UWBパルスレーダによる物体像再構成アルゴリズム

摘要

これまで超広帯域（UWB）パルスレーダによる物体形状推定技術は，主に埋設物探査や遺跡探査などの地下探査や非破壊検査の用途で多く用いられてきたが，近年その動向に変化が見られる．ここ数年，米国の先導により日本でもUWB信号の標準化の検討が行われ，空気中で使用するレーダでもUWB信号が利用可能となったため，近い将来には地上で活動するロボットの周囲環境測定や自動走行自動車の実現に大きく貢献することも予想される．しかしながら，レーダによる物体形状推定は設定不適切逆問題の一種であり，本質的に困難な問題として知られている．そのため，パルスレーダのための形状推定アルゴリズムはその精度や安定性を高めるべく多くの研究がなされてきた．筆者らが開発してきたレーダ画像化手法であるSEABED法は，ロボットなどのリアルタイム用途への適用を視野に入れたレーダ立体形状推定手法である．この手法は可逆な変換を利用することにより，従来手法では不可能であった高速な立体形状推定を可能とする特徴を有する．本論文ではパルスレーダを用いた物体形状推定アルゴリズムの最近の動向を述べ，筆者らが近年開発したレーダ画像化手法であるSEABED法の詳細を説明する．