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公開番号2025107132
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-17
出願番号2024118393,2024000572
出願日2024-07-24,2024-01-05
発明の名称学習モデル、信号処理装置、飛翔体、及び教師データ生成方法
出願人株式会社スペースシフト
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01S 13/90 20060101AFI20250710BHJP(測定;試験)
要約【課題】RAWデータを用いた地物等の対象物の検出を可能にすること。
【解決手段】学習領域に照射された電磁波が反射された反射電磁波に基づく第1合成開口
レーダ受信信号を入力とし、第1合成開口レーダ受信信号の特徴量に応じた、学習領域に
おける対象物の第1対象物情報を出力とする教師データを用いて学習され、検出領域に照
射された電磁波が反射された反射電磁波に基づく第2合成開口レーダ受信信号の入力に対
し、第2合成開口レーダ受信信号の特徴量に応じた、検出領域における対象物の第2対象
物情報を出力するよう、コンピュータを機能させる、学習モデル。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
学習領域に照射された電磁波が反射された反射電磁波に基づく第１合成開口レーダ受信
信号の特徴量を入力とし、前記学習領域における対象物の第１対象物情報を出力とする教
師データを用いて学習され、
検出領域に照射された電磁波が反射された反射電磁波に基づく第２合成開口レーダ受信
信号の特徴量の入力に対し、前記検出領域における対象物の第２対象物情報を出力するよ
う、コンピュータを機能させる学習モデル。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
請求項１に記載の学習モデルであって、
前記第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記第１合成開口レーダ受信信号の周波
数スペクトルを含み、
前記第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記第２合成開口レーダ受信信号の周波
数スペクトルを含む、学習モデル。
【請求項３】
請求項１に記載の学習モデルであって、
前記第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記第１合成開口レーダ受信信号の信号
強度を含み、
前記第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記第２合成開口レーダ受信信号の信号
強度を含む、学習モデル。
【請求項４】
請求項１に記載の学習モデルであって、
前記第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記第１合成開口レーダ受信信号の位相
を含み、
前記第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記第２合成開口レーダ受信信号の位相
を含む、学習モデル。
【請求項５】
請求項１に記載の学習モデルであって、
前記第１合成開口レーダ受信信号は、前記学習領域のうち前記特徴量が所定の条件を満
たす一部の領域に対応する信号であり、
前記第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記学習領域における対象物に基づく特
徴量を含む、学習モデル。
【請求項６】
請求項５に記載の学習モデルであって、
前記第２合成開口レーダ受信信号は、前記検出領域のうち前記特徴量が前記所定の条件
を満たす一部の領域に対応する信号であり、
前記第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、前記検出領域における対象物に基づく特
徴量を含む、学習モデル。
【請求項７】
請求項１に記載の学習モデルであって、
前記第１対象物情報は、前記学習領域における対象物の属性を示す情報を含み、
前記第２対象物情報は、前記検出領域における対象物の属性を示す情報を含む、学習モ
デル。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか一項に記載の学習モデルが記憶された記憶部と、
前記第２合成開口レーダ受信信号を取得する信号取得部と、
前記学習モデルに、前記第２合成開口レーダ受信信号を入力し、前記第２対象物情報を
推論する推定部と、を備える信号処理装置。
【請求項９】
請求項１から７のいずれか一項に記載の学習モデルが記憶された記憶部と、
前記第２合成開口レーダ受信信号を取得する信号取得部と、
前記学習モデルに、前記第２合成開口レーダ受信信号を入力し、前記第２対象物情報を
推論する推定部と、
前記第２対象物情報に基づく出力信号を外部に出力する信号出力部と、を備える飛翔体
。
【請求項１０】
コンピュータが、
学習領域に照射された電磁波が反射された反射電磁波に基づく第１合成開口レーダ受信
信号を取得することと、
前記第１合成開口レーダ受信信号から、前記学習領域のうち前記学習領域における対象
物が存在する領域に対応する学習信号を抽出することと、
前記対象物の対象物情報を取得することと、
前記学習信号の特徴量と前記対象物情報との組を、検出領域に照射された電磁波が反射
された反射電磁波に基づく第２合成開口レーダ受信信号の特徴量の入力に対し、前記第２
合成開口レーダ受信信号の特徴量に応じた、前記検出領域における対象物の第２対象物情
報を出力するよう、コンピュータを機能させる学習モデルの学習に用いられる教師データ
として記憶することと、
を含む、教師データ生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習モデル、信号処理装置、飛翔体、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
人工衛星、航空機あるいはドローン装置などの飛翔体を使用した地上及び海上を含む地
球表面の状態の観測が広く行われている。人工衛星による観測手法には、合成開口レーダ
（ＳＡＲ：ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ）技術を使用して得られ
るレーダ画像いわゆるＳＡＲ画像を取得して行われる観測手法や光学画像とＳＡＲ画像と
を取得し、両画像を組み合わせて行われる観測手法などがある。特許文献１には、合成開
口レーダによって得られた生データ（ＲＡＷデータ）を用いて、ＳＡＲ画像化の処理を経
ずに物体の検出を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－０００８９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＲＡＷデータを用いて地物等の対象物の検出をどのように実現するかについては様々な
方法が考えられる。そこで、本発明は、ＲＡＷデータを用いた地物等の対象物の検出を可
能にする、学習モデル、信号処理装置、飛翔体、及び教師データ生成方法を提供すること
を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様に係る学習モデルは、学習領域に照射された電磁波が反射された反射電
磁波に基づく第１合成開口レーダ受信信号の特徴量を入力とし、学習領域における対象物
の第１対象物情報を出力とする教師データを用いて学習され、検出領域に照射された電磁
波が反射された反射電磁波に基づく第２合成開口レーダ受信信号の特徴量の入力に対し、
検出領域における対象物の第２対象物情報を出力するよう、コンピュータを機能させる。
【０００６】
この態様によれば、合成開口レーダ受信信号の特徴量に基づいて対象物情報が出力され
るようにできるので、ＲＡＷデータを用いた地物等の対象物の検出が可能となる。
【０００７】
上記態様において、第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、第１合成開口レーダ受信
信号の周波数スペクトルを含み、第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、第２合成開口
レーダ受信信号の周波数スペクトルを含んでもよい。
【０００８】
上記態様において、第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、第１合成開口レーダ受信
信号の信号強度を含み、第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、第２合成開口レーダ受
信信号の信号強度を含んでもよい。
【０００９】
上記態様において、第１合成開口レーダ受信信号の特徴量は、第１合成開口レーダ受信
信号の位相を含み、第２合成開口レーダ受信信号の特徴量は、第２合成開口レーダ受信信
号の位相を含んでもよい。
【００１０】
これらの態様によれば、合成開口レーダ受信信号の特徴量として、周波数スペクトル、
信号強度、又は位相に基づく対象物情報が出力されるようにできるので、ＲＡＷデータを
用いた地物等の対象物の検出が可能となる。
（【００１１】以降は省略されています）

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