JPH11248814A - 電波装置 - Google Patents
電波装置Info
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- JPH11248814A JPH11248814A JP10054823A JP5482398A JPH11248814A JP H11248814 A JPH11248814 A JP H11248814A JP 10054823 A JP10054823 A JP 10054823A JP 5482398 A JP5482398 A JP 5482398A JP H11248814 A JPH11248814 A JP H11248814A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来のＭＵＳＩＣ処理を用いた装置は電波伝
播上の外的条件が変化して方位線が緩やかに大きく変化
する場合、オペレータが方位線を見て感じるグレードと
装置が示すグレードに相違があり、その改善が望まれて
いた。 【解決手段】 ＭＵＳＩＣ処理により得られた方位情報
に対して到来方位に関する属性分類をおこなうクラスタ
リング処理を行い、各クラスタごとに複数個の方位デー
タから標準偏差を求め、それを基にグレード判定するよ
うにした。
播上の外的条件が変化して方位線が緩やかに大きく変化
する場合、オペレータが方位線を見て感じるグレードと
装置が示すグレードに相違があり、その改善が望まれて
いた。 【解決手段】 ＭＵＳＩＣ処理により得られた方位情報
に対して到来方位に関する属性分類をおこなうクラスタ
リング処理を行い、各クラスタごとに複数個の方位デー
タから標準偏差を求め、それを基にグレード判定するよ
うにした。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は複数のアンテナを
用い、各アンテナの出力をＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌ
ｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法
により処理して複数方向から時系列的あるいは同時に到
来する電波の方位、仰角を測定し、観測した到来電波の
グレードを判定する電波装置に関する。
用い、各アンテナの出力をＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌ
ｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法
により処理して複数方向から時系列的あるいは同時に到
来する電波の方位、仰角を測定し、観測した到来電波の
グレードを判定する電波装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】アンテナの解像限界は波長／アンテナ開
口径とされていたが、近年複数のアンテナと信号処理を
用いる事によって、上記解像限界を超える角度分解能を
得るアルゴリズムが提案されている。このようなアルゴ
リズムとして、例えば、Ｒ．Ｏ．Ｓｃｈｍｉｄｔ：“Ｍ
ｕｌｔｉｐｌｅ Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｌｏｃａｔｉｏｎａ
ｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｅｓｔｉｍ
ａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．，ＡＰ−３４，
３，ｐｐ．２７６−２８０（１９８６）、特開平５−１
９６７１６「方向探知機」に示されているようなＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムがある。
口径とされていたが、近年複数のアンテナと信号処理を
用いる事によって、上記解像限界を超える角度分解能を
得るアルゴリズムが提案されている。このようなアルゴ
リズムとして、例えば、Ｒ．Ｏ．Ｓｃｈｍｉｄｔ：“Ｍ
ｕｌｔｉｐｌｅ Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｌｏｃａｔｉｏｎａ
ｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｅｓｔｉｍ
ａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．，ＡＰ−３４，
３，ｐｐ．２７６−２８０（１９８６）、特開平５−１
９６７１６「方向探知機」に示されているようなＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムがある。
【０００３】まず、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを用いた従
来の電波装置について図１１、図１２を参照して説明す
る。図１１は従来の装置の全体構成図であり、１は受信
アンテナ、２は受信機、３はアナログ／ディジタル変換
器、４はＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装
置、５は角度表示装置である。図中、ＸM は受信信号を
示し、ｍはチャンネルの番号を示す添え字である。図１
２は、上記図１の従来の信号処理装置４の内部構成図
で、２１は受信信号ＸM に対するバッファメモリ、２２
は相関行列Ｒ計算手段、２３はＲの固有値及び固有ベク
トル算出手段、２４は方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、
２５はピーク検出手段であり、２６は分散値算出手段、
２７はグレード判定手段である。
来の電波装置について図１１、図１２を参照して説明す
る。図１１は従来の装置の全体構成図であり、１は受信
アンテナ、２は受信機、３はアナログ／ディジタル変換
器、４はＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装
置、５は角度表示装置である。図中、ＸM は受信信号を
示し、ｍはチャンネルの番号を示す添え字である。図１
２は、上記図１の従来の信号処理装置４の内部構成図
で、２１は受信信号ＸM に対するバッファメモリ、２２
は相関行列Ｒ計算手段、２３はＲの固有値及び固有ベク
トル算出手段、２４は方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、
２５はピーク検出手段であり、２６は分散値算出手段、
２７はグレード判定手段である。
【０００４】以下、動作を説明する。受信信号ベクトル
Ｘを数３で定義する。
Ｘを数３で定義する。
【０００５】
【数３】
【０００６】ここで、ｉは時刻を示す添え字、Ｔはベク
トル行列の転値、Ｍはチャンネル数、即ちアレーのアン
テナ数である。バッファメモリ２１は時刻１からＩ迄の
受信信号ベクトルＸ（１）〜Ｘ（Ｉ）を蓄える。相関行
列計算手段２２は相関行列Ｒを数４のように算出する。
トル行列の転値、Ｍはチャンネル数、即ちアレーのアン
テナ数である。バッファメモリ２１は時刻１からＩ迄の
受信信号ベクトルＸ（１）〜Ｘ（Ｉ）を蓄える。相関行
列計算手段２２は相関行列Ｒを数４のように算出する。
【０００７】
【数４】
【０００８】ここで、Ｈは行列ベクトルの複素共役転値
を表わす。従ってＲはＭ×Ｍの正方形行列である。２３
はＲの固有値λ1 〜λM 、及び固有ベクトルｅ1 〜ｅM
を算出する。方位評価関数Ｆ算出手段２４は固有値λ1
〜λM の中の最小固有値に対応する固有ベクトルｅN を
用いて方位評価関数Ｆを数５のように算出する。
を表わす。従ってＲはＭ×Ｍの正方形行列である。２３
はＲの固有値λ1 〜λM 、及び固有ベクトルｅ1 〜ｅM
を算出する。方位評価関数Ｆ算出手段２４は固有値λ1
〜λM の中の最小固有値に対応する固有ベクトルｅN を
用いて方位評価関数Ｆを数５のように算出する。
【０００９】
【数５】
【００１０】ここで、（θ）は角度θの関数であること
を示し、Ｆ（θ）はすべてのθについて算出する。ａ
（θ）はステアリングベクトルと呼ばれ、到来角θで入
射する電波ｓが１波存在する場合の受信信号ベクトルＸ
が数６で与えられるような係数ベクトルで、各アンテナ
１の位置、θ方向の指向特性で決定される。
を示し、Ｆ（θ）はすべてのθについて算出する。ａ
（θ）はステアリングベクトルと呼ばれ、到来角θで入
射する電波ｓが１波存在する場合の受信信号ベクトルＸ
が数６で与えられるような係数ベクトルで、各アンテナ
１の位置、θ方向の指向特性で決定される。
【００１１】
【数６】
【００１２】ここで、ｎはノイズベクトルであり、数７
に示すような各チャンネルの受信機２、Ａ／Ｄ変換器３
で発生もしくはアンテナ１から洩れ込むノイズｎm を要
素とする。
に示すような各チャンネルの受信機２、Ａ／Ｄ変換器３
で発生もしくはアンテナ１から洩れ込むノイズｎm を要
素とする。
【００１３】
【数７】
【００１４】ピーク検出手段４５はＦ（θ）の最も大き
いＫ個のピークを与える角度θを捜査し、この値を到来
角推定値として出力する。Ｋの値は固有値λ1 〜λM の
分布から決定される。
いＫ個のピークを与える角度θを捜査し、この値を到来
角推定値として出力する。Ｋの値は固有値λ1 〜λM の
分布から決定される。
【００１５】以下、ＭＵＳＩＣアルゴリズムの測角原理
を説明する。チャンネル総数Ｍに比べて入射波の数Ｋは
少ない物（Ｍ＞Ｋ）と仮定する。複数の電波が上記アレ
ーアンテナに入射する際には、受信信号ベクトルＸは
“数６”に変わり、数８で与えられる。
を説明する。チャンネル総数Ｍに比べて入射波の数Ｋは
少ない物（Ｍ＞Ｋ）と仮定する。複数の電波が上記アレ
ーアンテナに入射する際には、受信信号ベクトルＸは
“数６”に変わり、数８で与えられる。
【００１６】
【数８】
【００１７】ここで、ｋは入射信号の番号を示す添え字
で、Ａはステアリングベクトルａで数９のように構成さ
れるＭ×Ｋの行列である。
で、Ａはステアリングベクトルａで数９のように構成さ
れるＭ×Ｋの行列である。
【００１８】
【数９】
【００１９】Ｓは入射信号を要素とする数１０で与えら
れるＫ×１のベクトルである。
れるＫ×１のベクトルである。
【００２０】
【数１０】
【００２１】数８を用いて、数４に定義される相関行列
Ｒを数１１のように展開できる
Ｒを数１１のように展開できる
【００２２】
【数１１】
【００２３】ここで、Ｓは数１２のように構成されるＫ
×Ｋの正方行列である。
×Ｋの正方行列である。
【００２４】
【数１２】
【００２５】ここで、σ2 はノイズ電力であり、ＩはＭ
×Ｍの単位行列である。各ノイズｎm （ｍ＝１，２，・
・・・，Ｍ）は互いに無相関で電力は等しいと仮定し
た。相関行列Ｒはエルミート行列であるから、その固有
値λ1 〜λM はすべて正の実数で、その中で最も小さな
Ｍ−Ｋ個の固有値は数１１よりノイズ電力σ2 に等しい
事がわかる。このような最小固有値λ＝σ2 に対応する
固有ベクトルをｅN で表わすと、固有値、固有ベクトル
の関係から数１３が成り立つ。
×Ｍの単位行列である。各ノイズｎm （ｍ＝１，２，・
・・・，Ｍ）は互いに無相関で電力は等しいと仮定し
た。相関行列Ｒはエルミート行列であるから、その固有
値λ1 〜λM はすべて正の実数で、その中で最も小さな
Ｍ−Ｋ個の固有値は数１１よりノイズ電力σ2 に等しい
事がわかる。このような最小固有値λ＝σ2 に対応する
固有ベクトルをｅN で表わすと、固有値、固有ベクトル
の関係から数１３が成り立つ。
【００２６】
【数１３】
【００２７】上式左辺を数１１を用いて変形すれば数１
４が得られる。
４が得られる。
【００２８】
【数１４】
【００２９】ここで、行列Ｓがフルランク、即ち入射信
号の相関係数が１００％より小さいならば数１４は数１
５に変形できる。
号の相関係数が１００％より小さいならば数１４は数１
５に変形できる。
【００３０】
【数１５】
【００３１】これをステアリングベクトルを用いて表わ
すとＭＵＳＩＣアルゴリズムの原理上重要な数１６を得
る。
すとＭＵＳＩＣアルゴリズムの原理上重要な数１６を得
る。
【００３２】
【数１６】
【００３３】一方、方位評価関数Ｆ（θ）を変数θにつ
いてサーチする際、変数θが電波入射角θk のいずれか
と一致するとき、数１６より数５の分母は０となり方位
評価関数Ｆの値は非常に大きな値となる。この時の方位
評価関数Ｆ（θ）を図１３に例示する。従ってピーク検
出手段２５の動作により入射角の推定ができるので、表
示装置５のディスプレー上に電波の到来方向としての方
位線を描かすことができる。一方分散値算出手段２６は
Ｓｔｏｉｃａ，Ｎｅｈｏｒａｉ，ＩＥＥＥ ｔｒａｎ
ｓ．ＡＳＳＰ ｖｏ．３７，ＮＯ．５，１９８９による
数１７で与えられ、推定方位が求まると固有値、固有ベ
クトル及び推定方位のステアリングベクトルなどによ
り、計算する事ができる。
いてサーチする際、変数θが電波入射角θk のいずれか
と一致するとき、数１６より数５の分母は０となり方位
評価関数Ｆの値は非常に大きな値となる。この時の方位
評価関数Ｆ（θ）を図１３に例示する。従ってピーク検
出手段２５の動作により入射角の推定ができるので、表
示装置５のディスプレー上に電波の到来方向としての方
位線を描かすことができる。一方分散値算出手段２６は
Ｓｔｏｉｃａ，Ｎｅｈｏｒａｉ，ＩＥＥＥ ｔｒａｎ
ｓ．ＡＳＳＰ ｖｏ．３７，ＮＯ．５，１９８９による
数１７で与えられ、推定方位が求まると固有値、固有ベ
クトル及び推定方位のステアリングベクトルなどによ
り、計算する事ができる。
【００３４】
【数１７】
【００３５】ここでσM 2［θi ］は第ｉ波到来波の入射
角θi に対する誤差分散、Ｎは受信信号共分散行列Ｒ算
出に用いたサンプル数、λm はＲの固有値、σn はノイ
ズ電力、ａ（θｉ）は入射角θi に対するステアリング
ベクトル、ｅm はＲの固有ベクトルである。グレード判
定手段２７では上記σM 2［θi ］の分散値から求めた標
準偏差σMの大きさから、到来電波のクオリティとして
のグレードを数段階に分けて判定している。具体的には
上記標準偏差が１度未満をＡ，１度以上２．５度未満を
Ｂ，２．５度以上５度未満をＣ，５度以上をＤとするグ
レード判定をおこなっている。ところが、上記電波装置
で用いているグレード判定方式は、前述した通り、方位
測定周期の一周期内に得られた信号の位相、振幅データ
からＭＵＳＩＣアルゴリズムにより方位の分散を基に数
十ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時間内のグレードを
判定している事に相当し、フェージング等により緩やか
に大きく変動する電波の方位線などの物理的変化と必ず
しも一致をしない場合があり、課題となっていた。
角θi に対する誤差分散、Ｎは受信信号共分散行列Ｒ算
出に用いたサンプル数、λm はＲの固有値、σn はノイ
ズ電力、ａ（θｉ）は入射角θi に対するステアリング
ベクトル、ｅm はＲの固有ベクトルである。グレード判
定手段２７では上記σM 2［θi ］の分散値から求めた標
準偏差σMの大きさから、到来電波のクオリティとして
のグレードを数段階に分けて判定している。具体的には
上記標準偏差が１度未満をＡ，１度以上２．５度未満を
Ｂ，２．５度以上５度未満をＣ，５度以上をＤとするグ
レード判定をおこなっている。ところが、上記電波装置
で用いているグレード判定方式は、前述した通り、方位
測定周期の一周期内に得られた信号の位相、振幅データ
からＭＵＳＩＣアルゴリズムにより方位の分散を基に数
十ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時間内のグレードを
判定している事に相当し、フェージング等により緩やか
に大きく変動する電波の方位線などの物理的変化と必ず
しも一致をしない場合があり、課題となっていた。
【００３６】
【発明が解決しようとする課題】従来の電波装置のグレ
ード判定方式は以上のように構成されており、方位測定
周期の一周期内に得られた信号の位相、振幅データから
ＭＵＳＩＣアルゴリズムにより方位の分散を基に数十ｍ
ｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時間内のグレードを判定
している為、フェージング等により緩やかに大きく変動
する電波の場合は測定周期の一周期内に得られる信号の
位相、振幅の変化量も少なく結果として小さな分散値し
かでず、良好なグレードと判定してしまい、表示装置５
上の方位線の緩やかな変化からオペレータが感じるグレ
ードとは異なる等の感覚との相違に関数る課題があっ
た。
ード判定方式は以上のように構成されており、方位測定
周期の一周期内に得られた信号の位相、振幅データから
ＭＵＳＩＣアルゴリズムにより方位の分散を基に数十ｍ
ｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時間内のグレードを判定
している為、フェージング等により緩やかに大きく変動
する電波の場合は測定周期の一周期内に得られる信号の
位相、振幅の変化量も少なく結果として小さな分散値し
かでず、良好なグレードと判定してしまい、表示装置５
上の方位線の緩やかな変化からオペレータが感じるグレ
ードとは異なる等の感覚との相違に関数る課題があっ
た。
【００３７】この発明は上記のような課題を解決する為
になされたもので、グレード判定手段２７が示すグレー
ドと表示装置５上の方位線の変化からオペレータが感じ
るグレードの感覚を一致させた装置を得る事を目的とす
る。
になされたもので、グレード判定手段２７が示すグレー
ドと表示装置５上の方位線の変化からオペレータが感じ
るグレードの感覚を一致させた装置を得る事を目的とす
る。
【００３８】
【課題を解決するための手段】第１の発明による電波装
置は受信アンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換
器、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角
度表示装置からなり、信号処理装置の内部構成としてバ
ッファメモリ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベ
クトル算出手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピー
ク検出手段、クラスタリング手段、標準偏差算出手段お
よびグレード判定手段を有し、複数で時系列の方位デー
タを基に情報処理をおこなうもので具体的にはピーク検
出手段により得られた方位情報を基に角度分解能Ｄを設
定しクラスタリングを行い方位の属性分類をおこなう。
その後、各クラスタ内の方位情報θi に関する統計処理
を行い、標準偏差σSDを算出しグレード判定をおこな
う。
置は受信アンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換
器、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角
度表示装置からなり、信号処理装置の内部構成としてバ
ッファメモリ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベ
クトル算出手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピー
ク検出手段、クラスタリング手段、標準偏差算出手段お
よびグレード判定手段を有し、複数で時系列の方位デー
タを基に情報処理をおこなうもので具体的にはピーク検
出手段により得られた方位情報を基に角度分解能Ｄを設
定しクラスタリングを行い方位の属性分類をおこなう。
その後、各クラスタ内の方位情報θi に関する統計処理
を行い、標準偏差σSDを算出しグレード判定をおこな
う。
【００３９】また、第２の発明による電波装置は受信ア
ンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピーク検出手
段、分散値算出手段、記憶手段、クラスタリング手段、
ヒット率算出手段、ヒット率／グレード変換手段を有
し、複数で時系列の方位データθi を基に情報処理をお
こなうもので具体的にはピーク検出手段により得られた
方位情報を基に角度分解能Ｄを設定し、クラスタリング
を行い方位の属性分類をおこなう。その後ヒット率算出
手段で各クラスタ内の方位の平均値θと対応した分散値
σM 2（ｉ）から求めたσM （ｉ）の平均値σM(AV) から
更に狭角度範囲を設定し、前記狭角度範囲内に方位角度
θi が、どの程度、前記狭角度範囲に存在（ヒット）す
るかを判定し、度数に対するその比率からグレード判定
するものである。
ンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピーク検出手
段、分散値算出手段、記憶手段、クラスタリング手段、
ヒット率算出手段、ヒット率／グレード変換手段を有
し、複数で時系列の方位データθi を基に情報処理をお
こなうもので具体的にはピーク検出手段により得られた
方位情報を基に角度分解能Ｄを設定し、クラスタリング
を行い方位の属性分類をおこなう。その後ヒット率算出
手段で各クラスタ内の方位の平均値θと対応した分散値
σM 2（ｉ）から求めたσM （ｉ）の平均値σM(AV) から
更に狭角度範囲を設定し、前記狭角度範囲内に方位角度
θi が、どの程度、前記狭角度範囲に存在（ヒット）す
るかを判定し、度数に対するその比率からグレード判定
するものである。
【００４０】また、第３の発明による電波装置は受信ア
ンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピーク検出手
段、クラスタリング手段、分散値検出手段、σM （ｉ）
平均値算出手段、グレード判定手段を有し、複数で時系
列の方位データを基に情報処理をおこなうもので具体的
にはピーク検出手段により得られた方位情報を基に角度
分解能Ｄを設定しクラスタリングを行い方位の属性分類
をおこなう。方位の属性分類の結果得られた分散値σM 2
（ｉ）列からσM （ｉ）の平均値σM(AV) を求めたのち
グレード判定をおこなう。
ンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピーク検出手
段、クラスタリング手段、分散値検出手段、σM （ｉ）
平均値算出手段、グレード判定手段を有し、複数で時系
列の方位データを基に情報処理をおこなうもので具体的
にはピーク検出手段により得られた方位情報を基に角度
分解能Ｄを設定しクラスタリングを行い方位の属性分類
をおこなう。方位の属性分類の結果得られた分散値σM 2
（ｉ）列からσM （ｉ）の平均値σM(AV) を求めたのち
グレード判定をおこなう。
【００４１】また、第４の発明による電波装置は受信ア
ンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピーク検出手
段、クラスタリング手段、分散値検出手段、グレード処
理部の標準偏差σSD算出手段、σM （ｉ）の平均値算出
手段、切り替え手段、グレード判定手段を有し、複数で
時系列の方位データを基に情報処理をおこなうもので具
体的にはピーク検出手段により得られた方位情報を基に
角度分解能Ｄを設定しクラスタリングを行い方位の属性
分類をおこなう。方位の属性分類の結果得られた方位情
報列θi から方位標準偏差σSDと分散値σM 2（ｉ）列か
らσM （ｉ）の平均値σM(AV) を求めたのち、電波の伝
播状況により両者のどちらかをオペレータが切り替え手
段により選定してグレード判定をおこなう。
ンテナ，受信機，アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列Ｒ計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、ピーク検出手
段、クラスタリング手段、分散値検出手段、グレード処
理部の標準偏差σSD算出手段、σM （ｉ）の平均値算出
手段、切り替え手段、グレード判定手段を有し、複数で
時系列の方位データを基に情報処理をおこなうもので具
体的にはピーク検出手段により得られた方位情報を基に
角度分解能Ｄを設定しクラスタリングを行い方位の属性
分類をおこなう。方位の属性分類の結果得られた方位情
報列θi から方位標準偏差σSDと分散値σM 2（ｉ）列か
らσM （ｉ）の平均値σM(AV) を求めたのち、電波の伝
播状況により両者のどちらかをオペレータが切り替え手
段により選定してグレード判定をおこなう。
【００４２】
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１はこの発明の
実施の形態１による信号処理装置４の内部構成図であ
り、２１は受信信号ｘｍに対するバッファメモリ、２２
は相関行列Ｒ計算手段、２３はＲの固有値及び固有ベク
トル算出手段、２４は方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、
２５はピーク検出手段、２６は分散値算出手段、３１は
クラスタリング手段、３２は方位標準偏差σSD算出手段
である。
実施の形態１による信号処理装置４の内部構成図であ
り、２１は受信信号ｘｍに対するバッファメモリ、２２
は相関行列Ｒ計算手段、２３はＲの固有値及び固有ベク
トル算出手段、２４は方位評価関数Ｆ（θ）算出手段、
２５はピーク検出手段、２６は分散値算出手段、３１は
クラスタリング手段、３２は方位標準偏差σSD算出手段
である。
【００４３】以下、動作について説明する。図１におい
て２１〜２６は各々図に示した従来例と同様であり説明
を省略する。ピーク検出手段２５によりフレーム単位ご
とに電波の到来角度が推定されるがこのさい、混信波が
あれば、同一フレーム内に複数の推定方位θ1 〜θK
（Ｋ：入射波数）が算出される。クラスタリング手段３
１では上記データを用い、波長λとアンテナ径Ｄａ及び
効率係数ηから決定される数２に示す角度分解幅Ｄをフ
ィルタ幅とする推定方位角度の属性分類をおこなう。
て２１〜２６は各々図に示した従来例と同様であり説明
を省略する。ピーク検出手段２５によりフレーム単位ご
とに電波の到来角度が推定されるがこのさい、混信波が
あれば、同一フレーム内に複数の推定方位θ1 〜θK
（Ｋ：入射波数）が算出される。クラスタリング手段３
１では上記データを用い、波長λとアンテナ径Ｄａ及び
効率係数ηから決定される数２に示す角度分解幅Ｄをフ
ィルタ幅とする推定方位角度の属性分類をおこなう。
【００４４】この際、同一周波数での混信波があれば入
射波数Ｋは複数であるので、方位角度に関する複数の属
性が表れる。図２は上記クラスタリングアルゴリズムの
説明をするための図であり、黒丸は測角値、θｉはｉ番
目の測角値、Ｃｎは第クラスタの中心角度、Ｄは角度分
解能である。フレームタイム１では方位角度データθ１
〜θ２を受取り、クラスタ角度としてＣ１＝θ１，Ｃ２
＝θ２とアサインしてそのまま出力する。フレームタイ
ム２では新たに方位角θ１、θ２、θ３の角度データを
受取り、前記クラスタリング角度Ｃ１及びＣ２の属性の
範疇であるかどうかを判定する。具体的には数１８の判
別式を用いて上記角度データがそれぞれのクラスタの角
度範囲に入っているか判別する。
射波数Ｋは複数であるので、方位角度に関する複数の属
性が表れる。図２は上記クラスタリングアルゴリズムの
説明をするための図であり、黒丸は測角値、θｉはｉ番
目の測角値、Ｃｎは第クラスタの中心角度、Ｄは角度分
解能である。フレームタイム１では方位角度データθ１
〜θ２を受取り、クラスタ角度としてＣ１＝θ１，Ｃ２
＝θ２とアサインしてそのまま出力する。フレームタイ
ム２では新たに方位角θ１、θ２、θ３の角度データを
受取り、前記クラスタリング角度Ｃ１及びＣ２の属性の
範疇であるかどうかを判定する。具体的には数１８の判
別式を用いて上記角度データがそれぞれのクラスタの角
度範囲に入っているか判別する。
【００４５】
【数１８】
【００４６】θ２およびθ３は各々のクラスタ内に入っ
ており、且つ観測データの信頼性は、最新のデータが最
も高いとしてＣ１＝θ２、Ｃ２＝θ３とアサインして出
力する。θ１は既存のクラスタに属さないので新たにク
ラスタＣ３を発生させＣ３＝θ１とアサインして出力す
る。フレームタイム３ではクラスタＣ２内のθ１、θ２
は同時に観測された他の測角値と同一の電波源である場
合を示しているが、この場合は両者の平均値をとり、Ｃ
２＝（θ１＋θ２）／２とアサインして出力する。θ３
はクラスタＣ３に属するのでＣ３＝θ３とアサインされ
出力する。フレームタイム３ではクラスタＣ１に対応す
る観測データはないのでそのまま出力する。フレームタ
イム４では観測データθ１、θ２、θ３は各々クラスタ
内に入っているのでＣ１＝θ１，Ｃ２＝θ３，Ｃ３＝θ
２とアサインして出力する。このように各フレームタイ
ムごとに上記のようなクラスタリング処理を実施し、波
源の発生、消滅、移動にも対応することができる。方位
標準偏差σD 算出手段３２は図３に示すようにクラスタ
別に、時系列的に例えば１０個のフレーム数単位のクラ
スター対応別の方位情報θｉ列に関する表を作成し、統
計的処理により標準偏差σSDを算出する。フレーム番号
１〜１０を利用して上記σSDを求めた場合、次の計算は
フレーム番号２〜１１というように順次σSDが求められ
てゆくように構成することにより、例えばフレームタイ
ム１０以降はフレームタイムごとに順次σSDが出力され
る。グレード判定手段２７では従来例で示した通りσSD
とグレードの関係からグレードの判定がおこなわれる。
ており、且つ観測データの信頼性は、最新のデータが最
も高いとしてＣ１＝θ２、Ｃ２＝θ３とアサインして出
力する。θ１は既存のクラスタに属さないので新たにク
ラスタＣ３を発生させＣ３＝θ１とアサインして出力す
る。フレームタイム３ではクラスタＣ２内のθ１、θ２
は同時に観測された他の測角値と同一の電波源である場
合を示しているが、この場合は両者の平均値をとり、Ｃ
２＝（θ１＋θ２）／２とアサインして出力する。θ３
はクラスタＣ３に属するのでＣ３＝θ３とアサインされ
出力する。フレームタイム３ではクラスタＣ１に対応す
る観測データはないのでそのまま出力する。フレームタ
イム４では観測データθ１、θ２、θ３は各々クラスタ
内に入っているのでＣ１＝θ１，Ｃ２＝θ３，Ｃ３＝θ
２とアサインして出力する。このように各フレームタイ
ムごとに上記のようなクラスタリング処理を実施し、波
源の発生、消滅、移動にも対応することができる。方位
標準偏差σD 算出手段３２は図３に示すようにクラスタ
別に、時系列的に例えば１０個のフレーム数単位のクラ
スター対応別の方位情報θｉ列に関する表を作成し、統
計的処理により標準偏差σSDを算出する。フレーム番号
１〜１０を利用して上記σSDを求めた場合、次の計算は
フレーム番号２〜１１というように順次σSDが求められ
てゆくように構成することにより、例えばフレームタイ
ム１０以降はフレームタイムごとに順次σSDが出力され
る。グレード判定手段２７では従来例で示した通りσSD
とグレードの関係からグレードの判定がおこなわれる。
【００４７】上記に示したアルゴリズムを採用するグレ
ード判定方法にする事により、波源の発生、消滅、移動
にも対応できる到来方位の属性分類と属性分類されたク
ラスタ内で複数個の方位データから標準偏差を求めるの
でフェージング等により電波の方位が緩やかに大きく変
化する電波の場合、表示装置５上の方位線の緩やかな変
化からオペレータが感じるグレードの感覚と本システム
が判定するグレードの感覚を比較的良く一致させること
ができるようになった。また角度分解能Ｄに関しては、
アレーアンテナのビーム幅の概念を導入することによ
り、到来方位の属性分類を行う為のクラスタリングに際
しての物理的意味や周波数、アンテナ径の変化に対応す
るＤの設定方法が明確になった。更にグレード判定をす
る為の元情報としてはピーク検出手段２５で得られる到
来角推定値θｉのみでよく、分散値σM 2（ｉ）が不要と
なり、信号処理器４の負荷が減るなどの利点がある。
ード判定方法にする事により、波源の発生、消滅、移動
にも対応できる到来方位の属性分類と属性分類されたク
ラスタ内で複数個の方位データから標準偏差を求めるの
でフェージング等により電波の方位が緩やかに大きく変
化する電波の場合、表示装置５上の方位線の緩やかな変
化からオペレータが感じるグレードの感覚と本システム
が判定するグレードの感覚を比較的良く一致させること
ができるようになった。また角度分解能Ｄに関しては、
アレーアンテナのビーム幅の概念を導入することによ
り、到来方位の属性分類を行う為のクラスタリングに際
しての物理的意味や周波数、アンテナ径の変化に対応す
るＤの設定方法が明確になった。更にグレード判定をす
る為の元情報としてはピーク検出手段２５で得られる到
来角推定値θｉのみでよく、分散値σM 2（ｉ）が不要と
なり、信号処理器４の負荷が減るなどの利点がある。
【００４８】実施の形態２．図４は発明の実施の形態２
による信号処理装置４の内部構成図であり、３３はヒッ
ト率算出手段、３４はヒット率／グレード変換手段であ
る。他の手段については従来例および実施の形態１と同
様であるので説明を省略する。ヒット率算出手段３３で
は、図５に示したように時系列的に定めた例えば１０個
のフレーム数ごとのクラスター対応の方位データθｉ列
と分散値検出手段２６からの情報である分散値σ
M 2（ｉ）列から平均角度θAVとσM （ｉ）の平均値σ
M(AV) を求め、図５の各クラスタ対応のθｉが前記“数
１”を満たす時有効ヒットとカウントして、クラスタ内
の全度数に対する前記ヒット数の比率からヒット率を算
出する。上記式は例えば１０個のフレームタイムの間の
得られたクラスタの中心角度を平均角度θAVと考え、Ｍ
ＵＳＩＣ処理より求めたσM （ｉ）の平均値をσM(AV)
として、そのバラツキが９９％の確率ではいる３σ
M(AV) を想定して、方位データθｉ列が上記式の範囲に
入っているか否かを判定し、グレード判定の基データに
しようとするものである。ヒット率／グレード変換手段
３４ではヒット率と方位の標準偏差値との間には相関が
あるとして両者の換算表を実フィールドであらかじめ作
成しておくものとする。これにより以前説明した標準偏
差値とグレードとの関係からヒット率とグレードの変換
をおこなうことができる。
による信号処理装置４の内部構成図であり、３３はヒッ
ト率算出手段、３４はヒット率／グレード変換手段であ
る。他の手段については従来例および実施の形態１と同
様であるので説明を省略する。ヒット率算出手段３３で
は、図５に示したように時系列的に定めた例えば１０個
のフレーム数ごとのクラスター対応の方位データθｉ列
と分散値検出手段２６からの情報である分散値σ
M 2（ｉ）列から平均角度θAVとσM （ｉ）の平均値σ
M(AV) を求め、図５の各クラスタ対応のθｉが前記“数
１”を満たす時有効ヒットとカウントして、クラスタ内
の全度数に対する前記ヒット数の比率からヒット率を算
出する。上記式は例えば１０個のフレームタイムの間の
得られたクラスタの中心角度を平均角度θAVと考え、Ｍ
ＵＳＩＣ処理より求めたσM （ｉ）の平均値をσM(AV)
として、そのバラツキが９９％の確率ではいる３σ
M(AV) を想定して、方位データθｉ列が上記式の範囲に
入っているか否かを判定し、グレード判定の基データに
しようとするものである。ヒット率／グレード変換手段
３４ではヒット率と方位の標準偏差値との間には相関が
あるとして両者の換算表を実フィールドであらかじめ作
成しておくものとする。これにより以前説明した標準偏
差値とグレードとの関係からヒット率とグレードの変換
をおこなうことができる。
【００４９】上記に示したアルゴリズムを採用したグレ
ード判定方法を採用する事により、フェージング等によ
り電波の方位が緩やかに大きく変化する電波の場合、表
示装置５上の方位線の緩やかな変化からオペレータが感
じるグレードの感覚と本システムが判定するグレードの
感覚を比較的良く一致させることができるようになっ
た。
ード判定方法を採用する事により、フェージング等によ
り電波の方位が緩やかに大きく変化する電波の場合、表
示装置５上の方位線の緩やかな変化からオペレータが感
じるグレードの感覚と本システムが判定するグレードの
感覚を比較的良く一致させることができるようになっ
た。
【００５０】実施の形態３．図６はこの発明の実施の形
態３の信号処理装置４の内部構成を示す図でクラスタリ
ング処理の後σM （ｉ）平均値算出手段３５は図７に示
すように時系列的に定めた、例えば１０個のフレーム数
単位のクラスター対応別のσM （ｉ）の表を作成すると
ともに、例えば上記１０個のフレーム単位ごとの平均値
σM(AV) を算出し、グレード評価の基データとするもの
である。図８は方位データ列θｉの標準偏差σSDと前記
ＭＵＳＩＣ分散値より求めたσM （ｉ）列の平均値σ
M(AV) を周波数０．３ＭＨｚでｓ／ｎを変数として評価
したものであり両者は比較的良く対応しており、平均値
σM(AV) がグレード評価の根拠になりえる事がわかる。
他の手段については従来例や実施の形態１と同様である
ので説明を省略する。以上のようにＭＵＳＩＣの分散値
より求めた平均値σM(AV) はｓ／ｎの変化に対応する測
角精度のバラツキを理論的に良く表現しており、電波伝
播の外的要素が方位変動の原因でない事が明らかな場合
はグレードとの関係において意味のある値となる。
態３の信号処理装置４の内部構成を示す図でクラスタリ
ング処理の後σM （ｉ）平均値算出手段３５は図７に示
すように時系列的に定めた、例えば１０個のフレーム数
単位のクラスター対応別のσM （ｉ）の表を作成すると
ともに、例えば上記１０個のフレーム単位ごとの平均値
σM(AV) を算出し、グレード評価の基データとするもの
である。図８は方位データ列θｉの標準偏差σSDと前記
ＭＵＳＩＣ分散値より求めたσM （ｉ）列の平均値σ
M(AV) を周波数０．３ＭＨｚでｓ／ｎを変数として評価
したものであり両者は比較的良く対応しており、平均値
σM(AV) がグレード評価の根拠になりえる事がわかる。
他の手段については従来例や実施の形態１と同様である
ので説明を省略する。以上のようにＭＵＳＩＣの分散値
より求めた平均値σM(AV) はｓ／ｎの変化に対応する測
角精度のバラツキを理論的に良く表現しており、電波伝
播の外的要素が方位変動の原因でない事が明らかな場合
はグレードとの関係において意味のある値となる。
【００５１】上記に示した簡潔なアルゴリズムを採用す
るグレード判定方法は、電波の伝播に関する外的条件が
比較的安定している場合にはｓ／ｎ等の劣下などによる
方位線の揺らぎに対応したグレードの変化を比較的良く
表現することができ、表示装置５上の方位線の変化から
オペレータが感じるグレードの感覚と一致させることが
できる。この手法は前記条件を満たすとき理論的裏付け
が明確であるので、グレードの一つの基準にする事がで
きる特徴がある。
るグレード判定方法は、電波の伝播に関する外的条件が
比較的安定している場合にはｓ／ｎ等の劣下などによる
方位線の揺らぎに対応したグレードの変化を比較的良く
表現することができ、表示装置５上の方位線の変化から
オペレータが感じるグレードの感覚と一致させることが
できる。この手法は前記条件を満たすとき理論的裏付け
が明確であるので、グレードの一つの基準にする事がで
きる特徴がある。
【００５２】実施の形態４．図９は発明の実施の形態４
の信号処理装置４の内部構成を示す図でグレード処理部
４１は方位標準偏差σSD算出手段３２とσM （ｉ）平均
値算出手段３５から構成されており、３６は切り替え手
段である。他の手段については従来例および実施の形態
１と同様であるので説明を省略する。３１によりクラス
タリング処理された情報はグレード処理部４１では図１
０に示すように時系列的に定め、例えば１０個のフレー
ム数単位のクラスター対応別の方位情報θｉと分散値σ
M （ｉ）の表を作成する。方位標準偏差算出手段３２で
はθｉの標準偏差σSDを算出する。一方σM （ｉ）の平
均値算出手段３５では例えば上記１０個のフレーム単位
ごとの平均値σM(AV ) を算出し、切り替え手段３６で電
波状況によりσSDをグレード情報として使用するかσ
M(AV) を使用するか、切り替えができるように構成して
いる。
の信号処理装置４の内部構成を示す図でグレード処理部
４１は方位標準偏差σSD算出手段３２とσM （ｉ）平均
値算出手段３５から構成されており、３６は切り替え手
段である。他の手段については従来例および実施の形態
１と同様であるので説明を省略する。３１によりクラス
タリング処理された情報はグレード処理部４１では図１
０に示すように時系列的に定め、例えば１０個のフレー
ム数単位のクラスター対応別の方位情報θｉと分散値σ
M （ｉ）の表を作成する。方位標準偏差算出手段３２で
はθｉの標準偏差σSDを算出する。一方σM （ｉ）の平
均値算出手段３５では例えば上記１０個のフレーム単位
ごとの平均値σM(AV ) を算出し、切り替え手段３６で電
波状況によりσSDをグレード情報として使用するかσ
M(AV) を使用するか、切り替えができるように構成して
いる。
【００５３】上記に示したアルゴリズムを採用したグレ
ード判定方法を採用する事により、一般的にσSDは時間
的に緩やかに変化する電波のグレード表示に適してお
り、σM(AV) は電波の伝播環境が安定している状況のも
とで信号のｓ／ｎ等の変化によるグレード変化に理論的
根拠があり、良く対応する等の各々の特徴を有してお
り、その時々の状況で使い分ける事ができる特徴を有し
ている。伝播の外的条件が良い時にはσM(AV) を用いた
グレードでσSDを用いたグレードを校正する事も可能と
なり、オペレータが感じるグレードの感覚と理論的根拠
にもとずくグレードの感覚との対比による一致性の確認
を行うことができるようになる。
ード判定方法を採用する事により、一般的にσSDは時間
的に緩やかに変化する電波のグレード表示に適してお
り、σM(AV) は電波の伝播環境が安定している状況のも
とで信号のｓ／ｎ等の変化によるグレード変化に理論的
根拠があり、良く対応する等の各々の特徴を有してお
り、その時々の状況で使い分ける事ができる特徴を有し
ている。伝播の外的条件が良い時にはσM(AV) を用いた
グレードでσSDを用いたグレードを校正する事も可能と
なり、オペレータが感じるグレードの感覚と理論的根拠
にもとずくグレードの感覚との対比による一致性の確認
を行うことができるようになる。
【００５４】
【発明の効果】第１の発明によればＭＵＳＩＣ処理によ
り得られた方位情報に対して到来方位に関する属性分類
をおこなうクラスタリング処理を行い、各クラスタごと
に複数個の方位データから標準偏差を求め、その値から
グレードを求めているので、波源の発生、消滅、移動に
対応することができるとともに、フェージング等により
電波の方位が緩やかに大きく変化する電波の場合でも方
位線を表示する表示装置からオペレータが感じるグレー
ドの感覚と本発明によるグレードのアルゴリズムを採用
した電波装置が判定するグレードは良く一致させること
ができる。また、クラスタリングを行う際の角度分解能
Ｄをアンテナのビーム幅の概念を取り入れたことによ
り、到来方位の適切な属性分類ができるようになり、そ
の結果としてグレード判定もより適切におこなうことが
できるようになった。
り得られた方位情報に対して到来方位に関する属性分類
をおこなうクラスタリング処理を行い、各クラスタごと
に複数個の方位データから標準偏差を求め、その値から
グレードを求めているので、波源の発生、消滅、移動に
対応することができるとともに、フェージング等により
電波の方位が緩やかに大きく変化する電波の場合でも方
位線を表示する表示装置からオペレータが感じるグレー
ドの感覚と本発明によるグレードのアルゴリズムを採用
した電波装置が判定するグレードは良く一致させること
ができる。また、クラスタリングを行う際の角度分解能
Ｄをアンテナのビーム幅の概念を取り入れたことによ
り、到来方位の適切な属性分類ができるようになり、そ
の結果としてグレード判定もより適切におこなうことが
できるようになった。
【００５５】また、第２の発明によればクラスター対応
の方位データのθｉ列と分散値検出手段２６からの情報
である分散値σM 2（ｉ）列から平均角度θAVとσM
（ｉ）の平均値σM(AV) を求め、各クラスタ対応のθｉ
が数１９を満たす時有効ヒットとカウントして、クラス
タ内の全度数に対する前記ヒット数の比率からヒット率
を算出しており、波源の発生、消滅、移動に対応するこ
とができるとともに、フェージング等による電波の方位
が緩やかに大きく変化する電波の場合でも方位線を表示
する表示装置からオペレータが感じるグレードの感覚と
本発明によるグレードのアルゴリズムを採用した電波装
置が判定するグレードを比較的良く一致させることがで
きる。
の方位データのθｉ列と分散値検出手段２６からの情報
である分散値σM 2（ｉ）列から平均角度θAVとσM
（ｉ）の平均値σM(AV) を求め、各クラスタ対応のθｉ
が数１９を満たす時有効ヒットとカウントして、クラス
タ内の全度数に対する前記ヒット数の比率からヒット率
を算出しており、波源の発生、消滅、移動に対応するこ
とができるとともに、フェージング等による電波の方位
が緩やかに大きく変化する電波の場合でも方位線を表示
する表示装置からオペレータが感じるグレードの感覚と
本発明によるグレードのアルゴリズムを採用した電波装
置が判定するグレードを比較的良く一致させることがで
きる。
【００５６】また、第３の発明によれば、クラスタリン
グ処理の後σM （ｉ）平均値算出手段によりクラスタ−
対応別のσM （ｉ）から複数のフレーム数での平均値σ
M(AV ) を算出し、グレード評価の基データとするもので
あるが、ＭＵＳＩＣの分散値より求めた平均値σM(AV)
はｓ／ｎの変化に対応する測角精度のバラツキを理論的
に良く表現しており、電波伝播の外的要素が方位変動の
原因でない事が明らかな場合はグレードとの関係におい
て意味のある値となる。本方式は簡潔なアルゴリズムで
あり、電波の伝播に関する外的条件が比較的安定してい
る場合にはｓ／ｎ等の劣下などによる方位線の揺らぎに
対応したグレードの変化を比較的良く表現することがで
き、表示装置５上の方位線の変化からオペレータが感じ
るグレードの感覚と一致させることができる。この手法
は前記条件を満たすとき理論的裏付けが明確であるの
で、グレードの一つの基準にする事ができる特徴があ
る。
グ処理の後σM （ｉ）平均値算出手段によりクラスタ−
対応別のσM （ｉ）から複数のフレーム数での平均値σ
M(AV ) を算出し、グレード評価の基データとするもので
あるが、ＭＵＳＩＣの分散値より求めた平均値σM(AV)
はｓ／ｎの変化に対応する測角精度のバラツキを理論的
に良く表現しており、電波伝播の外的要素が方位変動の
原因でない事が明らかな場合はグレードとの関係におい
て意味のある値となる。本方式は簡潔なアルゴリズムで
あり、電波の伝播に関する外的条件が比較的安定してい
る場合にはｓ／ｎ等の劣下などによる方位線の揺らぎに
対応したグレードの変化を比較的良く表現することがで
き、表示装置５上の方位線の変化からオペレータが感じ
るグレードの感覚と一致させることができる。この手法
は前記条件を満たすとき理論的裏付けが明確であるの
で、グレードの一つの基準にする事ができる特徴があ
る。
【００５７】また、第４の発明によればクラスタリング
処理された情報は時系列的、クラスター対応別に方位情
報θｉと分散値σM （ｉ）が得られ、θｉの標準偏差σ
SDとσM （ｉ）の平均値σM(AV) を算出し、電波伝播状
況によりσSDをグレード情報として使用するかσM(AV)
を使用するか、切り替えができるように構成している。
一般的にσSDは電離層などの外的条件などにより時間的
に緩やかに変化する電波のグレード表示に適しており、
σM(AV) は電波の伝播環境が安定している状況のもとで
信号のｓ／ｎ等の変化によるグレード変化に理論的根拠
があり、良く対応する等の各々の特徴を有しており、そ
の時々の状況で使い分ける事ができる特徴を有してい
る。伝播の外的条件が良い時にはσM(AV) を用いたグレ
ードでσSDを用いたグレードを校正する事も可能とな
り、オペレータが感じるグレードの感覚と理論的根拠に
もとずくグレードの感覚との対比による一致性の確認を
も行うことができるようになる。
処理された情報は時系列的、クラスター対応別に方位情
報θｉと分散値σM （ｉ）が得られ、θｉの標準偏差σ
SDとσM （ｉ）の平均値σM(AV) を算出し、電波伝播状
況によりσSDをグレード情報として使用するかσM(AV)
を使用するか、切り替えができるように構成している。
一般的にσSDは電離層などの外的条件などにより時間的
に緩やかに変化する電波のグレード表示に適しており、
σM(AV) は電波の伝播環境が安定している状況のもとで
信号のｓ／ｎ等の変化によるグレード変化に理論的根拠
があり、良く対応する等の各々の特徴を有しており、そ
の時々の状況で使い分ける事ができる特徴を有してい
る。伝播の外的条件が良い時にはσM(AV) を用いたグレ
ードでσSDを用いたグレードを校正する事も可能とな
り、オペレータが感じるグレードの感覚と理論的根拠に
もとずくグレードの感覚との対比による一致性の確認を
も行うことができるようになる。
【図１】 この発明による信号処理装置の実施の形態１
を示す図である。
を示す図である。
【図２】 クラスタリングアルゴリズムを説明する為の
図である。
図である。
【図３】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θｉ列表と標準偏差σSDに関する図である。
θｉ列表と標準偏差σSDに関する図である。
【図４】 この発明による信号処理装置の実施の形態２
を示す図である。
を示す図である。
【図５】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θｉ列およびσM （ｉ）列及び各々の平均角度θAVと平
均値σM(AV) を示す図である。
θｉ列およびσM （ｉ）列及び各々の平均角度θAVと平
均値σM(AV) を示す図である。
【図６】 この発明による信号処理装置の実施の形態３
を示す図である。
を示す図である。
【図７】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θｉ列およびσM （ｉ）列及び平均値σM(AV) を示す図
である。
θｉ列およびσM （ｉ）列及び平均値σM(AV) を示す図
である。
【図８】 σSDとσM(AV) の関係を示す図である。
【図９】 この発明による信号処理装置の実施の形態４
を示す図である。
を示す図である。
【図１０】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情
報θｉ列およびσM（ｉ）列及び各々の標準偏差σSDと
平均値σM(AV) を示す図である。
報θｉ列およびσM（ｉ）列及び各々の標準偏差σSDと
平均値σM(AV) を示す図である。
【図１１】 従来及びこの発明の電波装置の全体構成を
示す図である。
示す図である。
【図１２】 従来の信号処理装置の内部構成を示す図で
ある。
ある。
【図１３】 角度対方位評価関数の変化の様子の一例を
示す図である。
示す図である。
１ 受信アンテナ、２ 受信機、３ Ａ／Ｄ変換器、４
信号処理器、５ 表示装置、２１ バッファメモリ、
２２ 相関行列Ｒ計算手段、２３ Ｒの固有値／固有ベ
クトル算出手段、２４ 方位評価関数Ｆ（θ）算出手
段、２５ ピーク検出手段、２６ 分散値検出手段、２
７ グレード判定手段、３１ クラスタリング手段、３
２ 標準偏差算出手段、３３ ヒット率算出手段、３４
ヒット率／グレード変換手段、３５ σM （ｉ）平均
値算出手段、３６ 切り替え手段、４１ グレード処理
部。
信号処理器、５ 表示装置、２１ バッファメモリ、
２２ 相関行列Ｒ計算手段、２３ Ｒの固有値／固有ベ
クトル算出手段、２４ 方位評価関数Ｆ（θ）算出手
段、２５ ピーク検出手段、２６ 分散値検出手段、２
７ グレード判定手段、３１ クラスタリング手段、３
２ 標準偏差算出手段、３３ ヒット率算出手段、３４
ヒット率／グレード変換手段、３５ σM （ｉ）平均
値算出手段、３６ 切り替え手段、４１ グレード処理
部。
Claims (7)
- 【請求項１】 Ｍ（Ｍは２以上の整数）個の受波器と、
この受波器の出力であるＭチャンネルの受信信号につい
て相関行列を算出する相関行列算出手段と、この相関行
列算出手段の出力行列の固有値と固有ベクトルを求める
固有値と固有ベクトル算出手段と、この固有値及び固有
ベクトル算出手段が抽出した固有ベクトルとステアリン
グベクトルの内積を求め、この内積の逆数を方位評価関
数とする方位評価関数算出手段と、この方位評価関数が
算出する値のピークに対応する角度を到来波の入射角度
として出力するピーク検出手段と、このピーク検出手段
により得られたあるフレームタイムに相当する複数の到
来方位を角度分解能を設定して到来方位の属性分類をお
こなうクラスタリング手段と、方位の属性分類の結果得
られたクラスタ別の到来方位列からその標準偏差を算出
する標準偏差算出手段と、この到来方位の標準偏差とグ
レードの換算をするグレード判定手段を備えた事を特徴
とする電波装置。 - 【請求項２】 Ｍ個の受波器と、この受波器の出力であ
るＭチャンネルの受信信号について相関行列を算出する
相関行列算出手段と、この相関行列算出手段の出力行列
の固有値と固有ベクトルを求める固有値と固有ベクトル
算出手段と、この固有値及び固有ベクトル算出手段が抽
出した固有ベクトルとステアリングベクトルの内積を求
め、この内積の逆数を方位評価関数とする方位評価関数
算出手段と、この方位評価関数が算出する値のピークに
対応する角度を到来波の入射角度として出力するピーク
検出手段と、到来方位と固有値、固有ベクトルおよび到
来方位のステアリングベクトルを利用して方位の分散を
算出する分散値検出手段と、ピーク検出手段により得ら
れたあるフレームタイムに相当する複数の到来方位の属
性分類を行うクラスタリング手段と、方位の属性分類の
結果得られた到来方位列から平均方位を、また分散値列
からは夫々を標準偏差列に変換し、この標準偏差列の平
均値を求め、到来方位が数１を満たすとき 【数１】 有効ヒットとしてカウントし、属性分類したあるクラス
タ内の全度数に対するこのヒット数との比率からヒット
率を算出するヒット率算出手段と、ヒット率とグレード
変換をおこなうヒット率／グレード変換手段を備えた事
を特徴とする電波装置。 - 【請求項３】 Ｍ個の受波器と、この受波器の出力であ
るＭチャンネルの受信信号について相関行列を算出する
相関行列算出手段と、この相関行列算出手段の出力行列
の固有値と固有ベクトルを求める固有値と固有ベクトル
算出手段と、この固有値及び固有ベクトル算出手段が抽
出した固有ベクトルとステアリングベクトルの内積を求
め、この内積の逆数を方位評価関数とする方位評価関数
算出手段と、この方位評価関数が算出する値のピークに
対応する角度を到来波方位角として出力するピーク検出
手段と、この到来方位角と前記固有値、固有ベクトルお
よび到来方位のステアリングベクトルを利用して方位の
分散を算出する分散値検出手段と、前記ピーク検出手段
により得られたあるフレームタイムに相当する複数の到
来方位角を角度分解能を設定し、到来方位角の属性分類
を行うクラスタリング手段と、方位の属性分類の結果得
られた分散直列の夫々を標準偏差列に変換し、この標準
偏差列の平均値を求めたのち、この標準偏差列の平均値
とグレードを換算するグレード変換手段を備えた事を特
徴とする電波装置。 - 【請求項４】 Ｍ個の受波器と、この受波器の出力であ
るＭチャンネルの受信信号について相関行列を算出する
相関行列算出手段と、この相関行列算出手段の出力行列
の固有値と固有ベクトルを求める固有値及び固有ベクト
ル算出手段と、この固有値及び固有ベクトル算出手段が
抽出した固有ベクトルとステアリングベクトルの内積を
求め、この内積の逆数を方位評価関数とする方位評価関
数算出手段と、この方位評価関数が算出する値のピーク
に対応する角度を到来方位角として出力するピーク検出
手段と、この到来方位角と前記固有値、固有ベクトルお
よび到来方位のステアリングベクトルを利用して方位の
分散を算出する分散値検出手段と、前記ピーク検出手段
により得られたあるフレームタイムに相当する複数の到
来方位角を角度分解能を設定し、到来方位角の属性分類
を行うクラスタリング手段と、方位の属性分類の結果得
られた到来方位列からその標準偏差を算出する標準偏差
算出手段と、分散値列からは夫々を標準偏差列に変換
し、この標準偏差列の平均値を求める平均値算出手段
と、切り替え手段と、グレード判定手段を備えた事を特
徴とする電波装置。 - 【請求項５】 角度分解能をアレーアンテナの大きさ、
波長及び効率係数から数２ 【数２】 で与えたことを特徴とした請求項１記載の電波装置。 - 【請求項６】 クラスタ中心の角度の設定方法として最
新方位の観測データが、方位の信頼性として一番高いと
して、この最新データの方位角を次のフレームタイムの
クラスタ中心角度とするクラスタリング手段を備えた請
求項１記載の電波装置。 - 【請求項７】 同一フレームタイムの同一クラスタに複
数の最新方位の観測データが存在する場合、次のフレー
ムタイムのクラスタの中心角度は、複数の最新方位角の
平均値とするクラスタリング手段を備えた請求項１記載
の電波装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10054823A JPH11248814A (ja) | 1998-03-06 | 1998-03-06 | 電波装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10054823A JPH11248814A (ja) | 1998-03-06 | 1998-03-06 | 電波装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11248814A true JPH11248814A (ja) | 1999-09-17 |
Family
ID=12981414
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10054823A Pending JPH11248814A (ja) | 1998-03-06 | 1998-03-06 | 電波装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11248814A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2005026769A1 (ja) * | 2003-09-11 | 2006-11-24 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
| JP2008275502A (ja) * | 2007-05-01 | 2008-11-13 | Mitsubishi Electric Corp | スペクトル解析装置 |
| JP2011252853A (ja) * | 2010-06-03 | 2011-12-15 | Toyota Motor Corp | 音源方向検出装置 |
| JP2012189474A (ja) * | 2011-03-11 | 2012-10-04 | Nec Corp | レーダ装置、データ処理方法、及びデータ処理プログラム |
| JP2016211988A (ja) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 三菱電機株式会社 | 測角装置、測角方法及び測角プログラム |
-
1998
- 1998-03-06 JP JP10054823A patent/JPH11248814A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2005026769A1 (ja) * | 2003-09-11 | 2006-11-24 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
| JP2008275502A (ja) * | 2007-05-01 | 2008-11-13 | Mitsubishi Electric Corp | スペクトル解析装置 |
| JP2011252853A (ja) * | 2010-06-03 | 2011-12-15 | Toyota Motor Corp | 音源方向検出装置 |
| JP2012189474A (ja) * | 2011-03-11 | 2012-10-04 | Nec Corp | レーダ装置、データ処理方法、及びデータ処理プログラム |
| JP2016211988A (ja) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 三菱電機株式会社 | 測角装置、測角方法及び測角プログラム |
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