2012 Fiscal Year Annual Research Report
多重散乱環境を用いた衝突回避ロボットのための超波長分解能レーダ技術の研究
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22360161
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
桐本 哲郎 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (10364142)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木寺 正平 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (00549701)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | レーダ信号処理 / ＵＷＢセンサ / 超波長分解能 / 多重散乱環境 / 影領域イメージング |
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| Research Abstract |
本研究では，災害現場・資源探査等を想定した自律型ロボットの周囲環境計測（目標位置・形状認識等）のための，超広帯域画像レーダ技術を開発する．超波長分解能・精度を実現する高速レーダ画像化手法としてRPM(Range Points Migration)法が提案されている．同手法を移動目標計測に対応するため，マルチスタティック観測（一点送信，多点受信）モデルを用いた画像化手法を提案した．本手法では特に複数目標における干渉抑圧を実現するため，RPM法のイメージを用いて目標をクラスタリングし，また目標境界点と距離点が一対一対応することに着目して，異なるクラスタのイメージに対応する距離点を干渉ポイントから除去する方法を導入した．また，特に回転運動の推定精度を向上させるため，目標境界上の法線ベクトルを評価関数に導入した．これはRPM法の目標上の各点の法線ベクトルが空間差分等を用いることなく直接的に計算できるという特徴を生かしたものである．同拡張により，2次元及び3次元モデルにおいて任意の目標境界の任意の運動に対する高精度目標位置・形状推定法を完成させた．数値計算により，運動および形状位置の推定精度は約百分の一波長を保持すること示した．同手法は2件の国際会議で論文賞を受賞する等，当該分野での評価も高い．
また，前年度で確立した楕円体群補間法を多重散乱波モデルに拡張した．同手法では室内等の壁を模倣し，目標と壁の二回散乱波をイメージングに利用することで，直接散乱波では再現できなかった領域を画像化し，その結果，楕円体群補間の精度・ロバスト性を著しく向上させた．同手法は実際の室内計測で想定される多重散乱波を抑圧するのではなく，積極的に利用することによって，精度を改善する手法であり，新規性及び有効性が高い．今後，実験環境を構築し，各手法の評価・改良を実施し，実応用に適する手法へと完成度を更に高める．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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