雑音環境下の統計評価

4.4 数値計算による性能評価

4.4.2 雑音環境下の統計評価

第

4

章手法

B：ドップラ情報を用いた距離点クラスタリングによる高速・高精度

化法

図

4.9:

ドップラを用いた

RPM

の推定像

(2

回

RPM

・実空間・速度クラスタリング

)

表

4.1:

手法

B

の統計評価

雑音なし

S/N=40dB S/N=30dB

RPM/RP

点数比

66.2% 62.0% 65.3%

誤差が

10λ

以内の割合

74.2% 72.8% 72.1%

誤差の平均値

7.66λ 9.68λ 9.71λ

化・高精度化が確認できる．

第

4

章手法

B：ドップラ情報を用いた距離点クラスタリングによる高速・高精度

化法

䢯䢳䢷䢲䢯䢳䢲䢲䢯䢷䢲䢲䢷䢲䢳䢲䢲䢳䢷䢲

䣺䢱䢻䢴䢲

䢻䢶䢲䢻䢸䢲䢻䢺䢲䢳䢲䢲䢲䢳䢲䢴䢲䢳䢲䢶䢲䢳䢲䢸䢲䢳䢲䢺䢲

䣻䢱

䢯䢳䢷䢲䢯䢳䢲䢲䢯䢷䢲䢲䢷䢲䢳䢲䢲䢳䢷䢲

䣺䢱䢻䢴䢲

䢻䢶䢲䢻䢸䢲䢻䢺䢲䢳䢲䢲䢲䢳䢲䢴䢲䢳䢲䢶䢲䢳䢲䢸䢲䢳䢲䢺䢲

䣻䢱

図

4.10:

ドップラを用いた距離点クラスタリング

RPM

の推定像断面図

(2

回

RPM

・

実空間・速度クラスタリング

)(

上

: z = 560λ

胸部

)(

下

: z = 330λ

大腿部

)

第

4

章手法

B：ドップラ情報を用いた距離点クラスタリングによる高速・高精度

化法

Velosity v/ į v

R an g e r/ į r

0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000

00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00

00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

䢯䢳䢲䢯䢷䢲䢷䢳䢲

䢴䢹䢴䢴䢹䢶䢴䢹䢸䢴䢹䢺䢴䢺䢲䢴䢺䢴䢴䢺䢶䢴䢺䢸䢴䢺䢺䢴䢻䢲䢴䢻䢴

䢲䢲䢰䢳䢲䢰䢴䢲䢰䢵䢲䢰䢶䢲䢰䢷䢲䢰䢸䢲䢰䢹䢲䢰䢺䢲䢰䢻

䠇 RP

䢳

図

4.11:

雑音により抽出された距離点

小さい．これは雑音により，距離点として不要なピークが抽出されたためである．

図

4.11

に雑音環境下のドップラ-距離分布を示す．雑音により抽出された不要な距離点の例を示す．黄色の円に抽出された偽の距離点を示す．サイドローブの電力が大きくなり，真の位置と同一距離にピークが現れている事が確認できる．これにより，本来存在する距離点と同一距離を持つ偽の距離点が抽出される．RPMは距離と素子位置情報のみで実空間に写像するため，真の距離点同様に推定点が写像され，推定点が孤立点除去とならないため，

RPM/RP

比に変化がないと考えられる．

同現象を抑圧するために，FFTを実施する際の窓を調整する必要がある．

第 5 ^章

RPM 法の実時間処理に対する検討

本稿では，1秒以内のリアルタイム処理に着目した高速化について述べる．なお，

システムモデルは

3.1

節に準ずるものとする．

5.1 モノスタティック近似による RPM 法の高速化

5

章の提案法において処理時間は

120

秒であった．更なる高速化のため，近似を用いた高速化を行う．球の交点は一般的に楕円体の交点計算処理と比較して計算コストが少ないことから，中心位置

c _i

，半径

r _i

の球に対応するモノスタティックモデルへの近似を行う．マルチスタティック型の距離点

q _i

を，次のようにモノスタティック型の距離点

q _i ^mono = (L _i , r _i )

に近似する．

L = L _Ti + L _Ri

2 (5.1)

但し，

r i

は観測距離である．

厳密解である楕円体と，近似された球との最大近似誤差

ε _i

は，長軸半径と短軸半径の差から，次の通り表される．

ε i = r i − √

r _i ² − f _i ² (5.2)

従って

f _i

が依存する送受信素子間距離

L _T , L _R

が十分小さい場合にのみ，上記近似は成り立つ．

近似した後，モノスタティック型

RPM

法として与えられた距離点を処理する．近似後の目標境界推定点は，中心を

L _i

，観測距離を半径

r _i

とする球上に得られ，元

第

5

章

RPM

法の実時間処理に対する検討

の楕円体上には存在しない．素子が

x − z

平面上にある場合，次の変換式を用いて推定点

p _i = [p _x,i , p _y,i , p _z,i ]

を元の楕円上の点

p ^′ _i = [p ^′ _x,i , p ^′ _y,i , p ^′ _z,i ]

に移動させることが出来る．

p ^′ _x,i = p _x,i p ^′ _y,i =

√ r _i ² − f _i ² r i

p _y,i

p ^′ _z,i = p _z,i

(5.3)

ただし，

f _i

は楕円体の中心から焦点までの距離である．

ドキュメント内 140GHz帯ミリ波レーダのためのRPM法による高速・高精度立体画像化 (ページ 41-45)

4.4 数値計算による性能評価

4.4.2 雑音環境下の統計評価

4

B：ドップラ情報を用いた距離点クラスタリングによる高速・高精度

4.9:

RPM

(2

RPM

)

4.1:

B

S/N=40dB S/N=30dB

RPM/RP

66.2% 62.0% 65.3%

10λ

74.2% 72.8% 72.1%

7.66λ 9.68λ 9.71λ

4

B：ドップラ情報を用いた距離点クラスタリングによる高速・高精度

4.10:

RPM

(2

RPM

)(

: z = 560λ

)(

: z = 330λ

)

4

B：ドップラ情報を用いた距離点クラスタリングによる高速・高精度

Velosity v/ į v

R an g e r/ į r

䠇 RP

4.11:

4.11

RPM/RP

第 5 章

RPM 法の実時間処理に対する検討

3.1

5.1 モノスタティック近似による RPM 法の高速化

5

120

c i

r i

q i

q i mono = (L i , r i )

L = L Ti + L Ri

2 (5.1)

r i

ε i

ε i = r i − √

r i 2 − f i 2 (5.2)

f i

L T , L R

RPM

L i

r i

5

RPM

x − z

p i = [p x,i , p y,i , p z,i ]

p ′ i = [p ′ x,i , p ′ y,i , p ′ z,i ]

p ′ x,i = p x,i p ′ y,i =

√ r i 2 − f i 2 r i

p y,i

p ′ z,i = p z,i

(5.3)

f i

第 5 ^章

c _i

r _i

q _i

q _i ^mono = (L _i , r _i )

L = L _Ti + L _Ri

ε _i

r _i ² − f _i ² (5.2)

f _i

L _T , L _R

L _i

r _i

p _i = [p _x,i , p _y,i , p _z,i ]

p ^′ _i = [p ^′ _x,i , p ^′ _y,i , p ^′ _z,i ]

p ^′ _x,i = p _x,i p ^′ _y,i =

√ r _i ² − f _i ² r i

p _y,i

p ^′ _z,i = p _z,i

f _i