５０２に出力する。
【０００９】
この特徴素毎の重み付けは、予め各特徴素毎に特徴素の入力特徴量と重み係数との関係（入力：特徴量Ｘｉ、出力：重み係数（０〜１））が登録された重み付けテーブル６０を参照することにより行われる。
【００１０】
確信度算出部５０２は、重み付け処理部５０１から出力される目標位置及び各特徴素毎の重みに基づいて目標の確信度を算出し、この確信度と目標位置とを確信度閾値処理部５０３に出力する。目標の確信度算出には、簡易的エキスパートシステムの一つである２入力のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算が使用され、５つの入力特徴素に対して順次４回のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算を行うことによって目標の確信度を算出している。
【００１１】
確信度閾値処理部５０３は、確信度算出部５０２から出力される目標位置および目標の確信度を入力し、目標の確信度に対して、予め統計的処理等により決定された閾値を用いて閾値処理を行い、確信度が閾値を越える目標が目標として抽出され、その位置等が表示部に出力される。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記公報記載の発明では、水中に存在する目標を対象としており、水中に音波を発信し、その反響音（受信信号）から算出した特徴素（対象目標の特性を定量化したもの）により目標の類別を行っており、特徴素として、信号Ｓ／Ｎ、信号長、位相誤差分散値、ドップラーＳ／Ｎおよびドップラー偏移が用いられている。
【００１３】
上記公報記載の技術を、地上目標等を対象としたレーダ装置に適用しようとしても、地上目標は、水中目標とはその物理的振る舞いが異なり、その類別の基本となる対象目標の特性が異なるために、特徴素として上記公報記載の特徴素をそのまま利用しても目標の検出率の向上は図れないという問題がある。
【００１４】
本発明の目的は、上記問題点に鑑み、地上目標等を対象としたレーダ装置に適用可能な目標類別手段を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、地上目標等のスペクトラムの形状に着目し、該スペクトラムから対象目標の特性を定量化した複数の特徴素を算出し、該算出した複数の特徴素を用いて目標類別を行うことを特徴とする。
【００１６】
具体的には、本発明の目標類別装置は、特徴素算出器に、強度算出器、分散算出器、ガウスパターン生成器、差分算出器、対称性算出器、及び尖度算出器を備え、目標強度、スペクトラムの分散又は標準偏差、スペクトラムのばらつき、スペクトラムの対称性、スペクトラムの尖度という特徴素を算出する機能を備えたことを特徴としている。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明による目標類別装置の実施の形態を示す構成図である。本発明の目標類別装置と上記公報記載の目標類別装置とは、特に特徴素算出器３の構成及び動作において大きく異なる。
【００１８】
図１において、対象目標に電波を発射し、対象目標から反射された受信信号は、ドップラー周波数変換器１へ入力される。ドップラー周波数変換器１では、入力された受信信号のうち、信号処理部７において検出された目標に対して、ＦＦＴ処理等により時間領域の信号をドップラー周波数領域に変換する。
【００１９】
閾値検出器２では、ある閾値を設定し、ドップラー周波数変換器１の全出力信号から閾値以上の信号を検出する。閾値検出器２の出力信号は、特徴素算出器３に入力され、目標のスペクトラム（周波数領域における信号）形状を定量化した特徴素を算出する。特徴素算出器３によって算出された特徴素はウェイト処理器４に入力される。
【００２０】
ウェイト処理器４では、特徴素算出器３から出力された各特徴素の値に対して、予め統計的処理により作成されたウェイトテーブル６を参照してウェイト係数を決定する。ウェイトテーブル６は、例えば、所要類別数が３種類であれば、特徴素数×３種類分のウェイトテーブルが格納されている。
【００２１】
本発明の実施の形態では特徴素数は５であるので、所要類別数が３であれば、ウェイトテーブル数は１５となる。前記ウェイト係数は確信度算出器５に入力される。確信度算出器５は、各特徴素毎にウェイト値に基づいて、２入力のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算により目標の確信度を算出する。
【００２２】
図２は、本発明の実施形態における特徴素算出器３の構成を示すブロック図である。
【００２３】
本発明の特徴素算出器３では、閾値検出器２の出力信号から、目標のスペクトラム形状を定量化した特徴素として、以下の５種類の特徴素が算出され、算出された各特徴素はウェイト処理器４へ出力される。
【００２４】
▲１▼目標強度、
▲２▼スペクトラムの分散又は標準偏差、
▲３▼スペクトラムのばらつき、
▲４▼スペクトラムの対称性、
▲５▼スペクトラムの尖度。
【００２５】
上記特徴素は以下のように定義される。
まず、「目標強度」は、強度算出器３０１により目標のスペクトラム強度の最大値又は平均値として算出される。また、上記の特徴素のうち、「スペクトラムの分散又は標準偏差」、「スペクトラムの対称性」、および「スペクトラムの尖度」は、スペクトラム中心に対するｋ次モーメントを求める以下の式（１）〜式（４）に基づいて、それぞれ分散算出器３０２、対称性算出器３０５、および尖度算出器３０６によって算出される。
【００２６】
【数１】
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「▲３▼スペクトラムのばらつき」は、まず、ガウスパターン生成器３０３でスペクトラムのガウスパターン近似を行い、次に差分算出器３０４において元のスペクトラムとガウスパターン近似曲線の差分値の総和を算出する。
【００２７】
図３は、この「▲３▼スペクトラムのばらつき」の算出を説明するための概念図である。図３の上段は、スペクトラムＳ(ｆ)とこのスペクトラムＳ(ｆ)をガウスパターンで近似したフィッティングカーブＦ(ｆ)を重畳させた図である。ここで、スペクトラムＳ(ｆ)とフィッティングカーブＦ(ｆ)の差分の絶対値を求めると図３の下段のようになる。最後に各周波数の差分の絶対値の総和を算出し、「▲３▼スペクトラムのばらつき」とする。
【００２８】
図４及び図５は、それぞれ本発明による特徴素の算出に関する異なる実施例を示している。特徴素のうち、スペクトラムの標準偏差、スペクトラムの対称性、スペクトラムの尖度、スペクトラムばらつきについて模擬的に発生させたスペクトラムにより評価したものであり、標準偏差、対称性、尖度については両者の間にほとんど変化がないが、スペクトルのばらつきに差が見られる。
【００２９】
従って、図４と図５のように対象目標の各スペクトラム成分が変動する場合では、スペクトラムとスペクトラムをガウスパターンで近似したフィッテイングカーブの差分値の総和が有効な特徴素であると考えられる。
【００３０】
図６は、本発明の実施形態における特徴素算出器３、ウェイト処理器４、確信度算出器５及びウェイトテーブル６の構成を示すブロック図である。
【００３１】
特徴素算出器３で算出された各特徴素は、ウェイト処理器４に入力され、ウェイト処理器４において、予め各特徴素毎に特徴量とウェイト係数の関係（入力：特徴量ｘi、出力：ウェイト係数ｆi(ｘi)（０〜１））が登録されたウェイトテーブル６に基づいて各特徴素毎に重み付けを行い、各特徴素毎のウェイト係数ｆi(ｘi)が確信度算出器５に入力される。
【００３２】
ウェイトテーブル６は、例えば目標強度の場合、図７のような分布になっている。横軸が特徴量ｘi縦軸がウェイト係数ｆi(ｘi)である。ウェイト係数の分布は、類別された目標毎（目標Ａ、Ｂ、Ｃ）に異なり、多数取得された実データ等によって最適化される。
【００３３】
確信度算出器５では、前記ウェイト処理器４から出力される各特徴素のウェイト係数に基づいて目標の確信度を算出する。目標の確信度の算出には、２入力のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算が用いられる。２入力のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算は式（５）により行われる。
【００３４】
ｃ＝ａ＋ｂ−ａｂ          （５）
ここで、ａ、ｂは入力、ｃは出力である。
【００３５】
目標確信度の算出には、図６に示すように、特徴素のウェイト係数が５入力であるため、トーナメント形式で４回のＭＹＣＩＮ−ＯＲ演算が行われる。
【００３６】
【発明の効果】
本発明は、地上目標等のスペクトラムの形状から対象目標の特性を定量化した複数の特徴素を用いて目標類別処理を行っているので、地上目標等を対象としたレーダ装置における目標の検出率の向上を図ることができる。
【００３７】
また、特徴素として、目標強度、スペクトラムの分散又は標準偏差、スペクトラムのばらつき、スペクトラムの対称性、スペクトラムの尖度を用いているので、より正確な地上目標目標類別が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の目標類別装置の実施形態を示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態の特徴素算出器の構成を示すブロック図である。
【図３】スペクトラムのばらつきの算出を説明する概念図である。
【図４】特徴素の算出に関する実施例である。
【図５】特徴素の算出に関する実施例である。
【図６】本発明の実施形態のウェイト処理器、確信度算出器の構成及び動作を示す図である。
【図７】ウェイトテーブルを説明する概念図である。
【図８】従来例を示すブロック図である。
【図９】従来例における一部詳細ブロック図である。
【符号の説明】
１  ドップラー周波数変換器
２  閾値検出器
３  特徴素算出器
４  ウェイト処理器
５  確信度算出器
６  ウェイトテーブル
７  信号処理部
３０１  強度算出器
３０２  差分算出器
３０３  ガウスパターン生成器
３０４  分散算出器
３０５  対称性算出器
３０６  尖度算出器
【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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