"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、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、前記複数の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。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に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。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。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。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、前記複数の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4のいずれか1項に記載のマルチビーム方式レーダ装置。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5に記載のマルチビーム方式レーダ装置。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、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、前記複数の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。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、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、前記複数の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。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、測角精度が要求されている。これに関して、アレーアンテナ方式レーダでは、信号処理でマルチビームを形成することができるビーム形成処理と共に、ARスペクトル推定法やMUSIC法等の高分解能アルゴリズムを用いて対応している例えば、特許文献1、3参照。。しかしながら、従来のマルチビーム方式レーダの技術においては、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は、アレーアンテナ方式には及ばなかった。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、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。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、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、前記複数の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。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。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。4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。5本発明は、1から4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、前記複数の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。6本発明は、5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。7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、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、前記複数の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。8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、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、前記複数の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。以上説明したように、本発明によれば、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。[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。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、ADCA/DAnalogtoDigitalコンバータ7と、信号処理部8と、制御部11と、VCOVoltageControlledOscillator: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。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。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。<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。<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。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。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。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。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CH1~Mのビート信号に相当する。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。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。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ROMReadOnlyMemory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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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-MCH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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。r={C×T/2×Δf}×{fufd/2}1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。v={C/2×f0}×{fu-fd/2}2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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。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-MCH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。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。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。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。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。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。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ymを読み込むステップS101。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ym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Ynを算出するステップS102。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ym:m番目のビーム素子データYn:n番目の仮想アレーデータum=2πsinθmθm:m番目のマルチビーム方向vn: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vnは、一例として、所定の間隔dを用いて、vn=d×n-1と表される。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vnの入力によって、ビーム素子データym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Ynが得られる。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Yn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。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。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an,θを作成するステップS111。ステアリングベクトルan,θは、式4で表される。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ym,θ:サーチ用入射角θでのm番目のビーム素子データan,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um=2πsinθmθm:m番目のマルチビーム方向vn:n番目の仮想アレー素子の位置である。次に、方位検出部57は、仮想アレーデータYn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an,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。。ここで、θ:サーチ用入射角PMUSICθ:MUSICスペクトルaθ:モードベクトルei:i番目の固有ベクトルi=L1~KL1~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=[eL1,,eK]右肩のH:複素共役転置エルミート転置を表すである。このようにして、方位検出部57は、MUSICスペクトルPMUSICθ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。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an,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Yn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vn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Ynと直交性をサーチできるステアリングベクトルan,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Ynの方位推定を行うことはできない。<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。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。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。<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。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ymをフーリエ変換1202により仮想アレーデータYn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ym,θをフーリエ変換によりステアリングベクトルan,θへ変換することで、ターゲットの方位を推定する。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。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。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。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ymをフーリエ変換1212により仮想アレーデータYn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ym,θをフーリエ変換によりステアリングベクトルan,θへ変換することで、ターゲットの方位を推定する。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。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。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。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。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。<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。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ym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Yn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。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Ynの方位推定を行うためのステアリングベクトルan,θを、仮想アレーデータYn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Ynを算出したときと同じ素子数と素子間隔を使用する。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Ynと仮想アレーのステアリングベクトルan,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。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。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Yn用のステアリングベクトルan,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。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。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。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。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。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。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。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。[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Ynと仮想アレーステアリングベクトルan,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2pp.158-160などを参照。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。方位検出部57は、まず、仮想アレーデータYn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。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=2P1であるときにおけるユニタリ行列QK=Q2P1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。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。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。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。Rxx_ue=λe12|Rxx_u-λI|=013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。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。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an,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dθ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dθは、式14で表される。式14では、実数部のみ算出する。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dθ: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an,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。次に、方位検出部57は、仮想アレーデータYn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dθ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。。ここで、θ:サーチ用入射角PUMθ:MUSICスペクトルdθ:実数ステアリングベクトルei:i番目の固有ベクトルi=L1~KL1~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=[eL1,,eK]右肩のH:複素共役転置エルミート転置を表すである。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PUMθ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。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Yn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an,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。本実施形態では、仮想アレーデータYnおよび仮想アレーステアリングベクトルan,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。<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Ynによる相関行列Rxxと仮想アレーステアリングベクトルan,θをユニタリ変換してから方向推定を行う。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。[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。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。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、ADCA/DAnalogtoDigitalコンバータ7と、信号処理部8と、制御部33と、VCOVoltageControlledOscillator:電圧制御発振器12と、分配器13と、を備えている。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、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。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。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。<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。<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。<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。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。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。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。<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。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。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ymをフーリエ変換2002により仮想アレーデータYn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ym,θをフーリエ変換によりステアリングベクトルan,θへ変換することで、ターゲットの方位を推定する。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。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。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。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ymをフーリエ変換2012により仮想アレーデータYn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ym,θをフーリエ変換によりステアリングベクトルan,θへ変換することで、ターゲットの方位を推定する。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。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。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。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。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Yn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。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Yn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。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Yn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Yn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。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Yn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。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。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。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。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ymを読み込むステップS201。この例では、m=2、3、4となる。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ym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Y1n1を算出するステップS202。この例では、n1=1、2、3、4、5となる。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vnの入力によって、ビーム素子データym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Y1n1が得られる。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Y1n1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。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。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a1n1,θ1を作成するステップS206。ステアリングベクトルa1n1,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。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ymを読み込むステップS211。この例では、m=1、2、3、4、5となる。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ym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Y2n2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。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vnの入力によって、ビーム素子データym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Y2n2が得られる。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Y2n2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。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。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a2n2,θ2を作成するステップS216。ステアリングベクトルa2n2,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。<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。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Y1n1、Y2n2を作成する。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Y1n1、Y2n2に合わせたステアリングベクトルa1n1,θ1、a2n2,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Y1n1、Y2n2と仮想アレーステアリングベクトルa1n1,θ1、a2n2,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。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Y1n1、Y2n2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。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Y1n1、Y2n2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。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。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。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。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。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。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。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。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。[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Y1n1、Y2n2と仮想アレーステアリングベクトルa1n1,θ1、a2n2,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。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。<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Y1n1、Y2n2による相関行列と仮想アレーステアリングベクトルa1n1,θ1、a2n2,θ2をユニタリ変換してから方向推定を行う。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Y1n1、Y2n2と仮想アレーステアリングベクトルa1n1,θ1、a2n2,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。[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。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DOAEstimationwithsuperresolutioncapabilitiesusingamulti-beamantennaofthedielectriclens1.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。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。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=2H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DURDesireandUndesireRatio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。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。参考文献[1]特許第4098311号、特許第4098318号[2]IEEETrans.APVol.57No.1,pp.57-63,2009.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。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。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。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。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。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。<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。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、OSOperatingSystem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、ROMReadOnlyMemory、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RAMRandomAccessMemory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。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。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。"