| Research Abstract |
UWBレーダは数mm級の距離分解能を有し,粉塵環境・高濃度ガス・暗闇・強い逆光等の光学計測が適用困難な状況下でも高精度なセンシングが可能である.本年度では,同レーダの高機能化(高速・超波長分解能イメージング)を実現させるため,各種の検討課題を実施した.
まず,高精度画像化を実現するRPM法の空間分解能を極限まで高めるため,周波数干渉計に基づくCapon法を導入した.一般に目標の電磁界散乱特性は周波数特性を有するため,散乱波形が目標に応じて変化し,一般にCapon法の性能は劣化する.これを解決するために,簡易かつ高精度な散乱波形モデルを構築し,モデルパラメータに従ってCapon法出力を最適化させる手法を考案した.本手法の有用性は実験データでも確認され,波長よりも小規模な表面変化を有する複雑目標境界でも百分の一波長の精度を保持し,超波長解像度イメージングを実現させた.
またRPM法を,従来の直線走査から任意の曲線走査へ拡張させた.これは特に,救助ロボットが室内を自由に移動しながら目標を高精度にイメージングする際に必要不可欠な拡張である.しかし同拡張では,到来角度推定の不確定性に起因する虚像が生じる問題がある.これに対し,本研究では,実像と虚像に起因する推定点の挙動に違いに着目し,角度推定方向を再帰的に更新させ,擬似的に開口長を増大させることで虚像を抑圧させた.これにより,任意曲線上の素子走査でも高精度イメージングが実現可能であることを確認した.
多重散乱波を用いた影領域レーダ画像化法を提案しているが,同手法は多重積分に基づくため,実時間処理が困難であった.これに対し,合成開口処理に用いる初期画像にRPM法で得られる点群を利用することで、3重積分を単積分に縮退させることで,処理時間を60倍程度縮減させた.また,RPM法は目標境界点を極めて高精度に再現するため,同手法により画像品質も向上することも確認した.
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