図面 (/)

技術 信号処理装置、信号処理方法及びプログラム

出願人 日本電気株式会社
発明者 真坂元貴工藤健太郎
出願日 2017年9月29日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2017-190784
公開日 2019年4月25日 (3ヶ月経過) 公開番号 2019-066273
状態 特許登録済
技術分野 レーダ方式及びその細部
主要キーワード 注目周波数 対応関数 サブフィルタ ソナー装置 IC処理 メインフィルタ マスクROM サンプリング時間間隔
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年4月25日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (12)

課題

処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置を提供する。

解決手段

信号処理装置1は、フィルタ処理部2と速度算出部4とを有する。フィルタ処理部2は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う。速度算出部4は、複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、対象物の速度を算出する。

概要

背景

レーダ装置等における信号処理装置において、探知対象物からの反射波受信信号)から得られた受信データから、ドップラフィルタバンクを用いて対象物の速度を推定することが行われている。このとき、推定速度の精度は、ドップラフィルタバンクの各要素の周波数間隔(速度ビンの間隔)に起因する。したがって、推定速度の精度を向上させる方法として、ドップラフィルタバンクの各要素のドップラ周波数の間隔(速度ビンの間隔)を狭くする、つまりドップラフィルタバンクの各要素(速度ビン)の数を増やすことが挙げられる。しかしながら、この方法では、演算量が増加するため処理負荷が増大するといった問題がある。

上記の技術に関連し、特許文献2は、ドップラ速度以下の高分解能で速度を算出することができるドップラレーダ装置を開示する。特許文献2にかかるレーダ装置は、複数のパルスを繰り返し送受信するドップラレーダ装置において、前記複数のパルスのうちヒットされた受信信号について、それぞれPRI軸方向にFFTして周波数領域の信号に変換する。また、特許文献2にかかるレーダ装置は、前記周波数領域に変換された信号からCFARにより極大値を検出し、前記極大値が検出されたレンジセルを抽出する。また、特許文献2にかかるレーダ装置は、前記抽出されたレンジセルのPRI軸の信号から複数ポイントの信号を抽出して相関行列を生成し、それを1または複数セルずつスライディングさせ、忘却係数により加算平均して平均相関行列を演算する。さらに、特許文献2にかかるレーダ装置は、PRI軸の移動平均による相関行列を用いてMUSIC処理することによりドップラ周波数軸で目標を分離してその速度を検出する。

概要

処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置を提供する。信号処理装置1は、フィルタ処理部2と速度算出部4とを有する。フィルタ処理部2は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う。速度算出部4は、複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、対象物の速度を算出する。

目的

本発明の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置、信号処理方法及びプログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、前記複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する速度算出手段とを有する信号処理装置

請求項2

前記フィルタ処理手段は、前記受信データに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第1のフィルタを少なくとも用いて、フィルタ処理を行う請求項1に記載の信号処理装置。

請求項3

前記フィルタ処理手段は、前記第1のフィルタと、前記受信データの時間成分の後半又は前半の位相反転させたデータに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第2のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行う請求項2に記載の信号処理装置。

請求項4

前記フィルタ処理手段は、前記第1のフィルタと、前記第1のフィルタとは中心周波数が異なるように周波数解析を行うように構成された第3のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行う請求項2に記載の信号処理装置。

請求項5

互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行い、前記複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する信号処理方法

請求項6

前記受信データに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第1のフィルタを少なくとも用いて、フィルタ処理を行う請求項5に記載の信号処理方法。

請求項7

前記第1のフィルタと、前記受信データの時間成分の後半又は前半の位相を反転させたデータに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第2のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行う請求項6に記載の信号処理方法。

請求項8

前記第1のフィルタと、前記第1のフィルタとは中心周波数が異なるように周波数解析を行うように構成された第3のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行う請求項6に記載の信号処理方法。

請求項9

互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う機能と、前記複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する機能とをコンピュータに実現させるプログラム

技術分野

0001

本発明は、信号処理装置信号処理方法及びプログラムに関し、特に、対象物の速度を算出する信号処理装置、信号処理方法及びプログラムに関する。

背景技術

0002

レーダ装置等における信号処理装置において、探知の対象物からの反射波受信信号)から得られた受信データから、ドップラフィルタバンクを用いて対象物の速度を推定することが行われている。このとき、推定速度の精度は、ドップラフィルタバンクの各要素の周波数間隔(速度ビンの間隔)に起因する。したがって、推定速度の精度を向上させる方法として、ドップラフィルタバンクの各要素のドップラ周波数の間隔(速度ビンの間隔)を狭くする、つまりドップラフィルタバンクの各要素(速度ビン)の数を増やすことが挙げられる。しかしながら、この方法では、演算量が増加するため処理負荷が増大するといった問題がある。

0003

上記の技術に関連し、特許文献2は、ドップラ速度以下の高分解能で速度を算出することができるドップラレーダ装置を開示する。特許文献2にかかるレーダ装置は、複数のパルスを繰り返し送受信するドップラレーダ装置において、前記複数のパルスのうちヒットされた受信信号について、それぞれPRI軸方向にFFTして周波数領域の信号に変換する。また、特許文献2にかかるレーダ装置は、前記周波数領域に変換された信号からCFARにより極大値を検出し、前記極大値が検出されたレンジセルを抽出する。また、特許文献2にかかるレーダ装置は、前記抽出されたレンジセルのPRI軸の信号から複数ポイントの信号を抽出して相関行列を生成し、それを1または複数セルずつスライディングさせ、忘却係数により加算平均して平均相関行列を演算する。さらに、特許文献2にかかるレーダ装置は、PRI軸の移動平均による相関行列を用いてMUSIC処理することによりドップラ周波数軸で目標を分離してその速度を検出する。

先行技術

0004

特開2016−008852号公報

発明が解決しようとする課題

0005

特許文献1の技術では、MUSIC(Multiple Signal Classification)法を用いて速度を検出している。しかしながら、MUSIC法を用いた方法では、計算量が膨大であり、処理負荷の増大を抑制することは困難である。したがって、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく推定する技術が望まれる。

0006

本発明の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置、信号処理方法及びプログラムを提供することにある。

課題を解決するための手段

0007

本発明にかかる信号処理装置は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、前記複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する速度算出手段とを有する。

0008

また、本発明にかかる信号処理方法は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行い、前記複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する。

0009

また、本発明にかかるプログラムは、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う機能と、前記複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する機能とをコンピュータに実現させる。

発明の効果

0010

本発明によれば、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置、信号処理方法及びプログラム対象物を提供できる。

図面の簡単な説明

0011

本発明の実施の形態にかかる信号処理装置の概要を示す図である。
本発明の実施の形態にかかる信号処理装置によって実行される信号処理方法を示す図である。
実施の形態1にかかる信号処理装置の構成を示す図である。
受信データを例示する図である。
実施の形態1にかかる信号処理装置によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。
実施の形態1にかかる信号処理装置による、対象物のドップラ周波数を算出する方法を説明するための図である。
実施の形態1にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。
比較例にかかるフィルタ応答特性曲線を示す図である。
実施の形態2にかかる信号処理装置の構成を示す図である。
実施の形態2にかかる信号処理装置によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。
実施の形態2にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。

実施例

0012

(本発明にかかる実施の形態の概要)
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明にかかる実施の形態の概要について説明する。図1は、本発明の実施の形態にかかる信号処理装置1の概要を示す図である。また、図2は、本発明の実施の形態にかかる信号処理装置1によって実行される信号処理方法を示す図である。

0013

信号処理装置1は、フィルタ処理部2(フィルタ処理手段)と、速度算出部4(速度算出手段)とを有する。フィルタ処理部2は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う(ステップS12)。速度算出部4は、複数のフィルタのうちの1つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、対象物の速度を算出する(ステップS14)。

0014

本実施の形態にかかる信号処理装置1及び信号処理方法は、上記のように構成されているので、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。なお、信号処理方法を実行可能なプログラムを用いても、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。

0015

(実施の形態1)
次に、本発明にかかる実施の形態1について説明する。
図3は、実施の形態1にかかる信号処理装置10の構成を示す図である。実施の形態1にかかる信号処理装置10は、アンテナ12と、送受信部14と、信号処理部100とを有する。信号処理部100は、Σフィルタ処理部110と、Δフィルタ処理部120と、速度算出部130と、目標検出部140とを有する。信号処理装置10は、例えば、対象物の探知等を行うレーダ装置又はソナー装置等である。

0016

送受信部14は、送信電波波形を生成する。アンテナ12は、送受信部14で生成された波形の電波を、対象物に向けて送信する。さらに、アンテナ12は、対象物で反射された反射電波を受信する。送受信部14は、受信した反射電波(受信電波)に対して周波数変換及びA/D(Analog / digital)変換等を行って、受信データを取得する。つまり、受信データは、対象物の反射波を含む。さらに、送受信部14は、得られた受信データを、信号処理部100に対して送信する。ここで、受信データは、対象物のドップラ周波数(つまり対象物の速度)を含んでいる。

0017

図4は、受信データSrを例示する図である。受信データSrは、複数のサンプルデータからなる配列構造で構成されている。ここで、s(t)は、時刻tにサンプリングされた受信データのサンプルデータである。また、nは、各サンプルデータのサンプル番号(n=1,2,・・・,2N)である。ここで、サンプル数を2Nとする。また、Δtは、サンプリング時間間隔である。

0018

信号処理部100は、受信データに対して、異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタ(後述するΣフィルタ及びΔフィルタ)を用いて周波数解析(フィルタ処理)を行う。これにより、信号処理部100は、対象物のドップラ周波数を算出する。そして、信号処理部100は、算出された対象物のドップラ周波数から、対象物の速度を算出する。

0019

Σフィルタ処理部110は、受信データに対して、Σフィルタ処理によってフィルタ処理を行う。そして、Σフィルタ処理部110は、Σフィルタ処理による出力(Σフィルタ出力)を取得する。ここで、Σフィルタ処理とは、受信データに対してマルチドップラフィルタ処理を行うことである。つまり、Σフィルタ処理とは、受信データに対してフィルタバンクを用いて各周波数の電力成分を抽出することである。さらに言い換えると、Σフィルタ処理とは、時間領域の受信データから、Σフィルタ(第1のフィルタ)を用いて各周波数の電力成分を抽出するようなフィルタ処理(周波数解析)である。そして、Σフィルタとは、注目周波数において山(ピーク)となるような応答特性を持ったフィルタである。

0020

目標検出部140は、Σフィルタ処理部110の出力(Σフィルタ出力)から、対象物の方角及び対象物までの距離等を算出する。また、目標検出部140は、Σフィルタ出力における振幅情報を用いて、対象物からの反射電力が含まれるフィルタバンクの要素(フィルタバンク要素)を抽出する。つまり、目標検出部140は、注目周波数(注目速度)を判定する。なお、注目周波数は、対象物からの反射電力が含まれるフィルタバンク要素の中心周波数である。ここで、上述したように、Σフィルタは、複数のフィルタバンク要素ごとに対象物のドップラ周波数に対応するフィルタバンク番号(注目周波数)のフィルタ出力が最大となるように構成されている。具体的には、Σフィルタは、フィルタバンク要素(中心周波数)ごとに異なる係数割り当てられるように構成されている。これにより、対象物のドップラ周波数に対応するフィルタバンク番号(注目周波数)のフィルタ出力が最大となる。したがって、目標検出部140は、そのフィルタバンク番号から、注目周波数を判定することができる。

0021

Δフィルタ処理部120は、受信データに対して、目標検出部140によって判定された注目周波数についてΔフィルタ処理によってフィルタ処理を行う。そして、Δフィルタ処理部120は、Δフィルタ処理による出力(Δフィルタ出力)を取得する。ここで、Δフィルタ処理とは、Δフィルタ(第2のフィルタ)を用いて各周波数の電力成分を抽出することである。そして、Δフィルタとは、注目周波数において谷となるような応答特性を持ったフィルタである。ここで、Δフィルタ処理部120は、受信データの時間成分の後半又は前半の位相反転させて、フィルタ処理(周波数解析)を行う。

0022

図5は、実施の形態1にかかる信号処理装置10によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。図5において、横軸はドップラ周波数を示し、縦軸振幅を示す。また、図5において、実線は、Σフィルタ処理部110におけるΣフィルタ応答特性曲線(Σフィルタ応答)を示す。そして、図5には、Σフィルタ応答における、フィルタバンク番号0〜3(中心周波数fd(0)〜fd(3))に対応するフィルタバンク要素(周波数ビン)が示されている。また、図5は、注目周波数がfd(2)である場合が例示されている。

0023

図5において、太い実線は、注目周波数fd(2)に対応するフィルタバンク要素(Σフィルタ応答)を示す。また、太い破線は、Δフィルタ処理部120におけるΔフィルタ応答特性曲線(Δフィルタ応答)を示す。ここで、図5には、注目周波数fd(2)に対応するΔフィルタ応答が示されている。図5に示すように、Σフィルタ応答は、注目周波数fd(2)において山となっている。また、Δフィルタ応答は、注目周波数fd(2)において谷となっている。なお、図5振幅応答(絶対値)を示しているので、図5に例示したΔフィルタ応答は、左右対称となり、左右ともに上に凸で表され得る。一方、図示していないが、Δフィルタの位相応答は、左右で異なる。

0024

速度算出部130は、Σフィルタ出力とΔフィルタ出力との比(フィルタ出力比)と、後述するドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。さらに、速度算出部130は、算出された対象物のドップラ周波数から、対象物の速度を算出する。ここで、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、ドップラ周波数と、フィルタ出力比との対応を示す関数である。速度算出部130は、フィルタ出力比とドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、フィルタ出力と、Σフィルタについての応答(フィルタ応答)における注目周波数(フィルタバンク要素(ビン)の中心周波数)に対する差分を算出する。そして、速度算出部130は、その差分と注目周波数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。そして、速度算出部130は、以下の式1により、対象物の速度を算出する。
(式1)
v=cfdd/(2fc)
ここで、vは、対象物の速度である。また、fddは、対象物のドップラ周波数である。また、cは、光速(電波の伝搬速度)である。さらに、fcは、送信信号の中心周波数(送信周波数)である。

0025

図6は、実施の形態1にかかる信号処理装置10による、対象物のドップラ周波数fddを算出する方法を説明するための図である。図5で示した例と同様に、注目周波数をfd(2)とする。ここで、注目周波数fd(2)と対象物のドップラ周波数fddとの差分をdfとする。また、注目周波数fd(2)についてのΣフィルタ出力をΣoutとし、Δフィルタ出力をΔoutとする。

0026

図7は、実施の形態1にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。実施の形態1にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、予め定められた曲線であり、例えばSカーブ関数で構成されている。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素におけるΣフィルタ出力とΔフィルタ出力との比であるフィルタ出力比R(ΣΔ)と、注目周波数に対する差分との関係を示す。

0027

速度算出部130は、Σフィルタ処理部110及びΔフィルタ処理部120から、それぞれΣフィルタ出力Σout及びΔフィルタ出力Δoutを取得する。そして、速度算出部130は、Δout/Σoutを計算して、注目周波数fd(2)に対応するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力比R(ΣΔ)を算出する。そして、速度算出部130は、図7の矢印で示すように、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を用いて、差分dfを算出する。これにより、速度算出部130は、差分dfと注目周波数fd(2)とから、対象物のドップラ周波数fddを算出する。さらに、速度算出部130は、上述した式1を用いて、対象物の速度vを算出する。なお、Δout/Σoutは虚数(純虚数)となり得るので、R(ΣΔ)=Im(Δout/Σout)と表現され得る。この場合、R(ΣΔ)は、正負いずれの値も取り得る。

0028

ここで、Σフィルタ処理及びΔフィルタ処理の具体例について説明する。なお、Σフィルタ及びΔフィルタは、アナログフィルタであってもよいし、デジタルフィルタであってもよい。このことは、後述する実施の形態2においても同様である。

0029

Σフィルタ処理及びΔフィルタ処理が、トランスバーサルフィルタを用いて実現される方法について説明する。トランスバーサルフィルタを用いたΣフィルタは、オイラー公式より、以下の式2で表される。
(式2)



ここで、jは虚数単位である。また、fdは、各フィルタ(フィルタバンク要素)の中心周波数である。つまり、式2のSΣ(fd)は、中心周波数をfdとするフィルタバンク要素(周波数ビン)についてのΣフィルタ出力を示す。この場合、Σフィルタ処理部110は、各フィルタバンク要素(図5の例ではfd(0)〜fd(3)のそれぞれ)について、式2を用いてΣフィルタ処理を行って、Σフィルタ出力SΣ(fd)を算出する。言い換えると、Σフィルタ処理部110は、フィルタバンク要素(周波数ビン)の数だけ、式2で示す演算を行う。

0030

一方、トランスバーサルフィルタを用いたΔフィルタは、以下の式3で表される。
(式3)



ここで、式3のSΔ(fd)は、中心周波数をfdとするフィルタバンク要素(周波数ビン)についてのΔフィルタ出力を示す。この場合、Δフィルタ処理部120は、各フィルタバンク要素について、式3を用いてΔフィルタ処理を行って、Δフィルタ出力SΔ(fd)を算出する。なお、Δフィルタ処理部120は、目標検出部140によって検出された注目周波数(図5の例ではfd(2))に対応するフィルタバンク要素についてのみ、式3を用いたΔフィルタ処理を行ってもよい。

0031

次に、Σフィルタ処理及びΔフィルタ処理が、高速フーリエ変換(FFT;fast Fourier transform)を用いて実現される方法について説明する。FFTを用いたΣフィルタは、以下の式4で表される。
(式4)
SΣ=FFT(Sr)
ここで、FFT(Sr)は、図4に示した配列構造の受信データSrについてのFFTアルゴリズムを示す。なお、FFT(Sr)は、複数のドップラ周波数について一度に処理を行う。したがって、SΣは、複数のドップラ周波数についての、多要素の(フィルタバンク要素の数の)フィルタ出力を示す。

0032

一方、FFTを用いたΔフィルタは、以下の式5で表される。
(式5)
SΔ=FFT(Sr’)
ここで、Sr’は、図4に示した受信データSrに対して、以下の式6で示されるデータ配列である。
(式6)



なお、「−s(nΔt)」は、s(nΔt)の位相を反転したものである。

0033

(比較例)
次に、比較例について説明する。
図8は、比較例にかかるフィルタ応答特性曲線を示す図である。比較例においては、1つのΣフィルタのみを用いて速度を推定する。ここで、図6に示した例と同様に、注目周波数をfd(2)とし、対象物の実際のドップラ周波数をfddとする。比較例では、Σフィルタ出力において、注目周波数fd(2)に対応するフィルタバンク要素でピークが立ったので、対象物のドップラ周波数をfd(2)と推定してしまう。このとき、推定されたfd(2)と対象物の実際のドップラ周波数fddとの間には、dfの誤差が生じてしまう。したがって、比較例にかかる速度推定方法では、対象物の速度を精度よく検出することができないおそれがある。

0034

また、速度誤差を小さくする、つまり速度推定の精度を向上させる方法として、周波数ビンの間隔(フィルタバンク要素のドップラ周波数の間隔)を狭くする方法がある。しかしながら、この方法では、長時間の観測が必要となり、さらに、フィルタ処理における処理負荷(演算量)が増加するといった問題が発生するおそれがある。

0035

これに対し、実施の形態1にかかる方法では、周波数ビンの間隔を狭くすることなく、対象物の速度の算出精度を向上させることが可能となる。したがって、実施の形態1にかかる信号処理装置10は、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。

0036

さらに、Δフィルタは、サンプルデータの半数(後半又は前半)の位相を反転にするのみであるので、簡易に構成することが可能である。したがって、実施の形態1にかかる信号処理装置10は、複雑な処理を行うことなく、対象物の速度を精度よく算出することができる。さらに、詳細な速度情報を用いることによって、時々刻々と移動する対象物の追尾精度を向上させることが可能となる。

0037

(実施の形態2)
次に、実施の形態2について説明する。実施の形態2は、Δフィルタを用いない点で、実施の形態1と異なる。なお、実施の形態1における構成要素と実質的に同じ構成要素には、同じ符号が付されている。また、実施の形態1における構成要素と実質的に同じ構成要素については、適宜、説明を省略する。

0038

図9は、実施の形態2にかかる信号処理装置10の構成を示す図である。実施の形態2にかかる信号処理装置10は、アンテナ12と、送受信部14と、信号処理部200とを有する。信号処理部200は、メインフィルタ処理部210と、サブフィルタ処理部220と、速度算出部230と、目標検出部140とを有する。

0039

信号処理部200は、受信データに対して、異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタ(後述するメインΣフィルタ及びサブΣフィルタ)を用いて周波数解析(フィルタ処理)を行う。これにより、信号処理部200は、対象物のドップラ周波数を算出する。そして、信号処理部200は、算出された対象物のドップラ周波数から、対象物の速度を算出する。

0040

メインフィルタ処理部210は、Σフィルタ処理部110と実質的に同様の処理を行う。したがって、メインフィルタ処理部210は、Σフィルタ(メインΣフィルタ)を用いてメインΣフィルタ出力を取得する。目標検出部140は、メインΣフィルタ出力における振幅情報を用いて、対象物からの反射電力が含まれるフィルタバンク要素を抽出する。つまり、目標検出部140は、注目周波数(注目速度)を判定する。

0041

サブフィルタ処理部220は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素(周波数ビン)に隣接するフィルタバンク要素(周波数ビン)について、サブΣフィルタ出力を取得する。言い換えると、サブフィルタ処理部220は、メインフィルタ処理部210のΣフィルタと中心周波数の異なるΣフィルタ(サブΣフィルタ;第3のフィルタ)を用いる。したがって、実施の形態2においては、「異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタ」とは、中心周波数の異なる2つのΣフィルタである。そして、サブフィルタ処理部220は、このサブΣフィルタを用いて、フィルタ処理を行う。なお、このとき、注目周波数に対応するフィルタバンク要素のどちらに隣接するフィルタバンク要素についてΣフィルタ処理を行うかについては、メインフィルタ処理部210によるフィルタ処理の際の結果を用いてもよい。つまり、注目周波数がfd(k)である場合、サブフィルタ処理部220は、fd(k+1)に関するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力とfd(k−1)に関するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力とを比較してもよい。そして、サブフィルタ処理部220は、フィルタ出力の強い方(例えば振幅の大きな方)のフィルタバンク要素を、サブΣフィルタによる処理の対象として決定してもよい。

0042

図10は、実施の形態2にかかる信号処理装置10によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。図10において、横軸はドップラ周波数を示し、縦軸は振幅を示す。図10に示した例では、注目周波数をfd(2)とし、注目周波数fd(2)に対応するフィルタバンク要素(周波数ビン)が太い実線で示されている。また、図10の縦軸は、振幅応答(絶対値)を示している。

0043

さらに、図10において、注目周波数fd(2)にフィルタバンク要素(周波数ビン)が、太い破線で示されている。ここで、注目周波数fd(2)と対象物のドップラ周波数fddとの差分をdfとする。また、注目周波数fd(2)についてのメインΣフィルタ出力をΣ1outとする。また、注目周波数fd(2)に対応するフィルタバンク要素に隣接するフィルタバンク要素(中心周波数:fd(1))についてのサブフィルタ出力をΣ2outとする。

0044

速度算出部230は、メインΣフィルタ出力とサブΣフィルタ出力との比(フィルタ出力比)と、後述するドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。さらに、速度算出部230は、算出された対象物のドップラ周波数から、上述した式1を用いて対象物の速度を算出する。ここで、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、ドップラ周波数と、フィルタ出力比との対応を示す関数である。速度算出部230は、フィルタ出力比とドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、フィルタ出力と、Σフィルタについての応答(フィルタ応答)における注目周波数(フィルタバンク要素(ビン)の中心周波数)に対する差分を算出する。そして、速度算出部230は、その差分と注目周波数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。

0045

図11は、実施の形態2にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、予め定められた曲線である。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素におけるメインΣフィルタ出力とサブフィルタ出力とのフィルタ出力比R(ΣΣ)と、注目周波数に対する差分との関係を示す。速度算出部230は、メインフィルタ処理部210及びサブフィルタ処理部220から、それぞれメインΣフィルタ出力Σ1out及びサブフィルタ出力Σ2outを取得する。

0046

そして、速度算出部230は、Σ2out/Σ1outを計算して、注目周波数fd(2)に対応するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力比R(ΣΣ)を算出する。そして、速度算出部230は、図11の矢印で示すように、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を用いて、差分dfを算出する。これにより、速度算出部230は、対象物のドップラ周波数fddを算出する。さらに、速度算出部230は、上述した式1を用いて、対象物の速度vを算出する。

0047

なお、実施の形態2においては、フィルタ出力比R(ΣΣ)は、メインΣフィルタ出力の振幅値(絶対値)とサブΣフィルタ出力の振幅値(絶対値)との比であってもよい。つまり、R(ΣΣ)=|Σ2out/Σ1out|であってもよい。したがって、メインΣフィルタ出力の振幅値(絶対値)及びサブΣフィルタ出力の振幅値(絶対値)をそれぞれA(Σ1)及びA(Σ2)とすると、R(ΣΣ)=A(Σ2)/A(Σ1)と表され得る。

0048

ここで、差分dfから対象物のドップラ周波数fddを算出する際、速度算出部230は、サブΣフィルタ出力に関するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号が注目周波数に対応するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号よりも小さい場合は、注目周波数から差分dfを減算することで、対象物のドップラ周波数fddを算出する。一方、速度算出部230は、サブΣフィルタ出力に関するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号が注目周波数に対応するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号よりも大きい場合は、注目周波数に差分dfを加算することで、対象物のドップラ周波数fddを算出する。図10の例では、速度算出部230は、fdd=fd(2)−dfにより、ドップラ周波数fddを算出する。

0049

実施の形態2にかかる信号処理装置10についても、実施の形態1にかかる信号処理装置10と同様に、周波数ビンの間隔を狭くすることなく、対象物の速度の算出精度を向上させることが可能となる。したがって、実施の形態2にかかる信号処理装置10は、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。さらに、実施の形態1では、Δフィルタを設ける必要があるが、実施の形態2では、Σフィルタを用いるのみでよい。したがって、実施の形態2にかかる方法は、実施の形態1と比較して、実装しやすい。

0050

なお、注目周波数に関するフィルタバンク要素に隣接するフィルタバンク要素についてフィルタ処理を行うと、ノイズの影響を受ける可能性がある。したがって、SN比(signal-noise ratio)が低い場合、実施の形態2にかかる方法では、対象物の速度の算出精度が、実施の形態1にかかる方法よりも劣る可能性がある。なお、実施の形態1の方法では、Δフィルタ出力の小さいものについてはノイズの影響を受け得る。しかしながら、図5から分かるように、Δフィルタ出力が小さい場合、ドップラ周波数は中心周波数と近似しているので、速度算出の精度に影響はほとんどない。

0051

(変形例)
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、信号処理部は、目標検出部140を有しなくてもよい。この場合、注目周波数の検出は、Σフィルタ処理部110又はメインフィルタ処理部210が行うようにしてもよい。また、上述した実施の形態において、信号処理装置10は、アンテナ12及び送受信部14を有するとしたが、信号処理装置10は、アンテナ12及び送受信部14を有しなくてもよい。

0052

また、上述した実施の形態においては、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比と注目周波数に対する差分との関係を示すとしたが、このような構成に限られない。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比と、ドップラ周波数そのものとの関係を示してもよい。この場合、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、中心周波数(フィルタバンク要素)ごとに設けられてもよい。

0053

また、上述した実施の形態においては、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は曲線であるとしたが、このような構成に限られない。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、数式で構成されてもよいし、近似式で構成されてもよい。さらに、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、注目周波数との差分(又はドップラ周波数)とフィルタ出力比とを対応付けた配列(テーブル)で構成されてもよい。

0054

また、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比とドップラ周波数との対応関係を示すとしたが、このような構成に限られない。上述したように、ドップラ周波数と速度とは、式1によって一意に対応している。したがって、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比と速度との対応関係を示してもよい。つまり、ドップラ周波数に対応するパラメータとして、速度を用いてもよい。言い換えると、本発明は、このような、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示すドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を用いた方法をも包含する。

0055

また、上述した実施の形態1では、Δフィルタ処理は、受信データのサンプルデータの後半(受信データの時間成分の後半)の位相を反転させるとしたが、このような構成に限られない。Δフィルタ処理は、受信データのサンプルデータの前半(受信データの時間成分の前半)の位相を反転するようにしてもよい。また、Δフィルタ処理は、Σフィルタ処理における注目周波数以外の中心周波数のフィルタバンク要素についても行ってもよい。

0056

また、上述した実施の形態2においては、サブフィルタ処理部220は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素に「隣接する」フィルタバンク要素について、サブΣフィルタ出力を取得するとしたが、このような構成に限られない。サブフィルタ処理部220は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素に隣接していないフィルタバンク要素についてサブΣフィルタ出力を取得してもよい。

0057

また、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、無線通信装置内の各回路の処理(機能)を、CPU(Central Processing Unit)にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

0058

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク磁気テープハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD−ROM(Read Only Memory)、CD−R、CD−R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROMPROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

0059

1信号処理装置
2フィルタ処理部
4速度算出部
10 信号処理装置
100信号処理部
110 Σフィルタ処理部
120 Δフィルタ処理部
130 速度算出部
140目標検出部
200 信号処理部
210メインフィルタ処理部
220サブフィルタ処理部
230 速度算出部

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

  • 日本電気株式会社の「 物体検知装置および物体検知方法」が 公開されました。( 2019/05/23)

    【課題・解決手段】物体検知装置1000は、電波によって物体1001を検知するための装置である。物体検知装置1000は、時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を送信信号として放射する送信部1091... 詳細

  • 株式会社SOKENの「 車載システム、物標認識方法及びコンピュータプログラム」が 公開されました。( 2019/05/23)

    【課題】見通し外の物標の存在を適切に検出する。【解決手段】車載システム1は、位置情報が物標から送信されることで、システム側通信部3に受信された位置情報を受信情報として記憶する受信情報記憶部2aと、セン... 詳細

  • サカエ理研工業株式会社の「 車両用ドアハンドル装置及び車両」が 公開されました。( 2019/05/23)

    【課題】車両のドアの意匠性を損なうことなく車両に障害物センサを配置できるようにする。【解決手段】車両のドア101に取り付けられ、当該ドア101に対する車外からの開操作がなされるハンドル部材10を備えた... 詳細

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ