方向推定のために、中心対称センサ群(AG)により受信された狭帯域信号の高分解能評価及び信号再生方法と、場合に応じては多チャネル観察においてスペクトル解析のために、重畳された非減衰調波信号の高分解能評価方法とが提供される。方向推定のために、ノイズ障害を受け多重路伝搬により障害を受けた信号を処理して再生できる。レーダー画像処理装置、ソナー装置、及び医学技術的装置に適する。本発明の周波数推定方法は画像処理、及び多数のスペクトル解析へ適用される。本発明は一方では、1次元または2次元方向推定のために、受信された狭帯域信号の高分解能評価及び場合に応じて信号回復方法に関し、他方、場合に応じては多チャネル観察において1次元または2次元周波数推定のための重畳した非減衰調波信号の高分解能評価方法に関する。Systems,Vol.29,145〜156頁,1993年1月)から、異なる信号の入射方向を評価する1次元又は2次元方法が公知である。ESPRIT方法として公知の変位不変性による信号パラメータ推定方法(以下において標準ESPRIT方法と称する)はそれらの簡単性及びそれらの高分解能に起因して方向又は周波数推定に適する。変位不変性は方向推定の場合には同一のセンサ群の幾何学的移動を意味し、周波数推定の場合には、部分群に分割された等間隔標本値の時間的シフトを意味する。比較的大きい計算コストの複素計算が必要である。T方法は、信号と信号との間の相関性が高まるにつれて精度が下がり、コヒーレント信号の場合には適しない。信号の高分解能の方向検出評価のすべての公知の方法は2次元の方向評価の場合には、2次元で求められた空間座標を信号に割当てるストラテジであり計算時間が大きい最適化ストラテジ又はサーチストラテジを必要とする。公知の方法の信頼性は推定できず、従って信頼性が不充分な場合に測定値検出の自動的改善を導入できない。方向評価は移動無線又は移動無線に類似の方法において新しい用途を開拓した。信号は伝搬媒体の中を伝搬する際にノイズによる障害を受ける。し、これにより信号成分は消去効果を受ける。信号ソースが複数の場合にはこれらの信号は重畳される。その他の方法の中で周波数マルチプレクス法、時分割マルチプレクス法、又は符号分割マルチプレクス法として公知の方法は、信号ソースの区別を容易にし、ひいては信号を評価するのに用いられる。本発明の課題は、計算コストを低減し分解能を高めて実行できる、1次元又は2次元の方向推定又は周波数推定のための信号の高分解能評価方法を提供することにある。この課題は請求項1の特徴部分に記載の特徴を有する1次元又は2次元の方向または周波数推定のための信号の高分解能評価方法により解決される。technique)法と呼称される。本発明の1つの重要な態様は、中心対称データモデルが選択され、このモデルは方向推定のための中心対称センサ群により達成され、周波数推定の場合には等間隔標本化により達成される。これらのセンサ群が中心対称システム行列を有し、信号の入射方向の位相ファクタが単位円の上に位置するとの特性が、方向推定の場合に利用される。中心対称データモデルにより、主に実数値での計算を行うことができる。本発明の方法は1又は2評価次元で使用できる。評価次元は入射波面の方向推定の場合には入射方向の1つ又は2つの角度に関する。周波数推定の場合には評価次元は、周波数の推定が行われる次元に関する(1時間次元及び1空間次元又は2空間次元)。評価方法を実行するアルゴリズムは1次元のセンサ配置の場合でも2次元のセンサ配置の場合でも閉じた形で表すことができる。通常は2次元センサ配置の場合の計算に必要である大きい計算コストを有するサーチ又は最適化のタスクは回避される。標準ESPRITに比較して、相関されていない信号又は信号成分の評価の場合には標本値の半分しか同一の精度に必要でない。閉じたアルゴリズムの前述の利点により計算時間が節約され、ひいては本発明の方法が実時間タスクに良く適するようになる。1次元方法では、求められた解の純粋に実数の計算と信頼性試験とが可能である。2次元の中で求められた解の(ただ1つの複素計算の)自動対形成により可能にされる。互いに相関されている信号の入射方向を求める精度は、本発明の方法により改善される。本発明のその他の有利な実施の形態はその他の従属項に記載されている。本発明の1つの実施の形態が次に図を用いて説明される。図1は、多重路伝搬の移動無線環境の中での狭帯域信号の高分解能評価のための本発明を実施する評価装置の略線図である。図2のa〜eは、狭帯域信号の受信のための1次元及び2次元の中心対称センサ群及び部分群形成の例を示す略線図である。図3のa及びbは、それぞれ異なる信号又は信号成分又はこれらの所属の入射波面を有する1次元又は2次元のセンサ群の略線図である。SPRIT法(4b)との評価結果の比較を示す略線図である。図5は受信信号を示す略線図と周波数推定のための本発明の方法のための後続の調波分析とを示す略線図である。説明の終りに付加されている表には本発明の条件及び有利な効果が記載されている。本発明の方法は受信狭帯域信号から、信号の入射波面の方向に関する情報を得るために適用することが可能である。この場合、異なる信号成分を有する個々の信号であることもあり、信号は障害を受けていることも受けていないこともある。他方、本発明の方法は、調波周波数成分の見地から見ての入射信号の組成を得るのに使用することも可能である。方向推定方法が例を介して図1〜4を用いて説明される。センサ群はM個の素子から成る。1次元センサ群であることも、平面的2次元センサ群であることもある。kで1次元アンテナ群AGに到達する。kがウィンドウ長Nの標本化の間にわたり一定と見なされることが可能であるように選択される。方向評価は1つの信号が、時間的に遅延されて異なるアンテナ素子に到達する状況を基礎にしている。kの関数である位相シフトが存在する。kを求めることが可能である。2次元センサ群の場合には入射方向は方位角及び仰角の見地から見て評価される。すべての信号成分が同一の搬送波周波数を有するとの前提を基礎にしている。本発明の方向推定方法に使用されるセンサ群の構成には1つの条件が課せられる。センサ群は中心対称でなければならない、すなわち素子の幾何学配置は対毎に中心点に対して対称であり、対称なセンサ素子の複雑な特性は同一でなければならない、なお、異なる構成形態が図2に示されている。1次元センサ群は空間座標の方向に不変性を有しなければならず、2次元センサ群はこれらの特性を2つの方向に有しなければならず、なおこれらの2つの方向は互いに直交する必要はない。次の記号が用いられる。列ベクトル又はマトリクスは太字の小文字又は大文字により示され、転置共役複素又は随伴行列及びベクトルは付加記号T,*又はHを付加される。センサ群のシステム行列Aは中心対称であり、従って、式(1)により表すことができる特定の条件を満足する。複素行列Λは次元d×dのユニタリ対角行列であり、dはウィンドウ長Nにわたり時間とは無関係で、主要な入射信号成分の数を示す。Mは次元Mの逆対角置換行列である。センサ群の双方の形成する部分群のシステム行列が式(1)の条件を同様に満足しなければならないことにも注意されたい。中心対称センサ群により受信された信号の狭帯域性に関して、信号成分に所属する波面の伝搬の間にわたりアンテナ開口に沿って信号成分の複素包絡面の顕著な変化が発生してはならないことに注意すべきである。狭帯域性は、受信信号の狭帯域フィルタリングによっても強制できる。大きい次元の行列の処理は、小さい次元の行列の処理に比して複雑である。同様なことが、実数部分と虚数部分とにより決まる複素行列に対して、実数行列に対比して当てはまる。信号評価方法の小さい処理コストは、この方法をリアルタイムシステムで利用するための前提条件である。本発明の方法は、アンテナ群AGにより受信され次いで処理された、使用可能な測定値を基礎としている。図1では本発明の方法が例として、評価装置AEでの1次元方向推定のための狭帯域信号の高分解能評価のために実行される。2が最適に再構成される。2の方向検出も可能である。伝搬条件を受信信号の評価により考慮した送信信号の生成も可能である。kがアンテナ群AGに到達する。アンテナ素子以外にそれぞれのセンサは、アンテナ素子により受信された高周波信号又は高周波信号成分を複素ベースバンド信号に変換する装置を有し、ベースバンド信号は標本化される。複素ベースバンド信号の次ぎに説明される評価は評価装置AEで行われる。平滑化が後続し行われなければならない。1つのセンサ素子による周波数推定においては等価な平滑化が必要である。この平滑化は本発明の方法にいずれの場合にも先立って行われる。988年3月)から空間的平滑化方法が公知である。kが異なる方向から入射した際に同時に検出されることが可能である。kを同時に検出することが可能である。行列として選択されており、このユニタリ行列は式(4)及び(5)に従って選択される。nはn次元の逆対角置換行列である。