| 研究課題/領域番号 |
19K14997
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
菊池 博史 電気通信大学, 宇宙・電磁環境研究センター, 助教 (40783105)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | フェーズドアレイレーダ / 高分解能化 / 適応信号処理 |
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| 研究実績の概要 |
現在運用中のフェーズドアレイレーダは方位角方向に機械走査，仰角方向に電子走査で3次元的な降雨分布を観測している。電子走査にはディジタルービームフォーミング(DBF)を利用している。現在はフーリエビームフォーミング法を利用しているが、この手法は開口径又は素子数など幾何学的なアンテナ形状によってその空間分解能が決定する。そこで、適応型信号処理を応用したディジタルビームフォーミング手法を開発し、空間分解能の向上を目指している。具体的にはアダプティブにアンテナゲインを抑圧できる方法として最小二乗誤差(MMSE)法やCapon法などをフェーズドアレイレーダに利用する研究を行っている。本年度にはCapon法を応用して、更にニューラルネットワークを利用した新たなビームフォーミング手法を開発した。ニューラルネットワークを用いて過去の観測値から最適な係数を算出する方法を開発し、数値シミュレーション及び実データに適用することでその有効性を示した。数値シミュレーションでは特にグランドクラッタ及び降雨が混在するモデルを仮定して、観測条件として困難な状況を仮定して行った。この状況ではしばしばグランドクラッタが降雨エコーに影響を与える(エコーを過大評価する)が、この提案手法によってグランドクラッタによる影響を効率的に抑えることが可能となり、ポイントターゲットに対する分解能の向上の可能性を示した。更にサイドローブの抑圧は分散性ターゲットである降雨分布も高精度に推定可能であることが分かった。最後にフェーズドアレイレーダで観測されたグランドクラッタの実データに提案手法を適用することで、実用性についても確認された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究ではこれまで気象用フェーズドアレイレーダの空間分解能の向上を目的として、適応信号処理手法を応用し、アダプティブにアンテナゲインを抑圧できる方法として最小二乗誤差(MMSE)法やCapon法などをフェーズドアレイレーダに利用する研究を行ってきた。それぞれの手法に関して、利点及び弱点があるものの従来手法であるフーリエビームフォーミング法と比較して非常に高精度に降雨及びグランドクラッタによるエコーを推定可能であることを示した。MMSE法は、フーリエ法及びCapon法と比較しても高精度な降雨エコーの推定が可能である一方で、計算コストが高く実用化に関する問題点がある。一方でニューラルネットワークを利用したCapon法はMMSE法よりも計算コストが低く、観測精度に対してもMMSE法と同等であった。以上のように実用化に対する検討も進んでおり、進捗状況としてはおおむね順調である。一方で降雨などの分散性ターゲットである空間分解能の向上にはアンテナパターンにおけるメインビームを狭める必要がある。これに対して最終年度では、圧縮センシング技術を応用したディジタルビームフォーミング手法の開発を予定している。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度に開発したニューラルネットワークを利用したCapon法は、ポイントターゲットに対しては非常に効果的にサイドローブ抑圧が可能であり、高分解能化及びグランドクラッタの抑圧に利用可能であることを示した。一方で分散性ターゲットに対しては高分解能化が困難であることがわかった。そこで新たにアンテナパターンのメインビームを狭くする方法として、圧縮センシング技術を応用した研究開発を行っている。圧縮センシングは相対的に疎な観測データから真の観測値を推定する方法として主に画像処理に用いられている。アレイアンテナを構成する素子数を削減したうえで、観測精度を保つことが可能であれば、アンテナ素子数の仮想的な増加を可能とし，分解能の向上が期待できる。今後はこれまでの研究で構築された数値シミュレーションモデルを利用して、本提案手法の評価及び実用性について研究を進める予定である。
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