著者

山田 寛喜

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 B (ISSN:13444697)

巻号頁・発行日

vol.J104-B, no.2, pp.66-82, 2021-02-01

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ミリ波レーダは,その伝搬特性,広帯域性から,主に車載レーダとして広く普及してきた.更にMIMOレーダ化による高機能化,低価格化に伴い,近年では,近距離高分解能レーダとして幅広い応用研究が進められている.このようなアレーレーダ化により,距離,速度(ドップラ周波数)に加え,方位(角度)情報といったターゲットの3次元情報が得られる.これらを用いることによりターゲットの空間的な位置や様々な特徴を得ることができる.距離分解能は周波数帯域幅,ドップラ分解能は観測時間の増加に伴い改善可能である.しかしながら,方位分解能に関しては,アレー素子数の増加が必要となるため,ハードウェアの制約等により十分な分解能確保が困難な場合が多い.この論文では,方位分解能改善の観点に絞り,その高分解能化に関して論じている.ここでは二つの異なるアプローチを概説し,その有効性を明らかにする.一つは人物などの動きのあるターゲットの検出を目的としたMIMO仮想アレーによる高分解能化手法である.もう一つは自動車の側方(斜め前方)監視を目的としたレーダプラットホームの動きによる合成開口手法である.これらの手法の効果を実験結果を通して示している.