JP4712415B2

JP4712415B2 - 多面体モデル作成装置およびレーダ装置

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Publication number: JP4712415B2
Application number: JP2005082101A
Authority: JP
Inventors: 雅史岩本; 山本　　和彦; 貴史松崎
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2005-03-22
Filing date: 2005-03-22
Publication date: 2011-06-29
Anticipated expiration: 2025-03-22
Also published as: JP2006266735A

Description

この発明は、レーダ画像による目標の認識・識別に適した物体の三次元形状を多面体モデルで近似的に表現する多面体モデル作成装置、および作成した多面体モデルを目標の認識・識別に使用するレーダ装置に関するものである。

逆合成開口レーダとして知られているレーダ装置では、送受信機で発生させた高周波パルス信号をアンテナから未知の目標へ向け送信し、目標で反射したエコーをアンテナで受けて送受信機で増幅・検波し、その受信信号に基づいて目標の高分解能画像を再生するようにしている。さらに、この種のレーダ装置で、オペレータがレーダ画像を容易に認識・識別できるようにするために次のような処理を行うものがある（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に示されたレーダ装置では、上記同じ受信信号を用いて目標の進行方向、位置、速度、加速度等の運動特性を推定し、その推定結果とレーダ装置の諸元から、レーダ装置のインパルスレスポンスに相当する点像応答関数を算出する。また同時に、目標とレーダ装置の位置および目標の進行方向から目標のアスペクト角を推定し、目標形状データ蓄積手段に予め格納されている三次元目標形状データを順次読み出して、先に推定した目標のアスペクト角に基づいて目標のＲＣＳ（Radar Cross Section ；レーダ有効反射面積）分布を算出する。次に、目標形状データの分解能はレーダ装置の分解能とは必ずしも一致しないのでこれを整合させるため、上記ＲＣＳ分布と点像応答関数との畳み込み積分を行い、認識・識別用の辞書画像を生成し、この辞書画像を、上記レーダ画像と共に表示手段で表示する。したがって、たとえレーダ画像が日常見慣れた可視光による目標の画像と異なっていたとしても、オペレータは見比べることにより目標を容易に認識・識別できるようになる。

特許第２７３８２４４号公報（図１、図２）

特許文献１に開示された従来のレーダ装置では、ＲＣＳ分布を算出するために、例えばＧＴＤ（Geometrical Theory of Diffraction)などの手法が使用されるが、その場合、目標形状データ蓄積手段には目標を平面で構成された多面体で近似したデータを蓄積しておく必要がある。従来のレーダ装置では、蓄積しておく多面体形状モデルの面が十分小さくない場合、畳み込み積分した疑似画像の精度が低下するということがあった。また反対に、多面体形状モデルの面が大きすぎる場合、演算時間が増えたり、計算機の記憶容量を超えて計算できなくなるなど、目標形状データ蓄積手段に蓄積された多面体のデータに問題があった。

この発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、多面体モデルを構成する平面の大きさを考慮して、目標の識別に用いる信頼度の揃った多面体モデルの作成を可能にする多面体モデル作成装置、およびその多面体モデルを蓄積した形状データ蓄積手段を用いてＲＣＳ分布の算出を行うレーダ装置を得ることを目的とする。

この発明に係る多面体モデル作成装置は、外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、目標の多面体モデルを作成し、作成した多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル作成装置であって、外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、当該目標の多面体モデルを生成する多面体モデル生成手段と、生成された多面体モデルの面数、形状情報に含まれた目標の表面積およびレーダの観測波の波長あるいは周波数に基づいて、目標を多面体モデルで表した場合の平面の平均面積を波長の二乗で乗算した値を算出し、この算出値と目標の種類に応じて定めた基準係数との差を算出し、この算出された差と予め設定した許容誤差と比較し、当該差が許容誤差以内であった場合にのみ多面体モデル生成手段で生成された多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積するものである。

この発明によれば、多面体形状モデルを構成する平面の大きさを考慮して目標の多面体モデル作成し蓄積するようにしたので、レーダ装置において、目標の識別時に、これらの蓄積された多面体モデルのデータを使用してＲＣＳ分布の算出を行えば、疑似画像の精度を低下させたり、演算処理に支障を起したりするのを防止できる効果がある。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。図において、多面体モデル作成装置１０は、多面体モデル生成部２００およびモデル評価部３００を備えている。多面体モデル生成部２００は、外部から与えられる目標の立体形状情報に基づいて、その目標の多面体モデルを生成する手段である。モデル評価部３００は、多面体モデル生成部２００で生成された多面体モデルの中から、構成する平面の大きさに所定の制約を与えた多面体モデルのみを出力する手段で、係数算出部３１０、係数比較部３２０および切替部３３０を備えている。
図２は目標の多面体モデルの表示例を表す説明図である。

次に、動作について説明する。
まず、多面体モデル生成部２００では、目標の立体形状情報が外部から与えられると、これに基づいて多面体モデルを生成する。ここで、目標の立体形状情報とは、ステレオ写真やレーザ光による計測などで得られた立体モデルデータである。あるいは、目標の図面や写真、諸元表などに基づいて構築された立体モデルデータであってもよい。また、多面体モデルとは、例えば図２に示すように、目標の３次元形状を多数の平面を組み合わせて表現した数値データである。
多面体モデル生成部２００は、立体モデルデータに基づいて、目標を平面で構成された多面体モデルデータに変換する。その原理は、例えば日刊工業新聞社発行、塩谷景一著「３次元ＣＡＤ／ＣＡＭにおける形状処理技術」などに述べられている。
次に、モデル評価部３００では、多面体モデル生成部２００で生成された多面体モデルについて後述のように評価して、適当であると判定した多面体モデルのデータを形状データ蓄積手段２０へ出力し格納する。一方、適当でないと判断した場合には、結果を多面体モデル生成部２００へ差し戻して、多面体モデルを再生成させる。

モデル評価部３００における動作について詳述する。
係数算出部３１０は、入力データとして、多面体モデルの面数Ｎ、目標の立体形状情報に含まれた目標の表面積Ｓおよび観測波の波長λ（または周波数）を用いる。係数算出部３１０では、これらの入力データ基づいて、例えば式（１）に基づいた処理により係数αを算出する。
α＝Ｓ／Ｎ・λ² （１）
式（１）から明らかなように、係数αは目標を多面体モデルで表した場合の平面の平均面積を波長の二乗で正規化した値である。次に、係数比較部３２０において、係数算出部３１０で算出された係数αと基準係数ｋの差を、予め設定した許容誤差δと比較する。なお、基準係数ｋは、目標の種類に応じて定める値である。この比較結果が許容誤差以内であった場合、多面体モデル生成部２００からの多面体モデルのデータを形状データ蓄積手段２０に送り蓄積するよう切替部３３０を切り替え制御する。例えば、係数αが基準係数ｋよりも著しく小さい場合には、多面体モデルの面が小さいか、あるいは面数が多すぎることを意味しているので、多面体モデル生成部２００は、面を大きくしたり面数を増加させたりするように動作して、多面体モデルを再生成する。逆に係数αが基準係数ｋよりも著しく大きい場合には、多面体モデルの面が大きいか、あるいは面数が少なすぎることを意味しているので、多面体モデル生成部２００は、面を小さくしたり、面数を減少させたりするように動作して、多面体モデルを再生成する。
一方、比較結果が許容誤差を超えた場合、多面体モデルのデータを多面体モデル生成部２００へ帰還するよう切替部３３０を切り替え制御する。

以上のように、実施の形態１によれば、多面体モデル生成部２００で生成した多面体モデルに対して、モデル評価部３００により、多面体モデルを構成する平面の平均面積を波長の二乗で正規化した量を基準として、その多面体モデルの面の大きさに制約を与えるようにしたので、レーダ装置で目標を識別する際に用いる、信頼度の揃った多面体モデルのデータベースを構築できる。また、現実的な時間で計算でき、しかも計算精度が保証された形状データだけを形状データ蓄積手段２０に蓄積することができる。さらに、例えば航空機や船舶などの目標の種類に応じて基準係数ｋを操作し設定することにより、目標の種類毎に計算精度が揃った多面体モデルの形状データを蓄積することができる。

実施形態２．
図３はこの発明の実施の形態２による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図で、図において、図１に相当する部分には同一符号を付し、原則としてその説明を省略する。ここでは、新たに表面積算出部４００が設けられている点が図１とは異なる。
表面積算出部４００では、多面体モデル生成部２００で生成された多面体モデルのデータを入力し、多面体モデルを構成している全ての面の表面積の総和を算出し、目標の表面積Ｓとしてモデル評価部３００へ出力する。モデル評価部３００では、この目標の表面積Ｓを用い実施の形態１で述べたと同じモデル評価の処理を行う。
以上のように、実施形態２によれば、目標の表面積Ｓを多面体モデルから計算して得るようにしているので、外部から与える目標の立体形状情報に目標の表面積を含ませる必要がなくなる。

実施形態３．
図４はこの発明の実施の形態３による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。図において、図１に相当する部分には同一符号を付し、原則としてその説明を省略する。ここでは、図１のモデル評価部３００に代え、異なる処理をするモデル評価部３０１が設けられている。このモデル評価部３０１は、最大面積算出部３４０、係数算出部３１１、係数比較部３２１および切替部３２０を備えている。

次に動作について説明する。
モデル評価部３００において、最大面積算出部３４０は、多面体モデル生成部２００で生成された多面体モデルを構成している面の中から最大面積Ｓ_maxのものを抽出する。係数算出部３１１では、この最大面積Ｓ_maxと観測波の波長λ（あるいは周波数）に基づいて、例えば式（２）に基づいた処理により係数βを算出する。
β＝Ｓ_max／λ² （２）
式（２）から明らかなように、係数βは目標を多面体モデルで表した場合の構成する平面の最大面積Ｓ_maxを波長λの二乗で正規化した値である。係数比較部３２１は、この係数βと基準係数ｋの差を許容誤差δと比較し、許容誤差以内であった場合、多面体モデル生成部２００からの多面体モデルのデータを形状データ蓄積手段２０に送り蓄積するよう切替部３３０を切り替え制御する。一方、比較結果が許容誤差を超えた場合、多面体モデルのデータを多面体モデル生成部２００へ帰還するよう切替部３３０を切り替え制御する。

以上のように、実施の形態３によれば、多面体モデル生成部２００で生成した多面体モデルに対して、モデル評価部３０１により、面体モデルを構成する平面の最大面積を波長の二乗で正規化した値を基準として、その多面体モデルの面の大きさに制約を与えるようにしたので、現実的な時間で計算でき、しかも計算精度がある程度保証された形状データだけを形状データ蓄積手段２０に蓄積することができる。また、例えば航空機や船舶などの目標の種類に応じて基準係数ｋを操作し設定することにより、目標の種類毎に計算精度が揃った多面体モデルの形状データを蓄積することができる。

実施形態４．
図５はこの発明の実施の形態４による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。図において、図１に相当する部分には同一符号を付し、原則としてその説明を省略する。ここでは、図１のモデル評価部３００に代え、異なる処理をするモデル評価部３０２が設けられている。このモデル評価部３０２は、基準係数ｋを外部から入力する代わりに、内部で生成するための基準係数算出部３５０を新たに備えている。

次に動作について説明する。
モデル評価部３０２において、基準係数算出部３５０は、目標の表面積Ｓと観測波の波長λを用いて、例えば式（３）に基づいた処理により基準係数ｋを算出する。但し、Ｎ₀は予め与えられた標準面数である。
ｋ＝Ｓ／Ｎ₀・λ² （３）
したがって、係数比較部３２０では、係数αと算出された基準係数ｋの差を許容誤差δと比較してモデル評価の処理を、実施の形態１で述べたと同じように行うことになる。また、実施の形態３において、係数βとの差をとるための基準係数として、基準係数算出部３５０を設けて得た値ｋを用いるようにしてもよい。

以上のように、実施の形態４によれば、基準係数算出部３５０で基準係数ｋを計算して得るようにしたので、モデル評価部３０２は、上記各実施の形態のように基準係数ｋを外部から得ることを必要としない。
なお、この実施の形態４では、基準係数ｋを基準係数算出部３５０によって算出しているが、これを予め定数として与えておいて、用いるようにしてもよい。

実施形態５．
図６はこの発明の実施の形態５による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。上記各実施の形態では、多面体モデル生成部２００を用いてきたが、この実施の形態５は、多面体モデル生成部の機能を、オペレータ４１０と、例えばパソコンやワークステーションのような入出力装置４２０で構成したものである。
入出力装置４２０には外部より形状情報が入力されるが、その表示される形状情報に基づいて、オペレータ４１０が入出力装置４２０を操作することにより所定の処理プログラムを動作させて目標の多面体モデルを生成する。モデル評価部３００（または３０１、３０２）は、各実施の形態で述べた方法によって多面体モデルを評価し、基準に適合した多面体モデルを形状データ蓄積手段２０へ蓄積する。一方、基準に適合していない場合には、入出力装置４２０を介してオペレータ４１０に警告し、オペレータ４１０は目標の多面体モデルを修正しモデル評価部３００（または３０１、３０２）へ再出力する。

以上のように、実施の形態５によれば、オペレータ４１０が入出力装置４２０により生成した多面体モデルに対して、基準に適合した多面体モデルを評価し蓄積でするようにしたので、多面体モデルの生成に時間がかかるが、評価の実情にあった多面体モデルの形成を可能にする。

実施形態６．
図７はこの発明の実施の形態６による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。図において、多面体モデル作成装置１０は、多面体モデル生成部２０１および面数算出部３６０を備えている。
次に動作について説明する。
面数算出部３６０は、目標の立体形状情報に含まれる目標の表面積Ｓ、観測波の波長λ（あるいは周波数）および係数ｋ_αに基づいて、式（４）に基づいた処理により多面体モデルを構成するための面数Ｎを算出し、多面体モデル生成部２０１に出力する。但し、係数ｋ_αは実施形態１で述べた係数α（すなわち目標を多面体モデルで表した場合の平面の平均面積を波長の二乗で正規化した値）に対する基準係数であり、予め定められた値である。
Ｎ＝Ｓ／ｋ_α・λ² （４）
多面体モデル生成部２０１は、から、この与えられた面数Ｎからなる目標の多面体モデルを生成し、形状データ蓄積手段２０に送り蓄積する。

以上のように、実施の形態６によれば、多面体モデル生成部２０１は、面数算出部３６０で算出され面数Ｎを満足する目標の多面体モデルを生成するように構成したので、レーダ装置で目標を識別する際に用いる、信頼度の揃った多面体モデルのデータベースを構築できる。また、上記実施の形態１から実施の形態５のようにモデル評価処理を行うことなく、また帰還ループもないため、多面体モデルを実時間で蓄積することができる。

実施形態７．
図８はこの発明の実施の形態７による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図で、図において、多面体モデル作成装置１０は、多面体モデル生成部２０２および平均面積・最大面積算出部３７０である。
次に、動作について説明する。
平均面積・最大面積算出部３７０は、観測波の波長λ（または周波数）および係数ｋ_αあるいはｋ_βから、式（５）に基づいた処理により多面体モデルを構成する平面の平均面積Ｓ_aveあるいは最大面積Ｓ_maxを算出し、多面体モデル生成部２０２出力する。但し、係数ｋ_αは実施の形態１の係数αに対する基準係数、係数ｋ_βは実施形態３の係数βに対する基準係数である。
Ｓ_ave＝ｋ_α・λ²
Ｓ_max＝ｋ_β・λ² （５）
そこで、多面体モデル生成部２０２は、から、与えられた平均面積Ｓ_aveあるいは最大面積Ｓ_maxを持つ目標の多面体モデルを生成し、形状データ蓄積手段２０に蓄積する。

以上のように、多面体モデル生成部２０２は平均面積・最大面積算出部３７０で算出された平均面積Ｓ_aveあるいは最大面積Ｓ_maxを満足する目標の多面体モデルを生成するように構成したので、レーダ装置で目標を識別する際に用いる、信頼度の揃った多面体モデルのデータベースを構築できる。また、上記実施の形態１から実施の形態５のようにモデル評価処理を行うことなく、また帰還ループもないため、多面体モデルを実時間で蓄積することができる。

実施形態８．
図９はこの発明の実施の形態８による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図で、図において、図１に相当する部分には同一符号を付し、原則としてその説明は省略する。ここでは、図１のモデル評価部３００に代え、異なる処理をするモデル評価部３０３が設けられている。このモデル評価部３０３は、係数比較部を用いず、係数算出部３１０だけを備えている。
次に、動作について説明する。
モデル評価部３０３では、係数算出部３１０が実施形態１と同様に式（１）に基づいた処理により係数αを算出する。そして、この算出された係数αを多面体モデル生成部２００で生成された多面体モデルのデータと共に形状データ蓄積手段２０に蓄積する。こうすることにより、レーダ装置側において、形状データ蓄積手段２０を用い、多面体モデルと係数αを読み出し、実施の形態１で述べたと同様に基準係数ｋとの差を取って、予め設定した許容誤差δと比較する。そして許容誤差以内ある、すなわち面の大きさに制約を与えた多面体モデルを抽出してＲＣＳ分布の算出を行う。

以上のように、この実施の形態８によれば、モデル評価部３０３により算出した係数α（指標）を、多面体モデル生成部２００で生成された多面体モデルと共に蓄積するようにしたので、レーダ装置が蓄積された多面体モデルに基づいて目標を識別する際に、この係数αを用いて面の大きさに制約を与えた多面体モデルを抽出することにより、形状データの信頼度、ひいては識別結果の信頼度を定量的に把握することが可能となる。また、多面体モデルが基準に合致させるための比較を行わない構成したので、帰還ループがなく、多面体モデルを実時間で蓄積できる。
なお、この例では、係数αを算出して蓄積するように構成しているが、代わりに、実施の形態３において用いた最大面積算出部３４０と係数算出部３１１を備えさせ、係数βを算出して蓄積し、レーダ装置側で実施の形態３と同様な処理を行って面の大きさに制約を与えた多面体モデルを抽出するようにしても同様な効果が得られる。また、係数αまたはβを蓄積する代わりに、基準係数ｋとの差を算出した値を、指標として蓄積するようにしてもよい。

この発明の実施の形態１による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態１に係る目標の多面体モデルの表示例を表す説明図である。この発明の実施の形態２による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態３による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態４による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態５による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態６による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態７による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態８による多面体モデル作成装置の基本構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０多面体モデル作成装置、２０形状データ蓄積手段、２００，２０１，２０２多面体モデル生成部、３００，３０１，３０２，３０３モデル評価部、３１０，３１１係数算出部、３２０，３２１係数比較部、３３０切替部、３５０基準係数算出部３６０面数算出部、３７０平均面積・最大面積算出部、４００表面積算出部、４１０オペレータ、４２０入出力装置。

Claims

外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、目標の多面体モデルを作成し、作成した多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル作成装置であって、
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、当該目標の多面体モデルを生成する多面体モデル生成手段と、
生成された多面体モデルの面数、前記形状情報に含まれた目標の表面積およびレーダの観測波の波長あるいは周波数に基づいて、目標を多面体モデルで表した場合の平面の平均面積を波長の二乗で乗算した値を算出し、この算出値と目標の種類に応じて定めた基準係数との差を算出し、この算出された差と予め設定した許容誤差と比較し、当該差が前記許容誤差以内であった場合にのみ前記多面体モデル生成手段で生成された多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積するモデル評価手段と
を備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
多面体モデル生成手段で生成された多面体モデルを構成している全ての面の表面積の総和を算出する表面積算出手段を備え、
モデル評価手段は、形状情報に含まれた目標の表面積の代わりに、前記表面積算出手段で算出された多面体モデルを構成している全ての平面の表面積の総和を用いて、平面の平均面積を波長の二乗で乗算した値を算出するようにしたことを特徴とする請求項１記載の多面体モデル作成装置。
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、目標の多面体モデルを作成し、作成した多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル作成装置であって、
目標の立体形状情報に基づいて、当該目標の多面体モデルを生成する多面体モデル生成手段と、
生成された多面体モデルを構成している面の中から最大面積を抽出し、この最大面積と観測波の波長あるいは周波数に基づいて、目標を多面体モデルで表した場合の構成する平面の最大面積を前記観測波の波長の二乗で乗算した値を算出し、この算出値と目標の種類に応じて定めた基準係数との差を算出し、この算出された差と予め設定した許容誤差と比較し、当該差が前記許容誤差以内であった場合にのみ前記多面体モデル生成手段で生成された多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積するモデル評価手段と
を備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
立体形状情報に含まれた目標の表面積、観測波の波長および予め与えられた標準面数に基づいて、目標の種類に応じて定めた基準係数を算出する基準係数算出手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の多面体モデル作成装置。
外部より入力され表示される立体形状情報に基づいて、オペレータの操作により目標の多面体モデルを生成する入出力装置を、多面体モデル生成手段に代えて備えたことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の多面体モデル作成装置。
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、目標の多面体モデルを作成し、作成した多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル作成装置であって、
外部より入力される目標の立体形状情報に含まれた目標の表面積、レーダの観測波の波長あるいは周波数、および予め定められた、目標を多面体モデルで表した場合の平面の平均面積を波長の二乗で乗算した値に基づいて、多面体モデルを構成するための面数を算出する面数算出手段と、
前記目標の形状情報および算出された面数に基づいて、当該面数からなる目標の多面体モデルを生成し、形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル生成手段と
を備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、目標の多面体モデルを作成し、作成した多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル作成装置であって、
観測波の波長または周波数、および予め定められた、目標を多面体モデルで表した場合の平面の平均面積を波長の二乗で乗算した値に基づいて、多面体モデルを構成する平面の平均面積を算出する平均面積算出手段と、
外部から与えられる目標の立体形状情報および算出された平均面積に基づいて、当該平均面積を持つ目標の多面体モデルを生成し、形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル生成手段と
を備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、目標の多面体モデルを作成し、作成した多面体モデルを形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル作成装置であって、
観測波の波長または周波数、および予め定められた、目標を多面体モデルで表した場合の平面の最大面積を波長の二乗で乗算した値に基づいて、多面体モデルを構成する平面の最大面積を算出する最大面積算出手段と、
外部から与えられる目標の立体形状情報および算出された最大面積に基づいて、当該最大面積を持つ目標の多面体モデルを生成し、形状データ蓄積手段に蓄積する多面体モデル生成手段と
を備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、当該目標の多面体モデルを生成する多面体モデル生成手段と、
生成された多面体モデルの面数、前記立体形状情報に含まれた目標の表面積およびレーダの観測波の波長あるいは周波数に基づいて、目標を多面体モデルで表した場合の構成する平面の平均面積を波長の二乗で乗算した値を算出し、生成された前記目標の多面体モデルのデータと共に形状データ蓄積手段に蓄積するモデル評価手段とを備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
外部より入力される目標の立体形状情報に基づいて、当該目標の多面体モデルを生成する多面体モデル生成手段と、
生成された多面体モデルを構成している面の中から最大面積を抽出し、この最大面積と観測波の波長あるいは周波数に基づいて、目標を多面体モデルで表した場合の構成する平面の最大面積を前記観測波の波長の二乗で乗算した値を算出し、生成された前記目標の多面体モデルのデータと共に形状データ蓄積手段に蓄積するモデル評価手段とを備えたことを特徴とする多面体モデル作成装置。
モデル評価手段は、算出した乗算した値と目標の種類に応じて定めた基準係数との差を算出し、前記乗算した値の代わりに、算出された差を目標の多面体モデルのデータと共に形状データ蓄積手段に記憶することを特徴とする請求項９または請求項１０記載の多面体モデル作成装置。
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の多面体モデル作成装置によって生成された目標の多面体モデルを蓄積した形状データ蓄積手段を用い、蓄積された目標の多面体モデルを用いて追尾目標の有効反射面積分布を算出することを特徴とするレーダ装置。
請求項９または１０に記載の多面体モデル作成装置によって生成された目標の多面体モデルと、乗算した値もしくは差の値とを蓄積した形状データ蓄積手段を用い、読み出した前記目標の多面体モデルと乗算した値もしくは差の値に基づいて、面の大きさに所定の制約を与えた多面体モデルを抽出し、この抽出された多面体モデルを用いて追尾目標の有効反射面積分布を算出することを特徴とするレーダ装置。