| 研究概要 |
本研究では,ロボットの室内環境計測・衝突回避等のための,超広帯域(UWB:Ultra Wideband)信号を用いた超波長分解能レーダ技術の開発を行う.本年度では,まず目標形状認識に十分な目標画像化領域を確保することを目的として,既存の超波長分解能画像化手法(RPM法)を任意のアンテナ走査軌道に対応できるように拡張して目標画像化領域を十分に確保するとともに,同拡張の副作用として生じる虚像を抑圧する信号処理法を開発した.本方法では虚像と実像との空間的局在性の違いに着目し,到来方向推定範囲を制限することで虚像を抽出し,これを実像の結像領域に再写像させることで抑圧した.ついで,遠方領域にある目標形状認識を目的として,楕円群補間を用いた高精度目標境界外挿法を考案した.提案法では,同問題を実空間での楕円補間ではなく,データ空間における変形双曲線補間問題として扱うことで,補間精度を飛躍的に高めることに成功した.これは災害現場等の救助ロボット等において,瓦礫や障害物等により十分なアンテナ走査空間を確保できない状況での目標形状認識に有用である.今後は,局所楕円体集合を適切に接合することで凹面を含めた任意の目標形状に対応できるように本方法を発展させる.さらに,移動目標イメージングを実現するため,マルチスタティック型RPMを用いた高精度目標位置・形状同時推定手法を考案した.同手法は,RPM法で直接推定された目標境界点上の法線ベクトルを利用し,目標の任意の並進運動と形状を1/100波長程度の精度で推定可能であることを数値計算により示した.今後は曲率ベクトルや偏波情報を利用し,回転運動目標に対応する手法へと拡張する.
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