独立成分分析を用いたパルスドップラレーダのための移動目標検出法

摘要

パルスドップラ(PD:Pulse Doppler)レーダは目標の位置，及び移動速度を推定することが可能であり，特に全天候型の航空機位置・速度推定システム等に有用である．しかし，長距離に存在する目標の測距において，レーダの距離計測アンビギュイティを抑えるため，パルス繰り返し周波数(PRF:Pulse Repetition Frequency)を低くする必要がある．これにより移動速度計測にアンビギュイティが生じ，雲等の低速クラッタと目標のドップラスペクトルが干渉する場合が頻発する．上記観測モデルに対するクラッタ抑圧法として，混合系の逆フィルタを推定するブラインドデコンボリューション法がある．しかし，本稿で仮定する観測モデルにおける分離問題は不良設定逆問題の一種となり，同手法では原理的に一意に解くことができない．同モデルに適するクラッタ抑圧法として，一定誤警報確率(CFAR:Constant False Alarm Rate)処理に基づく手法がある．同手法は誤警報確率をある一定値になるようクラッタ振幅の統計的性質から閾値を定め，目標を検出する手法である．しかし，信号対クラッタ比(SCR:Signal to Clutter Rat)が低い場合に，目標とクラッタのドップラスペクトルの判別が困難になり，検出精度は著しく劣化する．上記問題に対し，主成分分析(PCA:Principle Component Analysis)に基づく移動目標検出法が提案されている．同手法は目標とクラッタの特異値差，及び目標ドップラスペクトルの性質を利用し目標を検出する．しかし，低SCR環境下ではクラッタの特異値が目標のそれを上回るため，検出精度が著しく劣化するという問題を有する．本論文では，独立成分分析(ICA:Independent Component Analysis)を用いた移動目標検出法を提案する．まず目標分離問題の不良性を緩和するため，時間遅延により生成する擬似チャネル数を可能な限り増大させ，ICAの有効性を保持させる．さらに，エネルギー集中度に基づく正弦波検出指標を用いたスペクトル合成により検出精度を向上させる．数値計算により，従来では不可能であった，より劣悪なSCR環境下においても，提案法により目標の検出が可能であることを示す．さらに受信者操作特性(ROC:Receiver Operating Characteristic)による統計的評価を行い，従来法のPCAに基づく移動目標検出法に対し，検出確率が大幅に向上することを定量的に示す．