多周波ステップCPC方式における空間・周波数ダイバーシチ技術の研究

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K04162
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 秋田 学 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50619393)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: レーダ / 多周波ステップ方式 / 空間ダイバーシチ / 周波数ダイバーシチ / マルチパスフェージング

Outline of Annual Research Achievements

ITS産業分野における次世代レーダには、市街地にて運用可能であること（多目標対処能力）、遠距離性、広い検知エリア、高距離分解能、目標（ターゲット）の位置速度ベクトル推定、近距離から遠距離まで安定した検知能力等が求められている。本研究では、次世代レーダ変復調方式として申請者らが提案し、多目標対処能力、遠距離性、広い検知エリア、高距離分解能の特長を有する多周波ステップ方式に着目する。本研究では、実環境において深刻な課題となるマルチパスフェージングに対して同方式における空間・周波数ダイバーシチ技術を研究することにより、上記に加え近距離から遠距離まで安定した検知能力を実現することを目的とする。 平成30年度は、まずマルチパスが路面反射にのみ限定される条件において、レーダで利用可能な周波数帯域 24.05GHz～24.25GHz，60.0GHz～61.0GHz，76.0GHz ～77.0GHz，78.0GHz～81.0GHzにおける路面反射マルチパスフェージング特性について送受信アンテナ高さと目標の高さと目標の反射特性との関係を計算機シ ミュレーションにより調査、把握した。その後、マルチパスが路面反射マルチパスに限定される場合におけるフェージングに対処する空間・周波数コヒーレント合成の基本アルゴリズムを検討した。令和元年度は、空間・周波数コヒーレント合成の基本アルゴリズムを拡張し、各受信素子、周波数で受信した信号の振幅・位相関係から路面の状況・目標高度を推定する方法を検討した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

交付申請書の当初の計画では、マルチパスフェージングについて路面反射マルチパスだけでなく ガードレール等による反射があるような複雑な条件におけるマルチパスフェージングに対処するアルゴリズムを検討する予定であったが、前年度に引き続き比較的シンプルな条件において空間・周波数コヒーレント合成の基本アルゴリズムの改良（路面の状況，目標高度推定と空間・周波数コヒーレント合成を交互に行う方法など）を検討した。これは、平成30年度～令和元年度に行った路面反射マルチパスフェージング特性の調査により、マルチパスフェージングが時間的に連続して発生する条件は、遠距離でかつマルチパスが発生する環境が変化しない（複雑な条件でない）条件であることが明らかになったためである。一方で、上記に関する研究発表がないため、（３）やや遅れているとする。

Strategy for Future Research Activity

交付申請書の当初の段階では、マルチパスフェージング対処が目的であった多周波ステップ方式における空間・周波数コヒーレント合成アルゴリズムについて、令和元年度に検討したアルゴリズムをもとにマルチパス信号を利用する（コヒーレントに合成する）ことにより探知距離の延伸させるようなアルゴリズムへ改良する。提案法の有効性について、近距離から遠距離まで安定した検知能力の観点で、路面条件・目標高度に対するロバスト性の面も含め計算機シミュレーションにより評価する。なお、シミュレーション条件は、マルチパスフェージングが時間的に連続して発生する（追尾技術などで対処できない）可能性がある周囲環境が複雑に変化しない条件とする。また、ITS産業分野（近距離レーダ）だけでなく、探知距離の延伸が課題となる遠距離レーダ（宇宙産業分野等）へのフィージビリティスタディを行う。最終年度であることから、上記の研究成果について研究発表を行う。

Causes of Carryover

当該年度は、当初の計画ではシミュレーション・実験による評価のため大容量のデータを保存する大容量データストレージを物品費として計上していたが、アルゴリズムの開発・改良に充てたため、当該年度での導入を見送った。次年度において、アルゴリズム評価用の大容量データストレージが必要となるためこれに充てる計画である。