(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダから受信したパルスの系列をパルス列とすると共に、レーダビームの走査などを原因として、あるレーダからのパルスが長時間に渡って受信できないことがある場合に、一回の連続して受信できる時間帯にそのレーダから受信したパルスの系列をスキャンパルス列として、未知数のレーダが放射したレーダパルスを受信し、受信したレーダパルスを、各レーダ毎に分類し、同じレーダからのパルスの集合を求めるレーダパルス分類方法において、
受信したレーダパルスを、パルス内特徴の類似性や、パルス到来時刻の周期性を用いて、同じレーダから送信されたパルス列に分類するパルス分類ステップと、前記パルス分類ステップで分類されたパルス列が、真にパルス列であるか、もしくは、スキャンパルス列であるかを認識して、スキャンパルス列を抽出するスキャンパルス列抽出ステップとを有し、パルス列とスキャンパルス列をそれぞれ求めるパルス分類・分別ステップと、
前記スキャンパルス列抽出ステップで抽出されたスキャンパルス列を、同じレーダからのパルス列に分類するスキャンパルス列分類ステップと、
前記スキャンパルス列抽出ステップでスキャンパルス列として抽出されずに残ったパルス列と、前記スキャンパルス列分類ステップで求められたパルス列とを統合し、最終的な分類結果を求める統合ステップと
を有することを特徴とするレーダパルス分類方法。
【請求項２】
請求項１記載のレーダパルス分類方法において、
前記パルス分類ステップは、
パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出し、これにフラグを付加するスキャンパルス列検出ステップと、
現在保持している仮説に対して、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出ステップで、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成ステップと、
各仮説の評価値を算出する評価値算出ステップと、
評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少ステップと、
パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出ステップと
からなることを特徴とするレーダパルス分類方法。
【請求項３】
請求項１記載のレーダパルス分類方法において、
前記パルス分類ステップは、
現在保持しているどの仮説においても同じパルスが分類され、同じパルスの集合となっているパルス列が、スキャンパルス列であるか判定し、スキャンパルス列である場合には、そのパルス列にフラグを付加する第２スキャンパルス列検出ステップと、
現在保持している仮説に対して、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出ステップで、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成ステップと、
各仮説の評価値を算出する評価値算出ステップと、
評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少ステップと、
パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出ステップと
からなることを特徴とするレーダパルス分類方法。
【請求項４】
請求項１記載のレーダパルス分類方法において、
前記パルス分類ステップは、
パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出して、これにフラグを付加し、既にフラグを付加されているスキャンパルス列の中に、これと同じレーダから得られたと判定されるスキャンパルス列がある場合には、これと統合して、一つのパルス列であるとするスキャンパルス列検出・統合ステップと、
現在保持している仮説に対して、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出・統合ステップでスキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成ステップと、
各仮説の評価値を算出する評価値算出ステップと、
評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少ステップと、
パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出ステップと
からなることを特徴とするレーダパルス分類方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載のレーダパルス分類方法において、
前記スキャンパルス列分類ステップは、
現在保持している、スキャンパルス列をレーダ毎に仮に分類したスキャン仮説に対して、新たに１つのスキャンパルス列を加えてスキャン仮説を新たに生成するスキャン仮説生成ステップと、
各スキャン仮説の評価値を算出するスキャン評価値算出ステップと、
評価値によりスキャン仮説を選択し、スキャン仮説数を減少させるスキャン仮説数減少ステップと、
スキャンパルス列分類結果を算出するスキャンパルス列分類結果算出ステップと
からなることを特徴とするレーダパルス分類方法。
【請求項６】
レーダから受信したパルスの系列をパルス列とすると共に、レーダビームの走査などを原因として、あるレーダからのパルスが長時間に渡って受信できないことがある場合に、一回の連続して受信できる時間帯にそのレーダから受信したパルスの系列をスキャンパルス列として、未知数のレーダが放射したレーダパルスを受信し、受信したレーダパルスを、各レーダ毎に分類し、同じレーダからのパルスの集合を求めるレーダパルス分類装置において、
受信したレーダパルスを、パルス内特徴の類似性や、パルス到来時刻の周期性を用いて、同じレーダから送信されたパルス列に分類するパルス分類手段と、前記パルス分類手段で分類されたパルス列が、真にパルス列であるか、もしくは、スキャンパルス列であるかを認識して、スキャンパルス列を抽出するスキャンパルス列抽出手段とを有し、パルスを入力として、パルス列とスキャンパルス列をそれぞれ出力するパルス分類・分別手段と、
前記スキャンパルス列抽出手段で抽出されたスキャンパルス列を、同じレーダからのパルス列に分類するスキャンパルス列分類手段と、
前記スキャンパルス列抽出手段でスキャンパルス列として抽出されずに残ったパルス列と、前記スキャンパルス列分類手段で求められたパルス列を統合し、最終的な分類結果を出力する統合手段と
を備えたことを特徴とするレーダパルス分類装置。
【請求項７】
請求項６記載のレーダパルス分類装置において、
前記パルス分類手段は、
パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出し、これにフラグを付加するスキャンパルス列検出手段と、
入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段と、
各仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、
評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段と、
パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段と
を備えたことを特徴とするレーダパルス分類装置。
【請求項８】
請求項６記載のレーダパルス分類装置において、
前記パルス分類手段は、
入力された全ての仮説においても同じパルスが分類され、同じパルスの集合となっているパルス列が、スキャンパルス列であるか判定し、スキャンパルス列である場合には、そのパルス列にフラグを付加する第２スキャンパルス列検出手段と、
入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段と、
各仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、
評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段と、
パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段と
を備えたことを特徴とするレーダパルス分類装置。
【請求項９】
請求項６記載のレーダパルス分類装置において、
前記パルス分類手段は、
パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出して、これにフラグを付加し、既にフラグを付加されているスキャンパルス列の中に、これと同じレーダから得られたと判定されるスキャンパルス列がある場合には、これと統合して、一つのパルス列であるとするスキャンパルス列検出・統合手段と、
入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出・統合手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段と、
各仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、
評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段と、
パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段と
を備えたことを特徴とするレーダパルス分類装置。
【請求項１０】
請求項５ないし９のいずれかに記載のレーダパルス分類装置において、
前記スキャンパルス列分類手段は、
スキャンパルス列をレーダ毎に仮に分類したスキャン仮説が入力され、入力された全てのスキャン仮説に対して、新たに１つのスキャンパルス列を加えてスキャン仮説を新たに生成するスキャン仮説生成手段と、
各スキャン仮説の評価値を算出するスキャン評価値算出手段と、
評価値によりスキャン仮説を選択し、スキャン仮説数を減少させるスキャン仮説数減少手段と、
スキャンパルス列分類結果を算出するスキャンパルス列分類結果算出手段と
を備えたことを特徴とするレーダパルス分類装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダから放射されるパルスを受信し、受信したパルスをレーダ毎に分類するレーダパルス分類方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１３は、複数のレーダからレーダパルスを混在して受信した場合に、その受信レーダパルス列である混在レーダパルス列の例を示す。図１３に示す混在レーダパルス列に含まれるレーダパルスにおいて、同じレーダが放射しているレーダパルスは、パルス幅、パルス振幅、パルス到来方位、キャリア周波数といった個々のレーダパルスから抽出できる特徴（パルス内特徴）が近い値であったりする。また、レーダが周期的にレーダパルスを放射する場合には、レーダパルスの到来時刻が周期的であったり、すなわち、あるレーダからのパルスを到来時刻順に並べた場合に隣接するパルスの到来時刻の差分（パルス到来間隔）は近い値であったりする。
【０００３】
図１４は、このような混在レーダパルス列に含まれるレーダパルスを、各レーダ毎に分類した例を示す。混在レーダパルス列に含まれるパルスを分類する場合、その分類例としては、何通りも考えられる。ここで、各分類例を仮説と呼ぶことにし、特に、ｋ個のパルスを分類した仮説を、ｋパルスの仮説と呼ぶ。これは複数個存在するので、ｉ個目のｋパルスの仮説をｋパルスの仮説ｉと呼ぶ。ｋパルスの仮説の中で、正しい仮説は１つだけである。また、ｋ番目のパルスを分類した分類例をｋ番目のパルスの仮説と呼ぶことにする。ｋパルスの仮説がｋ個のパルスを分類した仮説であるのに対して、ｋ番目のパルスの仮説は、１個のパルスを分類した仮説である。
【０００４】
図１４に示すように、５番目のパルスまでを仮に分類し、いくつかの仮説があるとする。ここで、さらに新たに６番目のパルスを分類する場合、図１４における５パルスの仮説１に対する、６番目のパルスの仮説としては、６番目のパルスをレーダ１に分類する仮説、レーダ２に分類する仮説などが考えられる。５パルスの仮説１に、これらの６番目のパルスの仮説をそれぞれ足し併せることによって、６パルスの仮説が複数生成される。同様に、５パルスの仮説２に対しても、６番目のパルスの仮説として、複数の仮説が考えられ、これらを５パルスの仮説２に足し併せることによって、６パルスの仮説が複数生成される。
【０００５】
また、本特許においては、パルス到来時刻もパルス内特徴の１つであるとし、ｋ番目のパルスにおけるｊ番目のパルス内特徴の値をｙｋｊ、ｋ番目のパルスの全てのパルス内特徴値を表すベクトルをパルス内特徴ベクトルＢｙｋ、ｋ個のパルスのパルス内特徴を表す行列をパルス内特徴行列ＢＹｋとする。これらの関係を次式（１）に示す。
【数１】
0003768851.tif 000002
【０００６】
受信したレーダパルスをレーダ毎に分類する場合、各レーダパルスから抽出されるパルス幅、パルス振幅、パルス到来方位、キャリア周波数といったパルス内特徴の類似性を利用する方法と、レーダが周期的にレーダパルスを放射することを前提として、レーダパルスの到来時刻の周期性を利用する方法と、これらを併用する方法がある。ここでは、レーダパルスの到来時刻の周期性を利用する手法、もしくは、併用する手法について考える。
【０００７】
図１５は、レーダパルスの到来時刻の周期性を利用（併用）してレーダパルスを分類するレーダパルス分類装置として、「誤検出を考慮したＭＨＴレーダパルス列分離法」、電子情報通信学会宇宙航行エレクトロニクス研究会、SANE2001-10, pp.69-76, April 2001.に示されたレーダパルス分類装置の構成を示すブロック図である。
【０００８】
以下、図１５に示すレーダパルス分類装置の動作を、図１６に示すレーダパルス分類方法のフローチャートと、図１７に示す仮説生成、評価値算出、仮説数減少の手順に関する概念図とを参照してと併せて説明する。パルス分類手段１０は、パルス内特徴を求めたパルスおよび出力要求信号を入力として、出力要求信号が入力された場合に、パルス分類結果を出力する（ステップＳＴ１０）。
【０００９】
仮説生成手段１２は、１番目のパルスに対する処理と、２番目以降のパルスに対する処理が異なる。１番目に入力されたパルスに対しては、入力パルス数ｋ＝１として、１パルスの仮説を出力する。通常、１番目のパルスがレーダ１に分類される仮説と、ノイズを検出した誤検出パルスであるとする仮説の２つの仮説を出力する（ステップＳＴ１２−１、ＳＴ１２−２）。
【００１０】
また、２番目以降に入力されたパルスに対しては、事前に複数のｋパルスの仮説が入力されているならば、新たなパルスの入力をトリガとして（ステップＳＴ−３）、入力パルス数ｋを１増加する（ステップＳＴ１２−４）。よって、この後、これまでｋパルスの仮説と表記していた仮説を、（ｋ−１）パルスの仮説と表記する。
【００１１】
次に、入力されたｋ番目のパルスが、どのレーダから得られたかに関する仮説、すなわち、ｋ番目のパルスの仮説を考え、（ｋ−１）パルスの仮説ｈにｋ番目のパルスの仮説を加えることによって、ｋパルスの仮説を生成し、出力する。これらのｋパルスの仮説には、ｋパルスの仮説に更新する前の（ｋ−１）パルスの仮説ｈに付加されていた評価値を付加する（ステップＳＴ１２−５）。
【００１２】
ここで、（ｋ−１）パルスの仮説ｈは、Ｍ個のパルス列から構成されているものとする。この場合、ｋ個の番目のパルスの仮説としては、レーダｍ（１≦ｍ≦Ｍ）から得られたパルスであるとする各仮説、レーダｍ（１≦ｍ≦Ｍ）から放射されたパルスを１つ以上誤って検出できない失検出をした後に、レーダｍから得られたパルスであるとする仮説、レーダｍ（１≦ｍ≦Ｍ）以外の新たなレーダから得られたパルスであるとする仮説、ノイズを誤って検出した誤検出パルスであるとする仮説などの仮説が考えられる。
【００１３】
この処理を各（ｋ−１）パルスの仮説ｈ（１≦ｈ≦Ｈ）に対して行い、ｋパルスの仮説を生成する。（ｋ−１）パルスの仮説ｈに対して、ｋ番目のパルスの仮説はＨｈ個考えられるとすると、仮説生成手段１２は、下式（２）に示す合計Ｇ個のｋパルスの仮説を出力する。
【数２】
0003768851.tif 000003
【００１４】
評価値算出手段１３では、Ｇ個のｋパルスの仮説が入力され、各ｋパルスの仮説に対して評価値を算出し、各仮説にその評価値を付加して出力する（ステップＳＴ１３）。
【００１５】
ｋパルスの仮説ｈは、（ｋ−１）パルスの仮説ｈ’と、ｋ番目のパルスの仮説ｈ”を足し併せて生成された仮説であるとし、各パルスからＪ個のパルス内特徴が求められているものとする。ｋパルスの仮説ｈの評価値Ｌは、（ｋ−１）パルスの仮説ｈ’の評価値をＬｐ、ｋ番目のパルスの仮説ｈ”が示すパルス列、もしくは、誤検出パルスの集合に、ｋ番目のパルスが含まれる確率をＰｋ、ｋ番目のパルスが、ｋ番目のパルスの仮説ｈ”が示すパルス列、もしくは、誤検出パルスの集合に含まれる場合に、ｋ番目のパルスのパルス内特徴ｊがｙｋｊとなる確率密度をＰｙｋｊとして、下式（３）により求めることができる。
【数３】
0003768851.tif 000004
【００１６】
ここで、パルス内特徴ｊ＝１は、パルスの到来時刻を示すものとし、ｋ番目のパルスの仮説ｈ”は、ｋ番目のパルスがパルス列ｍに含まれるとしているとする。また、（ｋ−１）パルスの仮説ｈ’において、パルス列ｍに含まれるパルスのうち、最後に受信されているパルスをパルス列ｍの最終パルスと呼び、その到来時刻をｔｍとする。さらに、パルス列ｍのパルス到来時刻の周期、すなわち、パルス到来間隔の推定値がｂｍ１、その標準偏差がｖｍ１として求められているものとする。この場合、Ｐｙｋ１は、下式（４）により求めることができる。
【数４】
0003768851.tif 000005
【００１７】
ただし、ｅｍｋは、０以上の整数であり、ｋ番目のパルスと、パルス列ｍの最終パルスの間で、パルス列ｍに含まれるパルスであるが、誤って検出できなかった失検出パルスの数を表す。通常、ｅｍｋは未知であるので、下式（５）の値を最小とするｅｍｋを求め、これをｅｍｋの推定値とする。
【数５】
0003768851.tif 000006
【００１８】
仮説数減少手段１５では、各仮説に付加された評価値を基に、評価値の良い仮説を選択し、選択したｋパルスの仮説を出力する（ステップＳＴ１５）。この選択の仕方としては、選択する仮説数ｈｓを事前に決定しておき、ｈｓ個の仮説を抜き出す方法や、閾値を事前に設定しておく、もしくは、閾値を全仮説の評価値の和にある定数をかけた値として決め、この閾値よりも良い評価値を持つ仮説を抜き出す方法などが考えられる。
【００１９】
パルス分類結果算出手段１６では、仮説数減少手段１５の出力するｋパルスの仮説、および、出力要求信号を入力として、出力要求信号があった場合に、これらの仮説の中で最も評価値の良い仮説を選択などの方法により、パルス分類結果を求め、これをｋ番目のパルスが得られた時点での分類結果として出力する（ステップＳＴ１６）。
【００２０】
【発明が解決しようとしている課題】
ところで、上述したレーダパルス分類方法、もしくは、分類装置によれば、誤ってパルスを検出できなかった失検出パルスがある場合を考慮し、失検出パルス数ｅｍｋを推定している。そして、式（４）では、ｋ番目のパルスがパルス列ｍに含まれる場合には、ｋ番目のパルスとパルス列ｍの最終パルスとの到来時刻の差分（ｙｋ１−ｔｍ）が、（ｅｍｋ＋１）ｂｍ１とほぼ等しくなるとして、Ｐｙｋ１、ひいては、仮説の評価値を求めている。
【００２１】
しかし、パルス到来間隔ｂｍ１は推定値であり、推定誤差が含まれることから、ｅｍｋが大きくなると、その推定誤差は（ｅｍｋ＋１）倍されて、（ｅｍｋ＋１）ｂｍ１に含まれる誤差は大きくなる。そのため、ｋ番目のパルスがパルス列ｍに含まれる場合でも（ｙｋ１−ｔｍ）と（ｅｍｋ＋１）ｂｍ１がほぼ等しくならなくなり、Ｐｙｋ１が正しく求められなくなるため、ｋ番目のパルスはパルス列ｍには含まれないとしてしまいやすい。この結果、長時間に渡ってパルスを受信できなかった場合、その時間帯の前後で受信された、同じパルス列に含まれるパルスは、同じパルス列ではなく、異なるパルス列に含まれるとしてしまう可能性が高い。
【００２２】
この発明は、このような問題を鑑みてなされたものであり、あるレーダから長時間に渡って、レーダパルスが受信されないことがある場合の分類性能の劣化を抑圧することができるレーダパルス分類方法および装置を得ることを目的とするものである。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るレーダパルス分類方法は、レーダから受信したパルスの系列をパルス列とすると共に、レーダビームの走査などを原因として、あるレーダからのパルスが長時間に渡って受信できないことがある場合に、一回の連続して受信できる時間帯にそのレーダから受信したパルスの系列をスキャンパルス列として、未知数のレーダが放射したレーダパルスを受信し、受信したレーダパルスを、各レーダ毎に分類し、同じレーダからのパルスの集合を求めるレーダパルス分類方法において、受信したレーダパルスを、パルス内特徴の類似性や、パルス到来時刻の周期性を用いて、同じレーダから送信されたパルス列に分類するパルス分類ステップと、前記パルス分類ステップで分類されたパルス列が、真にパルス列であるか、もしくは、スキャンパルス列であるかを認識して、スキャンパルス列を抽出するスキャンパルス列抽出ステップとを有し、パルス列とスキャンパルス列をそれぞれ求めるパルス分類・分別ステップと、前記スキャンパルス列抽出ステップで抽出されたスキャンパルス列を、同じレーダからのパルス列に分類するスキャンパルス列分類ステップと、前記スキャンパルス列抽出ステップでスキャンパルス列として抽出されずに残ったパルス列と、前記スキャンパルス列分類ステップで求められたパルス列とを統合し、最終的な分類結果を求める統合ステップとを有することを特徴とするものである。
【００２４】
また、前記パルス分類ステップは、パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出し、これにフラグを付加するスキャンパルス列検出ステップと、現在保持している仮説に対して、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出ステップで、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成ステップと、各仮説の評価値を算出する評価値算出ステップと、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少ステップと、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出ステップとからなることを特徴とするものである。
【００２５】
また、前記パルス分類ステップは、現在保持しているどの仮説においても同じパルスが分類され、同じパルスの集合となっているパルス列が、スキャンパルス列であるか判定し、スキャンパルス列である場合には、そのパルス列にフラグを付加する第２スキャンパルス列検出ステップと、現在保持している仮説に対して、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出ステップで、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成ステップと、各仮説の評価値を算出する評価値算出ステップと、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少ステップと、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出ステップとからなることを特徴とするものである。
【００２６】
また、前記パルス分類ステップは、パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出して、これにフラグを付加し、既にフラグを付加されているスキャンパルス列の中に、これと同じレーダから得られたと判定されるスキャンパルス列がある場合には、これと統合して、一つのパルス列であるとするスキャンパルス列検出・統合ステップと、現在保持している仮説に対して、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出・統合ステップでスキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成ステップと、各仮説の評価値を算出する評価値算出ステップと、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少ステップと、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出ステップとからなることを特徴とするものである。
【００２７】
また、前記スキャンパルス列分類ステップは、現在保持している、スキャンパルス列をレーダ毎に仮に分類したスキャン仮説に対して、新たに１つのスキャンパルス列を加えてスキャン仮説を新たに生成するスキャン仮説生成ステップと、各スキャン仮説の評価値を算出するスキャン評価値算出ステップと、評価値によりスキャン仮説を選択し、スキャン仮説数を減少させるスキャン仮説数減少ステップと、スキャンパルス列分類結果を算出するスキャンパルス列分類結果算出ステップとからなることを特徴とするものである。
【００２８】
また、この発明に係るレーダパルス分類装置は、レーダから受信したパルスの系列をパルス列とすると共に、レーダビームの走査などを原因として、あるレーダからのパルスが長時間に渡って受信できないことがある場合に、一回の連続して受信できる時間帯にそのレーダから受信したパルスの系列をスキャンパルス列として、未知数のレーダが放射したレーダパルスを受信し、受信したレーダパルスを、各レーダ毎に分類し、同じレーダからのパルスの集合を求めるレーダパルス分類装置において、受信したレーダパルスを、パルス内特徴の類似性や、パルス到来時刻の周期性を用いて、同じレーダから送信されたパルス列に分類するパルス分類手段と、前記パルス分類手段で分類されたパルス列が、真にパルス列であるか、もしくは、スキャンパルス列であるかを認識して、スキャンパルス列を抽出するスキャンパルス列抽出手段とを有し、パルスを入力として、パルス列とスキャンパルス列をそれぞれ出力するパルス分類・分別手段と、前記スキャンパルス列抽出手段で抽出されたスキャンパルス列を、同じレーダからのパルス列に分類するスキャンパルス列分類手段と、前記スキャンパルス列抽出手段でスキャンパルス列として抽出されずに残ったパルス列と、前記スキャンパルス列分類手段で求められたパルス列を統合し、最終的な分類結果を出力する統合手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２９】
また、前記パルス分類手段は、パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出し、これにフラグを付加するスキャンパルス列検出手段と、入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段と、各仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段と、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３０】
また、前記パルス分類手段は、入力された全ての仮説においても同じパルスが分類され、同じパルスの集合となっているパルス列が、スキャンパルス列であるか判定し、スキャンパルス列である場合には、そのパルス列にフラグを付加する第２スキャンパルス列検出手段と、入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段と、各仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段と、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３１】
また、前記パルス分類手段は、パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出して、これにフラグを付加し、既にフラグを付加されているスキャンパルス列の中に、これと同じレーダから得られたと判定されるスキャンパルス列がある場合には、これと統合して、一つのパルス列であるとするスキャンパルス列検出・統合手段と、入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出・統合手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段と、各仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段と、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３２】
さらに、前記スキャンパルス列分類手段は、スキャンパルス列をレーダ毎に仮に分類したスキャン仮説が入力され、入力された全てのスキャン仮説に対して、新たに１つのスキャンパルス列を加えてスキャン仮説を新たに生成するスキャン仮説生成手段と、各スキャン仮説の評価値を算出するスキャン評価値算出手段と、評価値によりスキャン仮説を選択し、スキャン仮説数を減少させるスキャン仮説数減少手段と、スキャンパルス列分類結果を算出するスキャンパルス列分類結果算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態１ないし５について、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３４】
実施の形態１．
まず、この発明の実施の形態１を説明する。
図１は、本実施の形態１にかかるレーダパルス分類装置の構成を示すブロック図である。図１に示されるレーダパルス分類装置は、レーダから受信したパルスの系列をパルス列と呼び、レーダビームの走査などを原因として、あるレーダからのパルスが長時間に渡って受信できないことがある場合に、一回の連続して受信できる時間帯にそのレーダから受信したパルスの系列を、スキャンパルス列と呼び、未知数のレーダが放射したレーダパルスを受信し、これらの受信したレーダパルスを、各レーダ毎に分類し、同じレーダからのパルスの集合を求めるレーダパルス分類装置として、受信したレーダパルスのパルス内特徴の類似性や、パルス到来時刻の周期性を用いて、同じレーダから送信されたパルス列に分類するパルス分類手段１０、および、パルス分類手段１０で分類されたパルス列が、真にパルス列であるか、もしくは、スキャンパルス列であるかを認識して、スキャンパルス列を抽出するスキャンパルス列抽出手段２０を有し、パルスを入力として、パルス列とスキャンパルス列をそれぞれ出力するパルス分類・分別手段２５と、抽出されたスキャンパルス列を、同じレーダからのパルス列に分類するスキャンパルス列分類手段２１と、スキャンパルス列抽出手段２０でスキャンパルス列として抽出されず、残ったパルス列と、スキャンパルス列分類手段２１で求められたパルス列を統合し、最終的な分類結果を出力する統合手段２２とを備えている。
【００３５】
以下、図２に示すフローチャートに沿って、図１に示すレーダパルス分類装置の動作を説明する。ここで、レーダのスキャン（走査）などにより、あるレーダからのパルスが、長時間に渡って受信できないことがある場合、その長時間に渡って受信できない時間帯に挟まれた、受信できる時間帯にそのレーダから受信されたパルスの系列を、スキャンパルス列と呼ぶ。図３は、このスキャンパルス列の例を示す。このように、あるレーダからのパルスが長時間に渡って受信できないことがある場合、そのレーダのパルス列は、複数のスキャンパルス列から構成される。
【００３６】
パルス分類・分別手段２５は、パルス分類手段１０とスキャンパルス列抽出手段２０から構成され、各パルスを入力として、分類を行い、スキャンパルス列とパルス列とに分けて、それぞれを出力する（ステップＳＴ２５）。
【００３７】
パルス分類手段１０は、従来手法と同様にしてパルスを分類し、パルス分類結果をスキャンパルス列抽出手段２１に出力する（ステップＳＴ１０）。
【００３８】
スキャンパルス列抽出手段２０は、パルス分類結果を入力として、スキャンパルス列を抽出する。従来手法によるパルス分類結果では、同じレーダのスキャンパルス列を異なるレーダのパルス列とする可能性が高い。よって、入力されたパルス分類結果におけるパルス列の中から、スキャンパルス列を誤ってパルス列であるとしたパルス列を抽出する（ステップＳＴ２０）。
【００３９】
パルス分類手段１０に対して入力されたパルスのうち、最初のパルスの到来時刻を観測開始時刻、最後のパルスの到来時刻を観測終了時刻と呼ぶこととし、あるパルス列が、スキャンパルス列であると判断する基準としては、例えば、次のように考える方法がある。パルス分類結果における各パルス列の最初のパルスの到来時刻と観測開始時刻との差分が、ある閾値以上であったり、そのパルス列におけるパルス到来間隔の閾値倍以上である場合や、最後のパルスの到来時刻と観測終了時刻との差分が、ある閾値以上であったり、そのパルス列におけるパルス到来間隔の閾値倍以上であった場合に、十分に長い時間パルスを受信していないと考えて、スキャンパルス列であるとする。ただし、閾値は事前に与える。
【００４０】
このようにして、抽出されたスキャンパルス列に、それらのスキャンパルス列のスキャンパルス列特徴を付加して、スキャンパルス列分類手段２１に出力し、残りのパルス列を統合手段２２に出力する（ステップＳＴ２０）。スキャンパルス列特徴としては、平均パルス到来間隔、平均パルス内特徴、スキャンパルス列の持続時間、スキャンパルス列の開始時間、終了時間などが考えられる。
【００４１】
スキャンパルス列分類手段２１は、入力されたスキャンパルス列と、スキャンパルス列特徴から、同じレーダから得られたスキャンパルス列を同じパルス列に分類する。そして、分類されたパルス列を統合手段２２に出力する（ステップＳＴ２１）。この分類では、スキャンパルス列特徴である平均パルス到来間隔、平均パルス内特徴が類似していれば、同じレーダからのスキャンパルス列であると考え、分類することが考えられる。
【００４２】
統合手段２２は、スキャンパルス列抽出手段２０が出力するパルス列と、スキャンパルス列分類手段２１が出力するパルス列を入力として、前者のパルス列の数をＮ１、後者のパルス列の数をＮ２とすると、これらを併せて、（Ｎ１＋Ｎ２）個のパルス列から構成される分類結果を出力する（ステップＳＴ２２）。
【００４３】
このように、実施の形態１によれば、分類を２段構成で行うため、従来手法であるパルス分類手段によって、同じレーダからのスキャンパルス列が異なるレーダのパルス列として誤って分類されても、スキャンパルス列分類手段において、これらを同じレーダからのパルス列であるとして分類できるため、あるレーダから長時間に渡って、レーダパルスが受信されないことがある場合、例えば、レーダがそのビームを走査するため、レーダビームがレーダパルス信号を受信する装置の方向を向いている時間が間欠的にしか存在しない場合の分類性能の劣化を抑圧することができる。
【００４４】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２について説明する。
図４は、図１に示すパルス分類・分別手段２５の実施の形態２に係る内部構成図である。図４に示すように、パルス分類手段１０としては、パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出し、これにフラグを付加するスキャンパルス列検出手段３０−１〜３０−Ｈと、入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、スキャンパルス列検出手段でスキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段３１と、各仮説の評価値を算出する評価値算出手段１３と、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段１５と、パルス分類結果を算出してスキャンパルス列抽出手段２０に出力するパルス分類結果算出手段１６とを備える。
【００４５】
以下、図５に示すフローチャートに沿って、図４に示すパルス分類・分別手段の動作を説明する。スキャンパルス列検出手段３０−１〜３０−Ｈ、第２仮説生成手段３１以外の動作は、従来の技術で示した装置、あるいは、実施の形態１と同様である。ただし、仮説数減少手段１５は、Ｈ個のｋパルスの仮説を仮説生成手段１２に出力するのなく、各仮説をそれぞれ一つづつスキャンパルス列検出手段３０−１〜３０−Ｈに出力する。
【００４６】
スキャンパルス列検出手段３０−１〜３０−Ｈは、入力されたｋパルスの仮説において、あるパルス列における最後に受信されたパルスの到来時刻と、ｋ番目のパルスの到来時刻の差分を求め、これがある閾値以上であったり、そのパルス列におけるパルス到来間隔をある閾値倍した値以上である場合に、十分に長い時間パルスを受信していないと考えて、そのパルス列は、スキャンパルス列であるとし、このパルス列がスキャンパルス列であることを示すフラグを付加する（ステップＳＴ３０）。ただし、閾値は事前に設定されているものとする。
【００４７】
第２仮説生成手段３１は、仮説生成手段１２と同様の動作を行い、仮説を生成する。ただし、ｋ番目のパルスが、どのパルス列に含まれるかに関する仮説、すなわち、ｋ番目のパルスの仮説を考える際、スキャンパルス列であるとしてフラグが付加されたパルス列に含まれるとする仮説は考えない。このため、第２仮説生成手段３１で生成される仮説の数は、仮説生成手段１２で生成される仮説の数以下となる（ステップＳＴ３１）。
【００４８】
従って、実施の形態２によれば、仮説に新たなパルスを追加する度に生成する仮説の数が、従来より少なくなり、処理速度が高速化されることが期待される。また、パルス分類処理中にスキャンパルス列を検出・確定することにより、その後に、他のパルス列に含まれるパルスが、誤ってこのスキャンパルス列に含まれるとしてしまう可能性をなくすことができる。
【００４９】
実施の形態３．
次に、この発明の実施の形態３について説明する。
図６は、図１に示すパルス分類・分別手段２５の実施の形態３に係る内部構成図である。図６に示すように、パルス分類手段１０としては、入力された全ての仮説においても同じパルスが分類され、同じパルスの集合となっているパルス列が、スキャンパルス列であるか判定し、スキャンパルス列である場合には、そのパルス列にフラグを付加する第２スキャンパルス列検出手段３５と、入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段３１と、各仮説の評価値を算出する評価値算出手段１３と、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段１５と、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段１６とを備える。
【００５０】
以下、図７に示すフローチャートに沿って、図６に示すパルス分類・分別手段２５の動作を説明する。第２スキャンパルス列検出手段３５以外の動作は、実施の形態２と同様である。ただし、仮説数減少手段１５は、Ｈ個のｋパルスの仮説を第２スキャンパルス列検出手段３５に出力する。
【００５１】
第２スキャンパルス列検出手段３５には、ｋパルスの仮説が複数入力される。まず、どの仮説でも同じパルスが分類され、同じパルスの集合となっているパルス列を見つけ出す。次に、そのパルス列がスキャンパルス列であるかを、スキャンパルス列検出手段３０−１〜３０−Ｈと同様にして判定し、スキャンパルス列であるとされたパルス列に、スキャンパルス列であることを示すフラグを付加する（ステップＳＴ３５）。
【００５２】
従って、実施の形態３によれば、全仮説でスキャンパルス列であるとされたパルス列のみをスキャンパルス列であるとするので、誤って分類されたパルス列をスキャンパルス列として検出する可能性を抑圧できる。
【００５３】
実施の形態４．
次に、この発明の実施の形態４について説明する。
図８は、図１に示すパルス分類・分別手段２５中のパルス分類手段１０の実施の形態４に係る内部構成図である。図８に示すように、パルス分類手段１０としては、パルスをレーダ毎のパルス列に仮に分類した仮説において、スキャンパルス列であるパルス列を検出して、これにフラグを付加し、既にフラグを付加されているスキャンパルス列の中に、これと同じレーダから得られたと判定されるスキャンパルス列がある場合には、これと統合して、一つのパルス列であるとするスキャンパルス列検出・統合手段４０−１〜４０−Ｈと、入力された仮説に、新たに１つのパルスを加えて仮説を生成する際、前記スキャンパルス列検出・統合手段で、スキャンパルス列としてフラグが付加されたパルス列には、新たに加えたパルスが含まれることがないという条件下で仮説を生成する第２仮説生成手段３１と、各仮説の評価値を算出する評価値算出手段１３と、評価値により仮説を選択し、仮説数を減少させる仮説数減少手段１５と、パルス分類結果を算出するパルス分類結果算出手段１６とを備える。
【００５４】
以下、図９に示すフローチャートに沿って、図８に示すパルス分類装置の動作を説明する。スキャンパルス列検出・統合手段４０−１〜４０−Ｈ以外の動作は、実施の形態２と同様である。ただし、仮説数減少手段１５は、Ｈ個のｋパルスの仮説を、それぞれ一つづつスキャンパルス列検出・統合手段４０−１〜４０−Ｈに出力する。
【００５５】
スキャンパルス列検出・統合手段４０−１〜４０−Ｈは、まず、スキャンパルス列検出手段３０−１〜３０−Ｈと同様にして、スキャンパルス列を検出する。
【００５６】
次に、新たに検出されたスキャンパルス列に含まれるパルスのパルス内特徴の平均値（平均パルス内特徴）や、パルス到来間隔の平均値（平均パルス到来間隔）などを求める。そして、これらの値と、これまでに検出され、フラグを付加されたスキャンパルス列の平均パルス内特徴や平均パルス到来間隔を差分を求める。あるスキャンパルス列との差分が、事前に設定された閾値以下であれば、同じレーダから得られたスキャンパルス列であると考え、新たに検出されたスキャンパルス列を、そのスキャンパルス列と統合し、複数のスキャンパルス列から構成された一つのパルス列であるとする。ただし、統合後も、このパルス列はスキャンパルス列として扱う（ステップＳＴ４０）。
【００５７】
実施の形態１〜３では、出力要求信号が入力されてから、パルス分類結果を求め、さらにスキャンパルス列分類をし、分類結果を出力していた。このため、出力要求信号が入力されてから、分類結果が出力されるまでに時間遅れがあったが、本実施の形態４では、スキャンパルス列の分類・統合をパルス分類処理と並行して行うため、出力要求信号が入力されてから、分類結果を出力するまでの時間遅れを少なくできる。
【００５８】
実施の形態５．
次に、この発明の実施の形態５について説明する。
図１０は、図１に示すスキャンパルス列分類手段２１の実施の形態５に係る内部構成図である。図１０に示すように、スキャンパルス列分類手段２１としては、入力されたスキャンパルス列を時刻を基準にして並べ替える並べ替え手段５５と、スキャンパルス列をレーダ毎に仮に分類したスキャン仮説が入力され、入力された全てのスキャン仮説に対して、新たに１つのスキャンパルス列を加えてスキャン仮説を新たに生成するスキャン仮説生成手段５０と、各スキャン仮説の評価値を算出するスキャン評価値算出手段５１と、評価値によりスキャン仮説を選択し、スキャン仮説数を減少させるスキャン仮説数減少手段５２と、スキャンパルス列分類結果を算出するスキャンパルス列分類結果算出手段５３とを備える。
【００５９】
以下、図１１に示すフローチャートに沿って、図１０に示すスキャンパルス列分類手段２１の動作を説明する。従来の技術で示したパルス分類手段がパルスを入力データとして、これを分類する手段であるのに対して、スキャンパルス列分類手段は、スキャンパルス列を入力データとして、これを分類する手段であり、その分類法の概念は同じである。
【００６０】
スキャンパルス列を、各レーダ毎に分類した例を図１２に示す。その分類例としては、何通りも考えられる。ここで、スキャンパルス列を仮に分類したものをスキャン仮説と呼ぶ。特に、ｋ個のスキャンパルス列を分類したスキャン仮説を、ｋスキャンパルス列の仮説と呼ぶ。これは複数個存在するので、ｉ個目のｋスキャンパルス列の仮説をｋスキャンパルス列の仮説ｉと呼ぶ。ｋスキャンパルス列の仮説の中で、正しいスキャン仮説は唯１つである。さらに、ｋ番目のスキャンパルス列を分類した分類例をｋ番目のスキャンパルス列の仮説と呼ぶ。
【００６１】
スキャンパルス列分類手段２１に入力されるスキャンパルス列が受信時刻順とは異なった順番で入力されるような場合には、並べ替え手段５５を備える。ただし、並べ替え手段５５は省略しても良い。並べ替え手段５５は、入力されたスキャンパルス列を、最初のパルスの到来時刻順など、なんらかの時刻基準順で、時刻の早い順に並べ替え、出力する（ステップＳＴ５５）。
【００６２】
スキャン仮説生成手段５０は、並べ替え手段５５が出力したスキャンパルス列の集合を入力として、まず、最初に、入力スキャンパルス列数ｋを１とし（ステップＳＴ５０−１）、１スキャンパルス列の仮説を出力する。通常、１番目のスキャンパルスがレーダ１に分類される仮説を１つの仮説を出力する（ステップＳＴ５０−２）。
【００６３】
次に、後述するスキャン仮説減少手段５２からｋスキャンパルス列の仮説がＨ個入力されると、スキャンパルス列数ｋを１増加する（ステップＳＴ５０−３）。よって、この後、これまでｋスキャンパルス列の仮説と表記していた仮説を、（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説と表記する。
【００６４】
そして、ｋ番目のスキャンパルス列が、どのレーダから得られたかに関する仮説、すなわち、ｋ番目のスキャンパルス列の仮説を考え、（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説ｈにｋ番目のスキャンパルス列の仮説を加えることによって、ｋスキャンパルス列の仮説を生成する。これらのｋスキャンパルス列の仮説には、ｋスキャンパルス列の仮説に更新する前の（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説に付加されていた評価値を付加してもよい。
【００６５】
ここで、（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説では、Ｍ個のレーダからのスキャンパルス列を受信していると考えているものとする。この場合、ｋ番目のスキャンパルス列の仮説としては、レーダｍ（１≦ｍ≦Ｍ）から得られたスキャンパルス列であるとする各仮説、レーダｍ（１≦ｍ≦Ｍ）以外の新たなレーダから得られたスキャンパルス列であるとする仮説などの仮説が考えられる。
【００６６】
この処理を各（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説ｈ（１≦ｈ≦Ｈ）に対して行い、それぞれの（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説から、ｋスキャンパルス列の仮説を生成する。生成されたｋスキャンパルス列の仮説の総数をＧとすると、スキャン仮説生成手段５０は、Ｇ個のｋスキャンパルス列の仮説を出力する（ステップＳＴ５０−４）。
【００６７】
スキャン評価値算出手段５１には、Ｇ個のｋスキャンパルス列の仮説が入力される。各ｋスキャンパルス列の仮説に対して、評価値を算出し、各仮説にこの評価値を付加し、出力する（ステップＳＴ５１）。
【００６８】
ｋスキャンパルス列の仮説ｈは、（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説ｈ’と、ｋ番目のスキャンパルス列の仮説ｈ”を足し併せて生成されたスキャン仮説であるとし、各スキャンパルス列からＪ個のスキャンパルス列特徴が求められ、ｋ番目のスキャンパルス列における特徴ｊの値をｚｋｊと表すものとする。この場合、（ｋ−１）スキャンパルス列の仮説ｈ’の評価値をＬｐ、ｋ番目のスキャンパルス列の仮説ｈ”が示すパルス列に、ｋ番目のスキャンパルス列が含まれる確率をＰｋ、ｋ番目のスキャンパルス列がｋ番目のスキャンパルス列の仮説ｈ”が示すパルス列に含まれる場合に、ｋ番目のスキャンパルス列のスキャンパルス列特徴ｊがｚｋｊとなる確率密度をＰｙｋｊとすれば、ｋスキャンパルス列の仮説ｈの評価値Ｌは、従来の技術に示したパルス分類装置におけるｋパルスの仮説ｈの評価値と同様に式（３）により算出することができる。
【００６９】
さらに、レーダがアンテナ面を機械的に回転させるような場合には、スキャンパルス列が周期的に受信されることから、従来の技術でパルス到来時刻が周期的であることをパルス分類に利用したように、スキャンパルス列の受信時間帯が周期的であることをスキャンパルス列の分類に利用することや、あるスキャンパルス列で最後に受信されたパルスと最初に受信されたパルスの到来時刻の差分、すなわち、スキャンパルス列持続時間の類似性を利用することも考えられる。
【００７０】
スキャン仮説数減少手段５２では、各スキャン仮説に付加された評価値を基に、評価値の良いスキャン仮説を選択し、選択したｋスキャンパルスの仮説を出力する（ステップＳＴ５２）。
【００７１】
この選択の仕方としては、選択するスキャン仮説数ｈ’を事前に決定しておき、ｈ’個のスキャン仮説を抜き出す方法や、閾値を事前に設定する、もしくは、閾値を全スキャン仮説の評価値の和にある定数をかけた値として決め、この閾値よりも良い評価値を持つスキャン仮説を抜き出す方法などが考えられる。
【００７２】
スキャンパルス列分類結果算出手段５３では、ｋが入力されたスキャンパルス列の数と同じになった場合に、スキャン仮説数減少手段５２の出力するｋスキャンパルス列の仮説を入力として、これらのスキャン仮説の中で最も評価値の良いスキャン仮説を選択などの方法により、スキャンパルス列分類結果を求め、これを出力する（ステップＳＴ５３）。
【００７３】
従って、実施の形態５によれば、スキャン仮説を常に複数保持しながら、分類を行うことにより、誤って正しいスキャン仮説を棄却してしまう可能性を減少できるので、スキャンパルス列分類性能が向上することが期待される。
【００７４】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、分類を２段構成で行うため、従来手法であるパルス分類手段によって、同じレーダからのスキャンパルス列が異なるレーダのパルス列として誤って分類されても、スキャンパルス列分類手段において、これらを同じレーダからのパルス列であるとして分類できるため、あるレーダから長時間に渡って、レーダパルスが受信されないことがある場合の分類性能の劣化を抑圧することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１にかかるレーダパルス分類装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  図１に示すレーダパルス分類装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】  スキャンパルス列の例を示す説明図である。
【図４】  図１に示すパルス分類・分別手段２５の実施の形態２に係る内部構成図である。
【図５】  図４に示すパルス分類・分別手段の動作を説明するフローチャートである。
【図６】  図１に示すパルス分類・分別手段２５の実施の形態３に係る内部構成図である。
【図７】  図６に示すパルス分類・分別手段２５の動作を説明するフローチャートである。
【図８】  図１に示すパルス分類・分別手段２５中のパルス分類手段１０の実施の形態４に係る内部構成図である。
【図９】  図８に示すパルス分類装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】  図１に示すスキャンパルス列分類手段２１の実施の形態５に係る内部構成図である。
【図１１】  図１０に示すスキャンパルス列分類手段２１の動作を説明するフローチャートである。
【図１２】  スキャンパルス列を各レーダ毎に分類した例を示す説明図である。
【図１３】  複数のレーダからレーダパルスを混在して受信した場合に、その受信レーダパルス列である混在レーダパルス列の例を示す説明図である。
【図１４】  混在レーダパルス列に含まれるレーダパルスを各レーダ毎に分類した例を示す説明図である。
【図１５】  レーダパルスの到来時刻の周期性を利用してレーダパルスを分類する従来のレーダパルス分類装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】  図１５に示すレーダパルス分類装置の動作（レーダパルス分類方法）を示すフローチャートである。
【図１７】  仮説生成、評価値算出、仮説数減少の手順に関する概念図である。
【符号の説明】
１０  パルス分類手段、１３  評価値算出手段、１５  仮説数減少手段、１６パルス分類結果手段、２０  スキャンパルス列抽出手段、２１  スキャンパルス列分類手段、２２  統合手段、２５  パルス分類・分別手段、３０−１，３０−２，３０−Ｈ  スキャンパルス列検出手段、３１  第２仮説生成手段、３５  第２スキャンパルス列検出手段、４０−１，４０−２，４０−Ｈ  スキャンパルス列検出・統合手段、５０  スキャン仮説生成手段、５１  スキャン評価算出手段、５２  スキャン仮説数減少手段、５３  スキャンパルス列分類結果算出手段、５５  並べ替え手段。
【図１】
0003768851.tif 000007
【図２】
0003768851.tif 000008
【図３】
0003768851.tif 000009
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0003768851.tif 000013
【図８】
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【図９】
0003768851.tif 000015
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
0003768851.tif 000018
【図１３】
0003768851.tif 000019
【図１４】
0003768851.tif 000020
【図１５】
0003768851.tif 000021
【図１６】
0003768851.tif 000022
【図１７】
0003768851.tif 000023