UWBパルスレーダのための高速高解像度物体形状推定法の研究

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前年度に引き続き、超広帯域(UWB)信号を用いた高解像度レーダ画像処理に関する研究を継続してきた.UWBレーダは極めて高い距離分解能を有し,不可視領域や視界不良状況下での高精度近距離イメージングが可能である.報告者は現在まで、多様な用途に適合するアルゴリズムを開発してきた.平成19年度には,超波長解像度を保持するEnvelope+SOC法を提案し,従来のレーダ画像化性能を飛躍的に改善することを実証している。平成20年度では,従来のレーダ画像化範囲の限界を超えるため,多重散乱波を利用した影領域画像化手法を提案した.単散乱波を用いる手法では原理上、複雑・複数目標境界の大部分が画像化において影領域に陥り、有意な推定画像を得ることが困難である.これに対し報告者は、多重散乱波が単散乱波と異なる目標境界情報を有することに着目し、同原理を利用した直接的影領域イメージング法を考案した.本手法は多重散乱波を合成開口処理し、目標や周囲環境の先見情報なしに影領域を画像化する.同手法の有効性は実験データにより実証済みであり、従来のレーダ画像化限界を超える技術として注目を集めている.更に報告者は,多様な目標物体へ適する超波長精度画像化法を提案した.Envelope+SOC法では、複数・複雑目標等の場合において、多数の干渉波に起因する画像化精度の劣化が著しい。これに対し報告者は、修正Capon法に基づく高精度画像化手法を提案した,Capon法は周波数干渉計を用いて複数到来波を極めて高い距離分解能で分離する.また各所望信号に対して参照波形を最適化する修正Capon法を導入することで、波長よりも小さい規模の凹凸面に対しても超波長画像化精度を保持する手法を提案した。同手法の有効性は実環境下で実証済みであり、多様な目標境界に対しても超波長の解像度を保持する。同成果は、申請書記載の研究目的を十分に達成するレベルにあると確信し、今後内部イメージング等の応用展開を検討している。