2016 Fiscal Year Annual Research Report
超広帯域レーダのための偏波及び多重散乱波を用いた画像再現域拡大に関する研究
Project/Area Number |
15H04015
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Research Institution | The University of Electro-Communications |
Principal Investigator |
桐本 哲郎 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (10364142)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木寺 正平 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (00549701)
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Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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Keywords | 計測工学 / 電波応用工学 / 通信工学 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,超広帯域電磁波を用いた超分解能画像レーダ技術を開発する.室内計測等の開口面積が制限される状況では,十分な画像再現域を確保できず,目標認識が困難となる.本研究では多偏波及び多重散乱波を用いた従来の限界を超えるレーダ画像化法を確立し,上記問題を克服する. 平成28年度では,①ドップラーを用いたRPM(Range Points Migration)法の高精度化及び高速化,②多偏波エリプソメトリを用いた誘電率推定及び③多重散乱環境を想定した壁透過レーダに関する検討を実施した.①では人体を目標と想定し,各部位の動きの違いを利用してドップラー速度から距離データをクラスタリングし、各クラスタリングに対してRPM法を適用することで精度と処理速度を改善させた.また従来の交点抽出に基づくアルゴリズムから,格子点抽出に基づくアルゴリズムに切り替えることで,距離データ数に依存しない形で評価関数を高速に求めることにより,大幅な処理時間の短縮を実現させた.②では,垂直・水平偏波に基づくエリプソメトリ解析により,反射波応答から誘電率・導電率を決定する方法を検討した.導電率が低い状況では推定精度約5%以内を実現し,人体,壁,金属,木材等を画像を得ることなく,判別できる可能性を示唆した.また,③では壁透過レーダモデルへRPM法を拡張し、ドップラーを用いて壁からの多重散乱波を識別する方法を提案し,虚像を抑えつつ,画像化領域を拡大することに成功した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
RPM法の高速化については,従来法の処理速度を大幅に改善することに成功している.数秒で対象の高精度な3次元イメージを得ながら,かつ各部位のドップラー速度を推定するなど,人体認識に非常に有用であることを確認している.また偏波による誘電率推定は,形状推定を併用することで高精度に人体及び他の物性を区別できる可能性があり,今後その有用性をイメージングを通して検証する.また多重散乱波を用いることで、壁透過レーダにより壁に囲まれた環境での人体検出で虚像を抑圧することが可能となり,当初の目的を十分に達成していると判断できる.
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Strategy for Future Research Activity |
以上の成果を踏まえ,平成29年度では,より精緻な人体モデルにおける高精度電磁界計算(FDTD)により,実環境に近い散乱データを取得し,本手法の性能評価を実施する.また実験装置を用いることで,多偏波データを用いた誘電率推定法の検証も予定しており,構築中の1次元アレイレーダユニットにより,実験データを取得することで,実際の人体からの散乱データに基づく解析を進める予定である.
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Research Products
(12 results)