シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
センサ信号処理学特論（H27年度以前入学生） | ||
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| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced Signal Processing of Sensor Systems | ||
| 開講年度 /Academic year |
2021年度 | 開講年次 /Year offered |
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| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
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| 授業の方法 /Teaching method |
単位数 /Credits |
2 | |
| 科目区分 /Category |
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| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
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| 担当教員名 /Lecturer(s) |
稲葉 敬之 | ||
| 居室 /Office |
西8-609（稲葉） | ||
| 公開E-mail |
inaba@ee.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
特になし | ||
| 更新日 /Last update |
2021/03/10 10:15:55 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
センサシステムの具体例としてレーダ（Radar)をとりあげ，そこで用いられている代表的な信号処理手法の原理，アルゴリズム，適用制約条件など実システムを踏まえた演習問題に取り組む． 本講義では，信号処理は確率論、信号解析、スペクトル解析、フィルタ理論、信号検出理論、適応信号処理，超分解能信号処理な広範囲な内容が含まれている．これら信号処理技術の実センサシステムへの応用例を知り，それぞれの信号処理技術の特性を理解しつつ体系的に修得することを目標とする． |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
電磁気学学および演習、計測システム工学、信号処理学 |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
確率統計、プログラミング演習、基礎制御工学および演習 |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし 講義に使うスライドを公開する． |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
１．ガイダンス、レーダの概要 レーダの起源や、基本的動作原理を概説し、レーダの利点、また微弱電力検出の難しさ等を説明する。 ２．レーダ方程式、最大探知距離 レーダの送信電力等から、目標が探知可能となる最大探知距離計算法を講義する。またそれを習得するための演習を行う。 ３．確率密度 レーダ受信信号から、目標の有無を自動的に判断する(CFAR)ためには、雑音電力の確率密度分布が重要となる。確率密度の基礎と、確率変数の和やルートを取るなどの変換後の確率分布の導出法について演習を行う。 ４．CFAR レーダ受信信号から、目標の有無を自動的に判断するための基本的手法がCFAR(Constant False Alarm Ratio)と呼ばれる。レイリー分布を例にしきい値と雑音の誤警報率（目標がいないのにいると誤認する確率）の関係を講義する。また、CFARの動作原理を理解するための演習を行う。 ５．フーリエ変換によるスペクトル推定→パルスドップラフィルタ レーダにおける距離、速度、角度の計測は、周波数ステップ方向、パルス繰り返し、方向アレーアンテナ素子方向の計測信号のフーリエ変換により求められる。フーリ級数、複素フーリエ級数、フーリエ変換、離散フーリエ変換等の理論を復習し、速度推定等への利活用等の実例について演習を行う。 ６．自己相関→パワースペクトル、畳込み積分→パルス圧縮 周波数拡散されたレーダ送信から、距離が局在した短パルスを得るレーダがパルス圧縮レーダ（通信では同種の処理を逆拡散と呼ばれる）である。パルス圧縮は、送信波と受信波の自己（相互）相関であり、畳込み積分（実際には周波数軸状の積）として計算される。これら一連のパルス圧縮レーダの基礎について演習を行う。 ７．角度推定法、超分解能スペクトル推定（MUSIC） 超分解能スペクトル方としてMUSIC法を概説し、フーリエ変換（FFT法）とスオエクトル推定分解能の差異等について演習を行う。 ８．適応信号処理（LSM、DCMP、EB） レーダにおいてはスペクトル推定において適応的処理が用いられている。信号対干渉比、その他を最適化する各種適応的推定法について演習を行う。 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
三菱電機株式会社におけるレーダシステムの開発に携わった経験を基に、 当講義が、新しいセンシング方式や信号処理法の開発にどのように応用され るのかについても指導する。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
(a)評価方法 課題を出し、レポートを提出する。レポートでは講義で学んだ信号処理技術が応用された実センサシステムの一例を示して，同センサの性能を信号処理の観点から説明する課題を課し，理解度を評価する． (b)評価基準 レポートによる評価点を100満点に換算して60点を合格最低ラインとする． (c)到達レベル センサシステムにおける探知距離計算、信号検出論、高分解能スペクトル推定法を用いた信号処理の基礎を理解し、演習課題により活用できるレベルに到達することを目指す。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
適宜相談に応じる |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
レーダ信号処理技術は信号検出，雑音抑圧，高分解能処理，適応信号処理など最先端の技術が応用されている．本講義はその一端に触れるに過ぎないが、他の種々の計測システムに用いられている信号処理を理解する上でも役立つものである。 |
| その他 /Others |
特になし |
| キーワード /Keywords |
回線方程式，ディジタル信号処理，目標検出，不要信号抑圧，高分解能信号処理 |