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JP3779282B2 - Radio wave radar apparatus and beat signal frequency detection method - Google Patents
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JP3779282B2 - Radio wave radar apparatus and beat signal frequency detection method - Google Patents

Radio wave radar apparatus and beat signal frequency detection method Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体の距離及び物体との相対速度を検知する電波レーダ装置及びビート信号周波数検出方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来の電波レーダ装置においては、FM−CWレーダにより物体の距離及び相対速度を検知する装置が開示されている(例えば、特許文献1参照)。物体の距離及び物体との相対速度を検知する従来の方法について以下に説明する。
【0003】
【特許文献1】
特開2000−214250号公報(第2頁、第2図)
【0004】
三角波による変調信号により変調された周波数を持つ送信波が物体に向けて送信され、物体より反射された反射波が、受信波として受信される。また、送信波の一部を分配器により分配し、受信波とミキシングすることにより、送信波と受信波の周波数差をもつビート信号が得られる。
【0005】
ビート信号には、物体までの距離及び物体との相対速度の情報が含まれており、周波数解析を行う。ビート信号はA/D変換器を用いてサンプリング周期ごとにサンプリングされ、離散値データとなる。さらに、離散値データとなったビート信号を離散フーリエ変換することにより、ビート信号の離散スペクトルデータを得る。離散スペクトルデータからビート信号の周波数を求めることにより、物体までの距離及び物体との相対速度を算出することができる。
【0006】
レーダにおいて、離散フーリエ変換する場合、通常ビート信号に窓関数を乗算してから行うため、以後の説明でも、窓関数を乗算したビート信号に離散フーリエ変換及び連続フーリエ変換を施し、その結果を示すものとする。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術には次のような問題点がある。ビート信号を周波数解析する際、連続量であるビート信号を直接フーリエ変換する場合には、連続フーリエ変換を適用する。連続フーリエ変換は、任意の角周波数、つまり任意の周波数について周波数解析が可能であり、連続フーリエ変換の結果から最大のスペクトルレベルを検出することにより、ビート信号の周波数を一義的に求めることができる。しかし、A/D変換器でサンプリングされたビート信号は離散値データであるため、フーリエ変換する場合には離散フーリエ変換を適用する必要がある。
【0008】
離散フーリエ変換では、サンプリング周波数fsをサンプリング点数N(Nは1以上の整数)で除算した値ごとにフーリエ展開を行うので、fs/N(Hz)の整数倍の周波数をもつスペクトルしか正確に解析できないといった制約がある。したがって、連続フーリエ変換の結果から求められる最大のスペクトルレベルと離散フーリエ変換の結果から求められる最大のスペクトルレベルとは必ずしも一致しない。両者の結果が異なる場合には、離散フーリエ変換に基づいて検出されたビート信号の周波数が、連続フーリエ変換に基づいて一義的に検出されたビート信号の周波数と異なることとなる。その結果、離散フーリエ変換を用いて物体までの距離及び物体との相対速度を正確に算出することができないという問題点がある。
【0009】
本発明は上述のような課題を解決するためになされたもので、離散フーリエ変換を用いて、物体までの距離及び物体との相対速度の検出精度を向上できる電波レーダ装置を得ることを目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る電波レーダ装置は、送信波を物体に向けて送信し、前記物体より反射された反射波を受信波として受信し、前記送信波と前記受信波との周波数差から得られるビート信号に基づいて周波数解析手段によりビート信号の周波数を求めることによって、物体までの距離及び前記物体との相対速度を算出する電波レーダ装置であって、前記周波数解析手段は、前記ビート信号をサンプリングするA/D変換器と、前記A/D変換器でサンプリングされたビート信号から、あらかじめ決められた点数のサンプリングデータを取り出して離散フーリエ変換し、離散フーリエ変換結果から最大のレベルを持つスペクトルを検出し、前記最大のレベルを持つスペクトルに対応する周波数に応じて前記あらかじめ決められた点数のサンプリングデータから取り除くべき最大のデータ点数を算出し、前記あらかじめ決められた点数のサンプリングデータから1点を取り除いたサンプリングデータないし前記最大のデータ点数を取り除いたサンプリングデータを取り出すことにより、複数の周波数分解能を持つサンプリングデータを生成し、複数のサンプリングデータに対して離散フーリエ変換を行い、得られた複数の離散フーリエ変換結果から最大のレベルを持つスペクトルを選択し、選択されたスペクトルからビート信号の周波数を検出するビート信号周波数検出手段とを備えたものである。
【0011】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。まず始めに、連続フーリエ変換の結果と連続フーリエ変換の結果とが異なる場合について説明する。離散フーリエ変換では、サンプリング周波数fsをサンプリング点数N(Nは1以上の整数)で除算した値ごとにフーリエ展開を行うので、fs/N(Hz)の整数倍の周波数をもつスペクトルしか正確に解析できない。この値を周波数分解能と呼び式(1)に示す。したがって、離散フーリエ変換では、ビート信号に含まれる周波数を正確に求めるには、下式(2)の関係を満足する必要がある。
【0012】
fs/N = 1/(N×ΔTs) (1)
N×ΔTs = M×(ビート信号の周期) (2)
ここで、Mは2以上の整数であり、ΔTsはサンプリング周期、N×ΔTsは離散フーリエ変換の対象とするデータ時間長を示している。
【0013】
離散フーリエ変換で式(2)を満足している場合とそうでない場合の様子を図1と図3、図2と図4の組で示す。ここで、Txはサンプリング点数N点のもつデータ時間長で、離散フーリエ変換の対象となるデータ時間長を示している。また、Taは図1のビート信号10aの周期、Tbは図2のビート信号10bの周期を示している。図1及び図2のビート信号をあるサンプリング周期でサンプリングした離散値データが、サンプリング点11で示されている。
【0014】
図1は離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっている場合の説明図である。ビート信号10aの周期Taと離散フーリエ変換のデータ時間長Txが、式(2)を満足している場合に相当し、下式(3)が成立することとなる。
Tx=(N×ΔTs)=(L+1)×Ta (3)
ここでLは1以上の整数である。
【0015】
図3は離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっている場合に離散フーリエ変換した結果を示した図である。図3には、ビート信号10aを連続フーリエ変換した結果12aも図示されている。式(3)の関係が成立しているため、図3の連続フーリエ変換した結果12aの最大値に当たる周波数と、離散フーリエ変換結果の最大値に当たる(L+1)番目のスペクトルの周波数が一致しており、この場合には離散フーリエ変換の結果から物体までの距離及び物体との相対速度を正確に検出できることとなる。
【0016】
次に、図2は離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっていない場合の説明図である。ビート信号10bの周期Tbと離散フーリエ変換のデータ時間長Txが、式(2)を満足していない場合に相当し、図2の場合は下式(4)の関係となる。
M×Tb<Tx(=(N×ΔTs))<(M+1)×Tb (4)
【0017】
図4は離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっていない場合に離散フーリエ変換した結果を示した図である。図4(a)、図4(b)は、離散フーリエ変換した結果においてM番目のスペクトルレベルが最大となる場合に考えられる2通りのスペクトル分布を示している。図4には、ビート信号10bを連続フーリエ変換した結果12bも図示されている。式(3)の関係が成立せず式(4)の関係が成立しているため、図4の連続フーリエ変換した結果12bの最大値に当たる周波数と、離散フーリエ変換結果の最大値に当たるM番目のスペクトルの周波数が一致せず、この場合には離散フーリエ変換の結果から物体までの距離及び物体との相対速度を検出した結果は、連続フーリエ変換の結果から求まる結果とは異なるものとなる。
【0018】
このように、離散フーリエ変換を用いてビート信号の周波数を正確に検出するには、式(2)を満足する必要がある。したがって、式(2)を満足しない条件では、離散フーリエ変換を用いて物体までの距離及び物体との相対速度を正確に算出することができないこととなる。そこで、離散フーリエ変換を用いて物体までの距離及び物体との相対速度の検出精度を向上できる電波レーダ装置について以下に詳細を説明する。
【0019】
図5は本発明の実施の形態1に係る電波レーダ装置を示す構成図である。CPU1は変調信号発生器2を制御し、三角波の変調電圧信号を発生する。電圧制御発信器3は、変調電圧信号に応じて変調された周波数を持つ送信波を送信し、送信波は分配器4、送信アンテナ5を介して物体に向けて送信される。
【0020】
物体により反射された反射波は、受信アンテナ6を介して受信波として受信される。さらにミキサ7は、分配器4から受信した送信波の一部と乗算し、送信波と受信波の周波数差を持つビート信号を生成する。ビート信号はA/D変換器8aにおいてサンプリング周期ごとにサンプリングされ、離散値データとなる。ビート信号周波数検出手段9は離散値データとなったビート信号を離散フーリエ変換することにより、ビート信号の離散スペクトルデータを得る。
【0021】
図6は離散値データとなったビート信号を離散フーリエ変換することによって得られたビート信号の離散スペクトルデータを示した図である。また、図7は連続量であるビート信号を連続フーリエ変換することによって得られたビート信号のスペクトルデータを示した図である。
【0022】
ビート信号周波数検出手段9は、離散スペクトルデータの最大値に当たるスペクトルの周波数を、連続フーリエ変換で得られたスペクトルデータの最大値に当たる周波数に近づけるために、周波数分解能を変えて離散フーリエ変換するものである。
【0023】
図8は本発明の実施の形態1に係る周波数分解能を変えて離散フーリエ変換を行う手順を示したフローチャートである。また、図9〜図11はビート信号周波数検出手段9で行うプロセスの概念図であり、図8のフローチャートにおけるプロセスを具体的に示したものである。ビート信号周波数検出手段9ではN点のサンプリングデータから1点〜K点のデータを取り除いたK通りの新たなサンプリングデータを取得することにより、周波数分解能を変えた離散フーリエ変換を行っており、数値Kの決定とそれに基づくビート周波数の検出について図8〜図11を用いて以下に詳細を説明する。S801〜S812で示されたステップ番号は、図8のフローチャート内のステップ番号を示している。
【0024】
図9は本発明の実施の形態1に係る離散フーリエ変換の結果から数値Kを決定するプロセスの概念図である。図9(a)のビート信号100は、ミキサ7から得られたビート信号を示している。A/D変換機8aは、あらかじめ決められたサンプリング点数N点でビート信号100をサンプリングすることにより、図9(b)に示すサンプリングされたビート信号101を得る。
【0025】
次にサンプリングされたビート信号101に離散フーリエ変換を施す(S801)。離散フーリエ変換の結果、M番目のスペクトルが最大のレベルを持つときに(S802)、(M−1)番目のスペクトルと(M+1)番目のスペクトルの大小関係は、図9(c)〜図9(e)に示すような3通りのパターンに分けられる。なお、M番目のスペクトルと(M−1)番目のスペクトルが同じ最大値を示す場合、もしくはM番目のスペクトルと(M+1)番目のスペクトルが同じ最大値を示す場合にも、M番目のスペクトルが最大のレベルと判断して以下の手順を採用できる。
【0026】
図9(c)は(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルよりも大きい場合を示しており(S803a)、これをパターン1と呼ぶ。また、図9(d)は(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルよりも小さい場合を示しており(S803b)、これをパターン2と呼ぶ。さらに、図9(e)は(M−1)番目のスペクトルレベルと(M+1)番目のスペクトルレベルが等しい場合を示しており(S803c)、これをパターン3と呼ぶ。
【0027】
図9(e)のパターン3では、先に図3を用いて説明したように、連続フーリエ変換した結果の最大値に当たる周波数と、離散フーリエ変換結果の最大値に当たるM番目のスペクトルの周波数が一致していることに相当する。したがって、M番目のスペクトルの周波数が、物体までの距離及び物体との相対速度の情報を正確に示すものであるとみなし、M番目のスペクトルの周波数をビート信号の周波数として検出し(S804)、一連の処理を終える(S812)。
【0028】
一方、図9(c)のパターン1、図9(d)のパターン2では、先に図4を用いて説明したように、連続フーリエ変換した結果の最大値に当たる周波数と、離散フーリエ変換結果の最大値に当たるM番目のスペクトルの周波数が一致していないことに相当する。この場合には離散フーリエ変換の結果から物体までの距離及び物体との相対速度を検出した結果は、連続フーリエ変換の結果から求まるものとは異なり、正確な検出が行えないこととなる。
【0029】
そこで、パターン1及びパターン2の場合には、N点のサンプリングデータから1点〜K点のデータを取り除いたK通りの新たなサンプリングデータを取得することにより、周波数分解能を変えた離散フーリエ変換を行い、その結果に基づいてビート信号の周波数をより正確に検出することとする。
【0030】
あらかじめ決められたN点のサンプリングデータから、1点〜K点のサンプリングデータを取り除く際の、数値Kを求める関係式を以下のように定める。
[パターン1]
(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルより大きい場合には、
K<N/M (5)
を満たす最大の整数Kを定める。
[パターン2]
(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルより小さい場合には、
K<N/(M+1) (6)
を満たす最大の整数Kを定める。
【0031】
次に上記関係式(5)及び(6)について説明する。まず、図9(c)と図9(d)のスペクトルにおいて、レーダが物体からの反射信号として検出するスペクトルは、最大のレベルをもつM番目のスペクトルであるが、実際のビート信号の周波数は、以下の範囲内に存在する。
[パターン1]
(M−1)番目のスペクトルの周波数以上、かつM番目のスペクトルの周波数以下の範囲内に実際のビート信号の周波数が存在する (条件1)
[パターン2]
M番目のスペクトルの周波数以上、かつ(M+1)番目のスペクトルの周波数以下の範囲内に実際のビート信号の周波数が存在する (条件2)
【0032】
あらかじめ決められたN点のサンプリングデータから、1点〜K点のサンプリングデータを取り除くことにより、式(1)で示される周波数分解能は1/((N−1)×ΔTs)・・・1/((N−K)×ΔTs)となり、Kが大きくなるに従い大きくなる。
【0033】
したがって、取り除くデータ数が増すにつれ、周波数分解能が大きくなるので、図9(c)では(M−1)番目のスペクトル、図9(d)ではM番目のスペクトルが、それぞれ周波数が大きくなる方向に移動していく。ここで、実際のビート信号の周波数は上述(条件1)、(条件2)の範囲内に存在するため、その範囲を超えないように、必要最小限のKを選択する。
【0034】
まず、サンプリング点数N点における周波数分解能がΔfsであるとすると、Δfsは下式(7)となる。
Δfs =1/(N×ΔTs) (7)
また、サンプリング点数N点からK点分を取り除いた場合の周波数分解能をΔfs’とすると、Δfs’は下式(8)となる。
Δfs’=1/((N−K)×ΔTs) (8)
【0035】
したがって、前述の(条件1)を満足するためには、下式(9)の関係を満たせばよい。
(M−1)×Δfs’< M×Δfs (9)
また、前述の(条件2)を満足するためには、下式(10)の関係を満たせばよい。
M×Δfs’<(M+1)×Δfs (10)
【0036】
式(7)、(8)を式(9)、(10)に代入し、Kに関して展開すると、以下のとおり前述の式(5)、(6)が得られることとなる。
[パターン1]
(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルより大きい場合には、
K<N/M (5)
を満たす最大の整数Kを定める(S805a)。
[パターン2]
(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルより小さい場合には、
K<N/(M+1) (6)
を満たす最大の整数Kを定める(S805b)。
【0037】
以上のように、周波数分解能が変化すると、パターン1では(M−1)番目のスペクトル、パターン2ではM番目のスペクトルが、ビート信号の周波数が存在する範囲、つまり(条件1)、(条件2)を満たす範囲を、実際のビート信号の周波数に近づく方向に移動する。したがって、離散フーリエ変換するたびごとに全てのスペクトルのレベルから最大のレベルを持つスペクトルを検出する必要が無く、パターン1の場合は(M−1)番目のスペクトルレベルのみを、パターン2の場合はM番目のスペクトルレベルのみを検出すればよく、必要最小限の処理で済む。
【0038】
そして、あらかじめ与えられたN点のサンプリングデータから、1点分からK点分のサンプリングデータを取り除いたK通りのデータを設定する(S806)。つまり、(N−1)点分のデータから(N−K)点分のデータを設定することとなる(S807)。図10は本発明の実施の形態1に係るサンプリングデータを減らしたときの概念図であり、図10(a)は(N−1)点分のデータ設定、図10(b)は(N−2)点分のデータ設定、図10(c)は(N−K)点分のデータ設定をそれぞれ示している。
【0039】
図10(a)〜(c)に示すように、K通りのサンプリングデータの持つデータ時間長は、それぞれ(N−1)×ΔTs、(N−2)×ΔTs、・・・(N−K)×ΔTsとなり、K通りだけ異なる。それに従い周波数分解能(=1/(データ時間長))もK通りに変化することとなる(S808)。
【0040】
次に、得られたK通りのサンプリングデータに対し、それぞれ離散フーリエ変換を施す(S809)。図11は本発明の実施の形態1に係る離散フーリエ変換結果の概念図であり、離散フーリエ変換結果102が示されている。図11(a)は(N−1)点分のサンプリングデータに対する離散フーリエ変換結果、図11(b)は(N−2)点分のサンプリングデータに対する離散フーリエ変換結果、図11(c)は(N−K)点分のサンプリングデータに対する離散フーリエ変換結果をそれぞれ示している。
【0041】
上記K通りの離散フーリエ変換結果におけるそれぞれのレベルの最大値K個と、あらかじめ決められたN点での離散フーリエ変換結果におけるレベルの最大値1個、合計(K+1)個のレベルを比較し(S810)、その中から最大値を持つスペクトルを選択し、最終的に選択されたスペクトルの周波数をビート信号の周波数として検出する(S811)。この検出したスペクトルの周波数を用いて物体までの距離及び物体との相対速度をより正確に求めることができ、ビート信号の周波数検出を終了する(S812)。
【0042】
図12は本発明の実施の形態1に係る離散フーリエ変換結果の最大値検索の概念図である。パターン1の場合は、図12(a)のN点分のデータを用いて得られたレベルの最大値Aと、図12(b)〜(d)のサンプリングデータを1点〜K点減らして得られたK個のレベルの最大値(AN‐1、AN‐2・・・AN‐K)の合計(K+1)個のレベルを比較する。パターン1においては、AはM番目のスペクトルレベルであり、AN‐1〜AN‐Kは(M−1)番目のスペクトルレベルであり、AN‐1〜AN‐Kに関しては(M−1)番目のスペクトルのみを抽出して比較すればよく、演算量が削減できる。
【0043】
同様にパターン2の場合は、図12(e)のN点分のデータを用いて得られたレベルの最大値Aと、図12(f)〜(h)のサンプリングデータを1点〜K点減らして得られたK個のレベルの最大値(AN‐1、AN‐2・・・AN‐K)の合計(K+1)個のレベルを比較する。パターン2においては、AはM番目のスペクトルレベルであり、AN‐1〜AN‐KもM番目のスペクトルレベルであり、AN‐1〜AN‐Kに関してはM番目のスペクトルのみを抽出して比較すればよく、演算量が削減できる。
【0044】
図5ではビート信号周波数検出手段9をCPU1と独立させているが、ビート信号周波数検出手段9での処理をCPU1に統合させ、ビート信号周波数検出手段9を物理的に無くすことも可能である。
【0045】
実施の形態1によれば、複数の周波数分解能で離散フーリエ変換を行った結果に基づいてビート信号の周波数を検出しており、従来の一通りの周波数分解能で離散フーリエ変換を行った結果に比べて、周波数をより精度よく検出することができる。すなわち物体までの距離及び物体との相対速度をより精度よく求めることができる。また、サンプリング周期は固定でサンプリングデータを減らすことにより周波数分解能を変えており、A/D変換された離散値データをそのまま活用できる。
【0046】
また、周波数分解能を変えるに当たっては、数点分のデータを取り除くための関係式を設けているため、容易に複数の周波数分解能を持つサンプリングデータを取得でき、必要最小限の処理時間で物体の距離及び物体との相対速度を検出することが可能である。さらに、複数の離散フーリエ変換結果から最大値を検索する場合も、特定の場所のスペクトルのみを抽出して比較すればよく、演算量が削減できる。
【0047】
実施の形態2.
実施の形態2は、A/D変換器のサンプリング周期を変えることにより周波数分解能を変えたサンプリングデータを取得する電波レーダ装置について説明する。図13は本発明の実施の形態2に係る電波レーダ装置の構成図である。サンプリング周期の異なるA/D変換器を複数個設置した一組のA/D変換器8bを考える。それぞれのA/D変換器は、異なるサンプリング周期にてミキサ7から得られるビート信号をサンプリングする。これにより、設置したA/D変換器の数に応じて周波数分解能を変化させたサンプリングデータが得られる。
【0048】
A/D変換器8bに設置されたA/D変換器の台数を例えば5台とし、A/D変換器(1)〜A/D変換器(5)とする。それぞれのA/D変換器は、同一のビート信号を、異なる5通りのサンプリング周期ΔTs(1)〜ΔTs(5)で同時にサンプリングする。そして、5通りのサンプリングされたビート信号に離散フーリエ変換を施す。すなわち、5通りの周波数分解能1/(N×ΔTs(1))〜1/(N×ΔTs(5))で、ビート信号を離散フーリエ変換する。
【0049】
図14は本発明の実施の形態2に係る複数のA/D変換器を用いた離散フーリエ変換結果を示した図である。図14(a)〜(e)の5個の離散フーリエ変換結果から最大のレベルを持つスペクトルを選択し、その選択されたスペクトルの周波数をビート信号の周波数として検出する。この検出したスペクトルの周波数を用いて物体までの距離及び物体との相対速度をより正確に求めることができる。
【0050】
複数のA/D変換器8bを用いた場合を説明したが、1台のA/D変換器によりサンプリング周期を変えて複数回のサンプリングデータを取得してもよい。さらに、実施の形態1と2の複合として、複数のA/D変換器によるサンプリングデータに対して、ビート信号周波数検出手段9を用いてより最適なビート信号の周波数を検出することもできる。
【0051】
実施の形態2によれば、サンプリング周期の異なった複数個のA/D変換器を用い、複数通りの周波数分解能で離散フーリエ変換を行った結果に基づいてビート信号の周波数を検出しており、ビート信号の周波数をより精度よく検出することができる。すなわち物体までの距離及び物体との相対速度をより精度よく求めることができる。
【0052】
以上述べた実施の形態では、本発明の電波レーダ装置がFM−CWレーダを例に説明しているが、FM−パルスドップラレーダであっても、また送信信号と受信信号の周波数差から物体までの距離、相対速度を計測するレーダであれば同様に動作し、同様の効果を発揮する。
【0053】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、複数の周波数分解能によるサンプリングデータを採用することにより、離散フーリエ変換を用いて物体までの距離及び物体との相対速度の検出精度を向上できる電波レーダ装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっている場合の説明図である。
【図2】 離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっていない場合の説明図である。
【図3】 離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっている場合に離散フーリエ変換した結果を示した図である。
【図4】 離散フーリエ変換のデータ時間長がビート信号の周期の整数倍になっていない場合に離散フーリエ変換した結果を示した図である。
【図5】 本発明の実施の形態1に係る電波レーダ装置を示す構成図である。
【図6】 離散値データとなったビート信号を離散フーリエ変換することによって得られたビート信号の離散スペクトルデータを示した図である。
【図7】 連続量であるビート信号を連続フーリエ変換することによって得られたビート信号のスペクトルデータを示した図である。
【図8】 本発明の実施の形態1に係る周波数分解能を変えて離散フーリエ変換を行う手順を示したフローチャートである。
【図9】 本発明の実施の形態1に係る離散フーリエ変換の結果から数値Kを決定するプロセスの概念図である。
【図10】 本発明の実施の形態1に係るサンプリングデータを減らしたときの概念図である。
【図11】 本発明の実施の形態1に係る離散フーリエ変換結果の概念図である。
【図12】 本発明の実施の形態1に係る離散フーリエ変換結果の最大値検索の概念図である。
【図13】 本発明の実施の形態2に係る電波レーダ装置の構成図である。
【図14】 本発明の実施の形態2に係る複数のA/D変換器を用いた離散フーリエ変換結果を示した図である。
【符号の説明】
1 CPU、2 変調信号発生器、3 電圧制御発振器、4 分配器、5 送信アンテナ、6 受信アンテナ、7 ミキサ、8a A/D変換器、8b 異なるサンプリング周期をもつ一組のA/D変換器、9 ビート信号周波数検出手段、10 ビート信号、11 サンプリング点、12 連続フーリエ変換結果、100 ビート信号、101 サンプリングされたビート信号、102 離散フーリエ変換結果。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a radio wave radar apparatus and a beat signal frequency detection method for detecting a distance of an object and a relative speed with respect to the object.
[0002]
[Prior art]
In a conventional radio wave radar apparatus, an apparatus that detects the distance and relative speed of an object using an FM-CW radar is disclosed (for example, see Patent Document 1). A conventional method for detecting the distance of the object and the relative speed with the object will be described below.
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2000-214250 A (2nd page, FIG. 2)
[0004]
A transmission wave having a frequency modulated by a modulation signal using a triangular wave is transmitted toward the object, and a reflected wave reflected from the object is received as a reception wave. Also, a part of the transmission wave is distributed by a distributor and mixed with the reception wave, thereby obtaining a beat signal having a frequency difference between the transmission wave and the reception wave.
[0005]
The beat signal includes information on the distance to the object and the relative speed with the object, and performs frequency analysis. The beat signal is sampled at every sampling period using an A / D converter and becomes discrete value data. Further, discrete spectrum data of the beat signal is obtained by performing a discrete Fourier transform on the beat signal that has become discrete value data. By obtaining the frequency of the beat signal from the discrete spectrum data, the distance to the object and the relative speed with the object can be calculated.
[0006]
In the case of a discrete Fourier transform in a radar, since it is usually performed after a beat function is multiplied by a window function, a discrete Fourier transform and a continuous Fourier transform are performed on the beat signal multiplied by the window function in the following description, and the result is shown. Shall.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, the prior art has the following problems. When the beat signal is subjected to frequency analysis, the continuous Fourier transform is applied when the beat signal, which is a continuous amount, is directly Fourier transformed. The continuous Fourier transform can be analyzed for any angular frequency, that is, any frequency, and the beat signal frequency can be uniquely determined by detecting the maximum spectral level from the result of the continuous Fourier transform. . However, since the beat signal sampled by the A / D converter is discrete value data, it is necessary to apply the discrete Fourier transform when performing the Fourier transform.
[0008]
In the discrete Fourier transform, Fourier expansion is performed for each value obtained by dividing the sampling frequency fs by the number of sampling points N (N is an integer equal to or greater than 1). There is a restriction that it cannot be done. Therefore, the maximum spectrum level obtained from the result of continuous Fourier transform does not necessarily match the maximum spectrum level obtained from the result of discrete Fourier transform. When the two results are different, the frequency of the beat signal detected based on the discrete Fourier transform is different from the frequency of the beat signal uniquely detected based on the continuous Fourier transform. As a result, there is a problem that the distance to the object and the relative speed with the object cannot be accurately calculated using the discrete Fourier transform.
[0009]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to obtain a radio wave radar apparatus that can improve the detection accuracy of the distance to an object and the relative speed with the object using discrete Fourier transform. To do.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The radio wave radar device according to the present invention transmits a transmission wave toward an object, receives a reflected wave reflected from the object as a reception wave, and obtains a beat signal obtained from a frequency difference between the transmission wave and the reception wave The radio wave radar apparatus calculates the distance to the object and the relative speed with respect to the object by obtaining the frequency of the beat signal based on the frequency analysis means, wherein the frequency analysis means includes the beat signal A sampling data of a predetermined number is taken out from the A / D converter that samples the signal and the beat signal sampled by the A / D converter, the discrete Fourier transform is performed, and the maximum level is obtained from the discrete Fourier transform result. A spectrum is detected, the maximum number of data points to be removed from the predetermined number of sampling data is calculated according to the frequency corresponding to the spectrum having the maximum level, and 1 is calculated from the predetermined number of sampling data. By obtaining sampling data with points removed or sampling data with the maximum number of data points removed, sampling data with multiple frequency resolutions is generated, and discrete Fourier transform is performed on the multiple sampling data. Multiple discrete fours Select the spectrum with a maximum level from the conversion result, and a beat signal frequency detection means for detecting the frequency of the beat signal from the selected spectrum Is.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. First, a case where the result of continuous Fourier transform is different from the result of continuous Fourier transform will be described. In the discrete Fourier transform, Fourier expansion is performed for each value obtained by dividing the sampling frequency fs by the number of sampling points N (N is an integer of 1 or more). Therefore, only a spectrum having a frequency that is an integral multiple of fs / N (Hz) is accurately analyzed. Can not. This value is called frequency resolution and is shown in equation (1). Therefore, in the discrete Fourier transform, it is necessary to satisfy the relationship of the following expression (2) in order to accurately obtain the frequency included in the beat signal.
[0012]
fs / N = 1 / (N × ΔTs) (1)
N × ΔTs = M × (beat signal cycle) (2)
Here, M is an integer of 2 or more, ΔTs indicates a sampling period, and N × ΔTs indicates a data time length to be subjected to discrete Fourier transform.
[0013]
A state where the equation (2) is satisfied by the discrete Fourier transform and a case where the equation (2) is not satisfied are shown as a set of FIGS. 1 and 3 and FIGS. 2 and 4. Here, Tx is the data time length of N sampling points, and indicates the data time length to be subjected to discrete Fourier transform. Ta represents the cycle of the beat signal 10a in FIG. 1, and Tb represents the cycle of the beat signal 10b in FIG. Discrete value data obtained by sampling the beat signal of FIGS. 1 and 2 at a certain sampling period is indicated by a sampling point 11.
[0014]
FIG. 1 is an explanatory diagram when the data time length of the discrete Fourier transform is an integral multiple of the cycle of the beat signal. This corresponds to the case where the period Ta of the beat signal 10a and the data time length Tx of the discrete Fourier transform satisfy Expression (2), and the following Expression (3) is established.
Tx = (N × ΔTs) = (L + 1) × Ta (3)
Here, L is an integer of 1 or more.
[0015]
FIG. 3 is a diagram showing the result of the discrete Fourier transform when the data time length of the discrete Fourier transform is an integral multiple of the cycle of the beat signal. FIG. 3 also shows the result 12a of the continuous Fourier transform of the beat signal 10a. Since the relationship of Expression (3) is established, the frequency corresponding to the maximum value of the result 12a of the continuous Fourier transform in FIG. 3 and the frequency of the (L + 1) th spectrum corresponding to the maximum value of the discrete Fourier transform result are the same. In this case, the distance to the object and the relative speed with the object can be accurately detected from the result of the discrete Fourier transform.
[0016]
Next, FIG. 2 is an explanatory diagram when the data time length of the discrete Fourier transform is not an integral multiple of the cycle of the beat signal. This corresponds to the case where the period Tb of the beat signal 10b and the data time length Tx of the discrete Fourier transform do not satisfy the equation (2), and in the case of FIG. 2, the relationship is represented by the following equation (4).
M × Tb <Tx (= (N × ΔTs)) <(M + 1) × Tb (4)
[0017]
FIG. 4 is a diagram showing the result of the discrete Fourier transform when the data time length of the discrete Fourier transform is not an integral multiple of the cycle of the beat signal. FIG. 4A and FIG. 4B show two types of spectral distributions that can be considered when the M-th spectral level is maximized as a result of discrete Fourier transform. FIG. 4 also shows the result 12b of the continuous Fourier transform of the beat signal 10b. Since the relationship of equation (3) is not satisfied and the relationship of equation (4) is satisfied, the frequency corresponding to the maximum value of the result 12b of the continuous Fourier transform in FIG. 4 and the Mth corresponding to the maximum value of the discrete Fourier transform result are shown. The spectrum frequencies do not match. In this case, the result of detecting the distance to the object and the relative speed with the object from the result of the discrete Fourier transform is different from the result obtained from the result of the continuous Fourier transform.
[0018]
Thus, in order to accurately detect the frequency of the beat signal using the discrete Fourier transform, it is necessary to satisfy Expression (2). Therefore, under conditions that do not satisfy Equation (2), the distance to the object and the relative speed with the object cannot be accurately calculated using the discrete Fourier transform. Therefore, a radio radar apparatus capable of improving the detection accuracy of the distance to the object and the relative speed with the object using the discrete Fourier transform will be described in detail below.
[0019]
FIG. 5 is a block diagram showing the radio radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. The CPU 1 controls the modulation signal generator 2 to generate a triangular wave modulation voltage signal. The voltage control transmitter 3 transmits a transmission wave having a frequency modulated according to the modulation voltage signal, and the transmission wave is transmitted toward the object via the distributor 4 and the transmission antenna 5.
[0020]
The reflected wave reflected by the object is received as a received wave via the receiving antenna 6. Furthermore, the mixer 7 multiplies a part of the transmission wave received from the distributor 4 and generates a beat signal having a frequency difference between the transmission wave and the reception wave. The beat signal is sampled at every sampling period by the A / D converter 8a and becomes discrete value data. The beat signal frequency detection means 9 obtains discrete spectrum data of the beat signal by subjecting the beat signal, which has become discrete value data, to discrete Fourier transform.
[0021]
FIG. 6 is a diagram showing discrete spectrum data of a beat signal obtained by performing a discrete Fourier transform on the beat signal that has become discrete value data. FIG. 7 is a diagram showing the spectrum data of the beat signal obtained by continuous Fourier transform of the beat signal which is a continuous quantity.
[0022]
The beat signal frequency detecting means 9 performs discrete Fourier transform by changing the frequency resolution so that the frequency of the spectrum corresponding to the maximum value of the discrete spectrum data approaches the frequency corresponding to the maximum value of the spectrum data obtained by the continuous Fourier transform. is there.
[0023]
FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for performing discrete Fourier transform by changing the frequency resolution according to the first embodiment of the present invention. 9 to 11 are conceptual diagrams of processes performed by the beat signal frequency detecting means 9, and specifically show the processes in the flowchart of FIG. The beat signal frequency detection means 9 performs discrete Fourier transform with varying frequency resolution by acquiring K new sampling data obtained by removing 1 to K point data from N point sampling data. Details of the determination of K and detection of the beat frequency based thereon will be described below with reference to FIGS. The step numbers shown in S801 to S812 indicate the step numbers in the flowchart of FIG.
[0024]
FIG. 9 is a conceptual diagram of a process for determining the numerical value K from the result of the discrete Fourier transform according to Embodiment 1 of the present invention. A beat signal 100 in FIG. 9A indicates a beat signal obtained from the mixer 7. The A / D converter 8a samples the beat signal 100 at a predetermined number N of sampling points, thereby obtaining the sampled beat signal 101 shown in FIG. 9B.
[0025]
Next, a discrete Fourier transform is performed on the sampled beat signal 101 (S801). As a result of the discrete Fourier transform, when the M-th spectrum has the maximum level (S802), the magnitude relationship between the (M-1) -th spectrum and the (M + 1) -th spectrum is as shown in FIGS. There are three patterns as shown in (e). Note that when the Mth spectrum and the (M−1) th spectrum show the same maximum value, or when the Mth spectrum and the (M + 1) th spectrum show the same maximum value, the Mth spectrum is Judging from the maximum level, the following procedure can be adopted.
[0026]
FIG. 9C shows a case where the (M−1) -th spectrum level is higher than the (M + 1) -th spectrum level (S803a), and this is called pattern 1. FIG. 9D shows a case where the (M−1) -th spectrum level is smaller than the (M + 1) -th spectrum level (S803b), and this is called pattern 2. Further, FIG. 9E shows a case where the (M−1) -th spectrum level is equal to the (M + 1) -th spectrum level (S803c), and this is called pattern 3.
[0027]
In the pattern 3 in FIG. 9 (e), the frequency corresponding to the maximum value of the result of continuous Fourier transform and the frequency of the Mth spectrum corresponding to the maximum value of the result of discrete Fourier transform are equal as described with reference to FIG. This is equivalent to what you are doing. Therefore, it is assumed that the frequency of the Mth spectrum accurately indicates the information on the distance to the object and the relative speed with the object, and the frequency of the Mth spectrum is detected as the frequency of the beat signal (S804). A series of processing ends (S812).
[0028]
On the other hand, in the pattern 1 in FIG. 9C and the pattern 2 in FIG. 9D, as described above with reference to FIG. 4, the frequency corresponding to the maximum value of the result of continuous Fourier transform and the discrete Fourier transform result This corresponds to the fact that the frequency of the Mth spectrum corresponding to the maximum value does not match. In this case, the result of detecting the distance to the object and the relative velocity with respect to the object from the result of the discrete Fourier transform is different from that obtained from the result of the continuous Fourier transform, so that accurate detection cannot be performed.
[0029]
Therefore, in the case of pattern 1 and pattern 2, discrete Fourier transform with different frequency resolution is performed by obtaining K new sampling data obtained by removing 1 to K point data from N point sampling data. And the frequency of the beat signal is detected more accurately based on the result.
[0030]
A relational expression for obtaining the numerical value K when the sampling data of 1 to K points is removed from the predetermined sampling data of N points is determined as follows.
[Pattern 1]
If the (M−1) th spectral level is greater than the (M + 1) th spectral level,
K <N / M (5)
The largest integer K that satisfies
[Pattern 2]
When the (M−1) th spectral level is smaller than the (M + 1) th spectral level,
K <N / (M + 1) (6)
The largest integer K that satisfies
[0031]
Next, the relational expressions (5) and (6) will be described. First, in the spectra of FIG. 9C and FIG. 9D, the spectrum detected by the radar as a reflected signal from the object is the Mth spectrum having the maximum level, but the frequency of the actual beat signal is Exists within the following range.
[Pattern 1]
(M-1) The frequency of the actual beat signal exists in a range not less than the frequency of the Mth spectrum and not more than the frequency of the Mth spectrum (Condition 1)
[Pattern 2]
The frequency of the actual beat signal exists in a range not less than the frequency of the Mth spectrum and not more than the frequency of the (M + 1) th spectrum (Condition 2)
[0032]
By removing sampling data from 1 point to K point from sampling data of N points determined in advance, the frequency resolution expressed by the equation (1) is 1 / ((N−1) × ΔTs). ((N−K) × ΔTs), which increases as K increases.
[0033]
Therefore, since the frequency resolution increases as the number of data to be removed increases, the (M-1) th spectrum in FIG. 9C and the Mth spectrum in FIG. Move. Here, since the frequency of the actual beat signal is in the range of the above (condition 1) and (condition 2), the minimum necessary K is selected so as not to exceed the range.
[0034]
First, assuming that the frequency resolution at the sampling point N is Δfs, Δfs is expressed by the following equation (7).
Δfs = 1 / (N × ΔTs) (7)
Further, if the frequency resolution when K points are removed from N sampling points is Δfs ′, Δfs ′ is expressed by the following equation (8).
Δfs ′ = 1 / ((N−K) × ΔTs) (8)
[0035]
Therefore, in order to satisfy the above (Condition 1), the relationship of the following expression (9) may be satisfied.
(M−1) × Δfs ′ <M × Δfs (9)
In order to satisfy the above (Condition 2), the relationship of the following expression (10) may be satisfied.
M × Δfs ′ <(M + 1) × Δfs (10)
[0036]
By substituting the equations (7) and (8) into the equations (9) and (10) and expanding with respect to K, the above equations (5) and (6) are obtained as follows.
[Pattern 1]
If the (M−1) th spectral level is greater than the (M + 1) th spectral level,
K <N / M (5)
The maximum integer K that satisfies the above is determined (S805a).
[Pattern 2]
When the (M−1) th spectral level is smaller than the (M + 1) th spectral level,
K <N / (M + 1) (6)
The maximum integer K that satisfies the above is determined (S805b).
[0037]
As described above, when the frequency resolution is changed, the (M−1) -th spectrum in pattern 1 and the M-th spectrum in pattern 2 are the ranges in which the frequency of the beat signal exists, that is, (condition 1) and (condition 2). ) In a direction that approaches the frequency of the actual beat signal. Therefore, it is not necessary to detect the spectrum having the maximum level from every spectrum level every time discrete Fourier transform is performed. In the case of pattern 1, only the (M−1) th spectrum level is detected. Only the Mth spectral level needs to be detected, and the minimum processing is required.
[0038]
Then, K kinds of data are set by removing sampling data for one point from K points from sampling data for N points given in advance (S806). That is, data for (N−K) points is set from data for (N−1) points (S807). FIG. 10 is a conceptual diagram when the sampling data according to Embodiment 1 of the present invention is reduced. FIG. 10A shows data setting for (N-1) points, and FIG. 10B shows (N- 2) Data setting for points, FIG. 10C shows data setting for (NK) points.
[0039]
As shown in FIGS. 10A to 10C, the data time lengths of the K sampling data are (N−1) × ΔTs, (N−2) × ΔTs,. ) × ΔTs, which differs by K ways. Accordingly, the frequency resolution (= 1 / (data time length)) also changes in K ways (S808).
[0040]
Next, discrete Fourier transform is performed on the obtained K kinds of sampling data (S809). FIG. 11 is a conceptual diagram of a discrete Fourier transform result according to Embodiment 1 of the present invention, and shows a discrete Fourier transform result 102. FIG. 11A shows a discrete Fourier transform result for (N-1) points of sampling data, FIG. 11B shows a discrete Fourier transform result for (N-2) points of sampling data, and FIG. The results of discrete Fourier transform for sampling data of (NK) points are shown.
[0041]
The maximum value K of each level in the K discrete Fourier transform results is compared with the maximum value of one level in the discrete Fourier transform result at a predetermined N point, ie, (K + 1) levels in total ( S810), the spectrum having the maximum value is selected from among them, and the frequency of the finally selected spectrum is detected as the frequency of the beat signal (S811). The distance to the object and the relative speed with the object can be obtained more accurately using the frequency of the detected spectrum, and the beat signal frequency detection is terminated (S812).
[0042]
FIG. 12 is a conceptual diagram of the search for the maximum value of the discrete Fourier transform result according to Embodiment 1 of the present invention. In the case of pattern 1, the maximum value A of the level obtained by using the data for N points in FIG. N And the maximum values (A) of K levels obtained by reducing the sampling data of FIGS. 12B to 12D by 1 to K points. N-1 , A N-2 ... A NK ) Total (K + 1) levels are compared. In pattern 1, A N Is the Mth spectral level and A N-1 ~ A NK Is the (M-1) th spectral level, and A N-1 ~ A NK With respect to, only the (M-1) th spectrum needs to be extracted and compared, and the amount of computation can be reduced.
[0043]
Similarly, in the case of pattern 2, the maximum value A of the level obtained by using the data for N points in FIG. N And the maximum value (A) of K levels obtained by reducing the sampling data of FIGS. 12 (f) to (h) by 1 to K points. N-1 , A N-2 ... A NK ) Total (K + 1) levels are compared. In pattern 2, A N Is the Mth spectral level and A N-1 ~ A NK Is also the Mth spectral level, A N-1 ~ A NK With respect to, only the Mth spectrum needs to be extracted and compared, and the amount of calculation can be reduced.
[0044]
In FIG. 5, the beat signal frequency detection means 9 is independent of the CPU 1, but the processing by the beat signal frequency detection means 9 can be integrated with the CPU 1 to physically eliminate the beat signal frequency detection means 9.
[0045]
According to the first embodiment, the frequency of the beat signal is detected based on the result of performing the discrete Fourier transform with a plurality of frequency resolutions, and compared with the result of performing the discrete Fourier transform with one conventional frequency resolution. Thus, the frequency can be detected with higher accuracy. That is, the distance to the object and the relative speed with the object can be obtained with higher accuracy. Further, the sampling period is fixed and the frequency resolution is changed by reducing the sampling data, so that the A / D converted discrete value data can be used as it is.
[0046]
In addition, when changing the frequency resolution, a relational expression for removing several points of data is provided, so sampling data with multiple frequency resolutions can be easily obtained, and the distance of the object can be obtained with the minimum necessary processing time. And the relative velocity with the object can be detected. Furthermore, when searching for the maximum value from a plurality of discrete Fourier transform results, it is only necessary to extract and compare the spectrum at a specific location, and the amount of calculation can be reduced.
[0047]
Embodiment 2. FIG.
In the second embodiment, a radio wave radar apparatus that acquires sampling data whose frequency resolution is changed by changing the sampling period of the A / D converter will be described. FIG. 13 is a configuration diagram of a radio radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. Consider a set of A / D converters 8b in which a plurality of A / D converters having different sampling periods are installed. Each A / D converter samples the beat signal obtained from the mixer 7 at different sampling periods. Thereby, sampling data in which the frequency resolution is changed according to the number of installed A / D converters can be obtained.
[0048]
The number of A / D converters installed in the A / D converter 8b is, for example, 5, and A / D converter (1) to A / D converter (5). Each A / D converter simultaneously samples the same beat signal at five different sampling periods ΔTs (1) to ΔTs (5). Then, discrete Fourier transform is applied to the five sampled beat signals. That is, the beat signal is subjected to discrete Fourier transform with five frequency resolutions 1 / (N × ΔTs (1)) to 1 / (N × ΔTs (5)).
[0049]
FIG. 14 is a diagram showing a discrete Fourier transform result using a plurality of A / D converters according to the second embodiment of the present invention. The spectrum having the maximum level is selected from the five discrete Fourier transform results shown in FIGS. 14A to 14E, and the frequency of the selected spectrum is detected as the frequency of the beat signal. By using the frequency of the detected spectrum, the distance to the object and the relative speed with the object can be obtained more accurately.
[0050]
Although the case where a plurality of A / D converters 8b are used has been described, sampling data may be acquired a plurality of times by changing the sampling period with one A / D converter. Furthermore, as a combination of the first and second embodiments, the beat signal frequency detection means 9 can be used to detect a more optimal beat signal frequency for sampling data from a plurality of A / D converters.
[0051]
According to the second embodiment, the frequency of the beat signal is detected based on the result of performing discrete Fourier transform with a plurality of frequency resolutions using a plurality of A / D converters having different sampling periods. The frequency of the beat signal can be detected with higher accuracy. That is, the distance to the object and the relative speed with the object can be obtained with higher accuracy.
[0052]
In the embodiment described above, the radio wave radar apparatus of the present invention is described by taking the FM-CW radar as an example. If it is a radar that measures the distance and relative speed, it operates in the same way and exhibits the same effect.
[0053]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a radio wave radar device that can improve the detection accuracy of the distance to an object and the relative speed with the object using discrete Fourier transform by employing sampling data with a plurality of frequency resolutions. Obtainable.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram when a data time length of a discrete Fourier transform is an integral multiple of a cycle of a beat signal.
FIG. 2 is an explanatory diagram when the data time length of the discrete Fourier transform is not an integral multiple of the cycle of the beat signal.
FIG. 3 is a diagram showing the result of discrete Fourier transform when the data time length of discrete Fourier transform is an integral multiple of the cycle of the beat signal.
FIG. 4 is a diagram showing the result of discrete Fourier transform when the data time length of discrete Fourier transform is not an integer multiple of the cycle of the beat signal.
FIG. 5 is a configuration diagram showing the radio wave radar device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating discrete spectrum data of a beat signal obtained by performing a discrete Fourier transform on the beat signal that has become discrete value data.
FIG. 7 is a diagram showing spectrum data of a beat signal obtained by performing a continuous Fourier transform on a beat signal that is a continuous quantity.
FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for performing discrete Fourier transform by changing the frequency resolution according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a conceptual diagram of a process for determining a numerical value K from the result of discrete Fourier transform according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a conceptual diagram when the sampling data according to Embodiment 1 of the present invention is reduced.
FIG. 11 is a conceptual diagram of a discrete Fourier transform result according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 12 is a conceptual diagram of maximum value search of a discrete Fourier transform result according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 13 is a configuration diagram of a radio radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 14 is a diagram showing a discrete Fourier transform result using a plurality of A / D converters according to the second embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 CPU, 2 modulation signal generator, 3 voltage controlled oscillator, 4 distributor, 5 transmitting antenna, 6 receiving antenna, 7 mixer, 8a A / D converter, 8b A set of A / D converters with different sampling periods 9 beat signal frequency detection means, 10 beat signal, 11 sampling points, 12 continuous Fourier transform result, 100 beat signal, 101 sampled beat signal, 102 discrete Fourier transform result.

Claims (2)

送信波を物体に向けて送信し、前記物体より反射された反射波を受信波として受信し、前記送信波と前記受信波との周波数差から得られるビート信号に基づいて周波数解析手段によりビート信号の周波数を求めることによって、物体までの距離及び前記物体との相対速度を算出する電波レーダ装置において、
前記周波数解析手段は、前記ビート信号をサンプリングするA/D変換器と、
前記A/D変換器でサンプリングされたビート信号から、あらかじめ決められた点数のサンプリングデータを取り出して離散フーリエ変換し、離散フーリエ変換結果から最大のレベルを持つスペクトルを検出し、前記最大のレベルを持つスペクトルに対応する周波数に応じて前記あらかじめ決められた点数のサンプリングデータから取り除くべき最大のデータ点数を算出し、前記あらかじめ決められた点数のサンプリングデータから1点を取り除いたサンプリングデータないし前記最大のデータ点数を取り除いたサンプリングデータを取り出すことにより、複数の周波数分解能を持つサンプリングデータを生成し、複数のサンプリングデータに対して離散フーリエ変換を行い、得られた複数の離散フーリエ変換結果から最大のレベルを持つスペクトルを選択し、選択されたスペクトルからビート信号の周波数を検出するビート信号周波数検出手段と
を備えたことを特徴とする電波レーダ装置。
A transmission wave is transmitted toward an object, a reflected wave reflected from the object is received as a reception wave, and a beat signal is obtained by a frequency analysis unit based on a beat signal obtained from a frequency difference between the transmission wave and the reception wave. In the radio wave radar device that calculates the distance to the object and the relative velocity with the object by obtaining the frequency of
The frequency analysis means includes an A / D converter that samples the beat signal ;
From the beat signal sampled by the A / D converter, sampling data of a predetermined number of points is taken out, discrete Fourier transform is performed, a spectrum having the maximum level is detected from the discrete Fourier transform result, and the maximum level is determined. Calculating the maximum number of data points to be removed from the predetermined number of sampling data according to the frequency corresponding to the spectrum possessed, and sampling data obtained by removing one point from the predetermined number of sampling data or the maximum By extracting sampling data from which the number of data points has been removed, sampling data with multiple frequency resolutions is generated, discrete Fourier transform is performed on the multiple sampling data, and the maximum level is obtained from the obtained discrete Fourier transform results. Have Select vector, and the beat signal frequency detection means for detecting the frequency of the beat signal from the selected spectrum
Radio wave radar apparatus characterized by comprising a.
サンプリングされたビート信号からあらかじめ決められたN点(Nは1以上の整数)のサンプリングデータを取り出して離散フーリエ変換し、離散フーリエ変換結果から最大のレベルを持つスペクトルを検出するステップと、Sampling predetermined N points (N is an integer of 1 or more) sampling data from the sampled beat signal, performing discrete Fourier transform, and detecting a spectrum having the maximum level from the discrete Fourier transform result;
前記最大のレベルを持つスペクトルが、周波数が低い方から数えてM番目(Mは2以上の整数)のスペクトルである場合に、(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルと等しいときは、M番目のスペクトルからビート信号の周波数を検出するステップと、When the spectrum having the maximum level is the Mth spectrum (M is an integer of 2 or more) counting from the lowest frequency, the (M−1) th spectrum level is the (M + 1) th spectrum level. Is equal to, the step of detecting the frequency of the beat signal from the Mth spectrum;
前記最大のレベルを持つスペクトルが、周波数が低い方から数えてM番目のスペクトルである場合に、(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルより大きいときは、K<N/Mを満たす最大の整数Kを定め、(M−1)番目のスペクトルレベルが(M+1)番目のスペクトルレベルより小さいときは、K<N/(M+1)を満たす最大の整数Kを定めるステップと、When the spectrum having the maximum level is the Mth spectrum counted from the lowest frequency, and the (M−1) th spectrum level is greater than the (M + 1) th spectrum level, K <N Determining a maximum integer K satisfying / M, and determining a maximum integer K satisfying K <N / (M + 1) when the (M−1) th spectral level is smaller than the (M + 1) th spectral level; ,
前記ステップで定められた整数Kに基づいて、あらかじめ決められたN点のサンプリングデータから、1点分からK点分のサンプリングデータを取り除くことにより、新たにK通りのサンプリングデータを作成し、K通りの離散フーリエ変換を行うステップと、Based on the integer K determined in the above step, by removing sampling data for 1 point to K points from predetermined N points of sampling data, new K sampling data are created, Performing a discrete Fourier transform of
K通りのそれぞれの離散フーリエ変換結果とあらかじめ決められたN点のサンプリングデータを離散フーリエ変換した結果とを合わせた合計(K+1)個の離散フーリエ変換結果の中から最大のレベルを持つスペクトルを選択し、選択されたスペクトルからビート信号の周波数を検出するステップとThe spectrum having the maximum level is selected from a total of (K + 1) discrete Fourier transform results obtained by combining each of the K discrete discrete Fourier transform results and the result obtained by performing discrete Fourier transform on predetermined sampling data at N points. Detecting the frequency of the beat signal from the selected spectrum; and
を備えたことを特徴とするビート信号周波数検出方法。A beat signal frequency detection method comprising:
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