"電磁波を送信すると共に該電磁波の反射波を受信する送受信手段と、前記送受信手段から取得した受信信号に基づき、少なくとも高分解能アルゴリズムを用いて、前記電磁波を反射した物標の位置を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された物標の位置を中心とする予め設定されたビーム幅を有する仮想ビームを想定し、前記物標のうち前記仮想ビームの範囲内に位置し且つ該位置での受信電力が前記仮想ビームの電力より小さいものを削除する削除手段と、を備えることを特徴とするレーダ装置。前記仮想ビームのビーム幅は、目標とする分解能が得られる大きさに設定されていることを特徴とする請求項1に記載のレーダ装置。前記削除手段は、前記推定手段により位置が推定された物標を、受信電力の大きい順に処理することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のレーダ装置。前記推定手段により推定される位置は、距離及び方位で表される2次元的な位置であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載のレーダ装置。ところで、高分解能アルゴリズムでは、到来方向を演算する過程で、到来波数を推定し、その推定した到来波数の数だけピークが形成されるように角度スペクトルを生成する。このため、到来波数の推定を誤ってしまうと、不要なピーク以下ノイズピークというが形成され、存在しない物標を不要に検出してしまう以下不要検知ということがある。このような不要検知は、物標の検出結果を利用する各種装置、例えば、ACCAdaptiveCruiseControlsystem等において必要のない制御を誘発させる虞があるため可能な限り抑制する必要がある。また、高分解能アルゴリズムを用いた場合、後段の制御において必要となる分解能以上に細かい分解能でピークが検出されてしまうため、従来のビームフォーマ法等では物標からの反射波に基づく要検知ピークに埋もれていたノイズピークが、高分解能アルゴリズムでは顕在化してしまうという問題もあった。これに対して、特許文献1にも記載されているように、到来波数の推定精度を向上させる試みが行われているが、現状では、十分な結果を得ることができていない。本発明は、上記問題点を解決するために、高分解能アルゴリズムを利用して物標の位置を検出するレーダ装置において、到来波数の推定に誤りがあっても、その誤りに基づく物標の不要検知を抑制すること目的とする。上記目的を達成するためになされた発明である請求項1に記載のレーダ装置では、送受信手段が電磁波を送信すると共に該電磁波の反射波を受信し、推定手段が、送受信手段から取得した受信信号に基づき、高分解能アルゴリズムを用いて生成された角度スペクトラムを少なくとも用いて、電磁波を反射した物標の位置を推定する。そして、削除手段が、推定手段により推定された物標の位置を中心として予め設定されたビーム幅を有する仮想ビームを想定し、推定手段にて位置が推定された物標角度スペクトラムのピークうち、仮想ビームの範囲内に位置し且つその位置での受信電力が仮想ビームの電力より小さいものをノイズにより不要検知されたものであるとして削除する。このように、本発明のレーダ装置によれば、仮想ビームによって、角度スペクトラム上のピーク近傍に現れる受信電力の小さいピークをノイズピークとして除去することができ、存在しない物標が不要検知されることを抑制することができる。その結果、レーダ装置での検出結果を利用して実行される各種制御にて、不要検知に基づく不要な制御が誘発されることを防止することができる。なお、仮想ビームのビーム幅は、請求項2に記載のように、目標とする分解能が得られる大きさに設定されていることが望ましい。この場合、必要以上目標とする分解能以上に細かい検出結果が得られることが抑制され、後段の制御に適した検出結果を提供することができる。また、削除手段は、請求項3に記載のように、推定手段により位置が推定された物標を、受信電力の大きい順に処理することが望ましい。この場合、削除手段による処理負荷を軽減することができる。また、推定手段により推定される位置は、方位だけで表される1次元的な位置でもよいが、請求項4に記載のように、距離及び方位で表される2次元的な位置であってもよい。以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。[全体構成]図1は、アダプティブクルーズコントロールACCシステムに適用されたレーダ装置レーダセンサ1の構成を示すブロック図である。図1に示すように、ACCシステムは、車両前方の状況を検出するレーダセンサ1と、レーダセンサ1で検出された車両前方の状況、及び、図示しない各種センサで検出される車両の状況に応じて、自動的に車間制御を実行する車間制御電子制御装置以下車間制御ECUと称す。30、アクセルペダルの操作量や、車間制御ECU30からの指令に従ってエンジンの状態を制御するエンジン電子制御装置以下エンジンECUと称す。32、ブレーキペダルの操作状態や車間制御ECU30からの指令に従って制動装置の状態を制御するブレーキ電子制御装置以下ブレーキECUと称す。34を備えている。また、各ECU30,32,34は、いずれも周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、車内LANLocalAreaNetworkを介して相互に接続されている。レーダセンサ1は、FMCW方式のいわゆるミリ波レーダとして構成されたものであり、周波数変調されたミリ波帯の電磁波をレーダ波として送受信することにより、先行車両や路側物等の物標を認識し、これらの認識した物標以下認識物標と称す。に関する情報である物標情報を生成して、車間制御ECU30に送信する。なお、物標情報には、認識物標の位置距離,方位、相対速度が少なくとも含まれている。[レーダセンサの構成]ここで、レーダセンサ1の詳細について説明する。レーダセンサ1は、時間に対して周波数が直線的に増加する上り区間、及び周波数が直線的に減少する下り区間を有するように変調されたミリ波帯の高周波信号を生成する発振器10と、発振器10が生成する高周波信号を増幅する増幅器12と、増幅器12の出力を送信信号Ssとローカル信号Lとに電力分配する分配器14と、送信信号Ssに応じたレーダ波を放射する送信アンテナ16と、レーダ波を受信するn個の受信アンテナからなる受信アンテナ部20とを備えている。また、レーダセンサ1は、受信アンテナ部20を構成するアンテナのいずれかを順次選択し、選択されたアンテナからの受信信号Srを後段に供給する受信スイッチ21と、受信スイッチ21から供給される受信信号Srを増幅する増幅器22と、増幅器22にて増幅された受信信号Sr及びローカル信号Lを混合してビート信号BTを生成するミキサ23と、ミキサ23が生成したビート信号BTから不要な信号成分を除去するフィルタ24と、フィルタ24の出力をサンプリングしデジタルデータに変換するA/D変換器25と、発振器10の起動,停止やA/D変換器25を介したビート信号BTのサンプリングを制御すると共に、そのサンプリングデータを信号処理して物標情報等を生成する処理等を実行する信号処理部26とを備えている。以下では、受信アンテナ部20を構成する各アンテナを使用する受信系統を、チャンネルCH1~CHnと称する。また、信号処理部26は、周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、更に、A/D変換器25を介して取り込んだデータについて、高速フーリエ変換FFT処理などを実行するための演算処理装置例えばDSPを備えている。[レーダセンサの動作]このように構成されたレーダセンサ1では、信号処理部26からの指令に従って発振器10が起動すると、発振器10で生成された高周波信号は、増幅器12にて増幅された後、分配器14にて、送信信号Ss及びローカル信号Lに電力分配される。このうち送信信号Ssは、送信アンテナ16を介してレーダ波として送出される。そして、送信アンテナ16から送出され物標に反射して戻ってきた反射波は、受信アンテナ部20を構成する受信アンテナにて受信され、受信スイッチ21によって選択されている受信チャンネルCHii=1~nの受信信号Srのみが増幅器22に供給され、増幅器22で増幅された受信信号はミキサ23に供給される。すると、ミキサ23では、この受信信号Srに分配器14からのローカル信号Lが混合されて、信号Ss,Srの差の周波数成分であるビート信号BTが生成される。このビート信号BTは、フィルタ24にて不要な信号成分が除去された後、A/D変換器25にてサンプリングされ、デジタルデータとして信号処理部26に取り込まれる。なお、受信スイッチ21は、レーダ波の一変調周期の間に、すべてのチャンネルCH1~CHnが所定回ずつ選択されるよう切り替えられ、また、A/D変換器25は、この切り替えのタイミングに同期してサンプリングを行う。つまり、レーダ波の一変調周期の間に、チャンネルCH1~CHn毎かつレーダ波の上り/下り各区間毎にサンプリングデータが蓄積されることになる。[メイン処理]ここで、信号処理部26が実行するメイン処理を、図2に示すフローチャートに沿って説明する。なお、本処理は、レーダ波の一変調周期を測定サイクルとして繰り返し起動する。本処理が起動すると、S110では、前回の測定サイクルの間に蓄積された一変調周期分のサンプリングデータについて周波数解析処理ここではFFT処理を実行し、チャンネルCH1~CHn毎かつレーダ波の上り/下り各区間毎にビート信号BTのパワースペクトルを算出する。S120では、S110で求めたパワースペクトル上でピークとなる周波数成分以下距離方向ピークと称する。を抽出するピークサーチを行う。S130では、S120で抽出された距離方向ピークの周波数毎かつ変調区間毎に、その距離方向ピークを発生させた反射波の到来方向を求める方位演算処理を実行する。具体的には、各チャンネルCH1~CHnで同時に検出される同一の距離方向ピークを用いて、MUSIC等の高分解能アルゴリズムを実施する。S140では、S110~S130での処理結果から得られる距離方位により、2次元的に位置が表されたピーク仮ピークから、不要なノイズピークを除去して、物標からの反射波に基づくピーク以下2次元ピークと称するを抽出する2次元ピーク抽出処理を実行する。S150では、S140にて変調上り変調/下り変調時毎に抽出された2次元ピークを、同一の物標からの反射波に基づくもの同士を組み合わせるペアマッチ処理を実行する。具体的には、S120で抽出した距離方向ピークの信号レベルやS130にて算出した到来方向が一致するもの同士を組み合わせる。S160では、S150にて設定された各組み合わせについて、FMCWレーダにおける周知の手法を用いて距離,相対速度を算出し、この距離,相対速度と、S130で求めた方位とに基づいて物標情報を生成して、本処理を終了する。なお、本処理により生成された物標情報は、車間制御ECU30に送信され、ACC制御等に使用される。[2次元ピーク抽出処理]ここで、S140にて実行する2次元ピーク抽出処理の詳細を、図3に示すフローチャートに沿って説明する。本処理が起動すると、S210では、S130での処理結果MUSICによる角度スペクトラムを、ピークスキャンすることで仮ピークを抽出し、仮ピークの2次元位置及び電力を示したリストを作成する。なお、仮ピークは、MUSICの処理過程で行われる到来波数推定によって推定された到来波数だけ存在する。S220では、S210で抽出した仮ピークを電力の大きい順にソートする。S230では、仮ピーク中で最大電力のものを2次元ピークとしてピーク登録すると共に、仮ピークのリストから削除する。S240では、未削除の仮ピークが存在するか否かを判断し、未削除の仮ピークが存在しなければ、本処理を終了する。一方、未削除の仮ピークが存在すれば、S250にて、登録した2次元ピークについて仮想ビームを形成し、S260では、仮想ビームに埋もれる仮ピークが存在するか否かを判断する。なお、仮想ビームは、図4に点線で示すように、処理対象の2次元ピークの位置から、目標とする方位分解能又は距離分解能の1/2だけ離れた位置でのゲインが6dB低下するビーム形状ビーム幅を有するように設定されたビームである。そして、仮想ビームに埋もれるとは、仮ピークの受信電力が、その位置における仮想ビームの電力以下であることを意味する。なお、図4は、方位方向についてのみ示しているが、距離方向についても、6dB低下する範囲を規定するのが方位分解能ではなく距離分解能である以外は同様である。また、図5は、距離,方位で表された2次元マップ上に、仮ピーク電力が大きい順に丸付き数字1~4で示すの位置を示すと共に、電力の大きい上位三つの仮ピークについて、仮想ビームのゲイン分布を濃淡により示した説明図である。仮想ビームのゲイン分布は、仮ピークの位置を中心とした紡錘形となる。仮想ビームに埋もれる仮ピークが存在しなければS230に戻って、S230~S260の処理を繰り返し、仮想ビームに埋もれる仮ピークが存在すれば、S270にて、その埋もれる仮ピークをノイズに基づくピークであるものとして削除する。S280では、未削除の仮ピークが存在するか否かを判断し、未削除の仮ピークが存在すれば、S230に戻って、S270~S280の処理を繰り返し、未削除の仮ピークが存在しなければ、即ち、すべての仮ピークについて処理が終了していれば、本処理を終了する。[効果]以上説明したように、レーダセンサ1では、仮ピークのうち最大電力の大きいものを2次元ピークとしてピーク登録し、その2次元ピークの位置を中心とする仮想ビームを形成し、その仮想ビームに埋もれる仮ピークを、ノイズピークとして削除し、削除されずに残った仮ピークについて同様の処理を繰り返すことで、2次元ピークを抽出するようにされている。従って、レーダセンサ1によれば、到来波数を実際より多く推定してしまうことで、2次元ピークの近傍に発生するノイズピークを除去することができ、その結果、レーダセンサ1での検出結果を利用する車載システムここではACCにて物標の不要検知に基づく不要な制御が誘発されることを防止することができる。また、レーダセンサ1によれば、仮想ビームより大きな電力を有するピークについては、要求分解能より接近して存在する場合でも、これを個別に分離して検出することができる。ここでは、図6は、同一走行路で隣接車線の車両の追い越すシーンにおいて、対応する物標が存在しない不要検知が発生する頻度を、高分解能アルゴリズムMUSICで行うもの現行レーダと、高分解能アルゴリズムと仮想ビームとの組み合わせで行うもの本実施形態のレーダセンサとについて測定した結果を示す表である。表に示すように、本実施形態のレーダセンサ1では、不要検知の発生頻度が、原稿レーダより1/3~1/4程度に減少することが確認された。なお、本実施形態において、レーダセンサ1の信号処理部26以外の部位が送受信手段、S120~S130を実行する信号処理部26が推定手段、S250~S270を実行する信号処理部26が削除手段に相当する。[他の実施形態]以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において様々な態様にて実施可能である。上記実施形態では、レーダセンサ1をACCシステムに適用した例を示したが、これに限るものではない。また、方位検出時に使用する高分解能アルゴリズムは、MUSICに限らず、ESPRIT等のその他のものを用いてもよい。また、上記実施形態では、距離と方位によって2次元的に位置が示された仮ピークに対して仮想ビームを適用したが、高分解能アルゴリズムの結果として1次元的に位置が示された仮ピークに対して仮想ビームを適用するように構成してもよい。"