マルチスタティックUWBレーダのための移動目標イメージング法

摘要

UWB(Ultra-wideband)パルスレーダは，非常に高い距離分解能を有し，暗闇や濃煙環境下でも計測が可能であるため，救助ロボットやセキュリティーシステムに搭載する視覚センサへの応用が期待されている．同レーダを用いた静止目標に対する画像化技術として，SEABED(Shape Estimation Algorithm based on Boundary scattering transform and Extraction of Directly scattered waves)法やRPM(Range Points Migration) 法などがこれまでに提案されている．一方で，同レーダを用いた移動目標の画像化を狙う取り組みとして，小規模なUWBレーダシステムを想定した移動目標イメージング法が提案されている．同手法は，目標形状の楕円体近似に基づいており，目標の移動および形状を高精度に推定することが可能である．しかし，同手法は楕円体近似に基づくため，非楕円体形状に対する推定精度が著しく劣化する問題がある．また，受信データから目標数を識別する機能がないため，単一の移動目標にしか対応できない．本論文では，従来法の問題点を解決すべく，任意の形状を有する複数の移動目標に対応したイメージング法を提案する．提案法は従来法と比較し，大別して2つの特徴を有する．1つ目は，観測モデルとしてマルチスタティックレーダを想定し，従来法よりも瞬時に得られる受信データの数を増大させることである．これは，瞬時に取得した受信データに対してRPM法などのノンパラメトリック画像化手法を適用し，各観測時刻において局所的な目標境界点群を抽出するためである．ここで，抽出した目標境界点群をユークリッド距離を基準にクラスタリングすることで，複数目標にも対応することが可能となる．2つ目は，目標の移動前後において瞬時に取得した目標境界点群同士を位置合わせすることで，目標の運動を推定することである．これにより，目標の形状に依存しない運動推定を実現することが可能となる．2次元および3次元問題において，現実モデルを想定した数値計算により提案法の有効性を示す．