JP2002341024A - Multiple target tracking device - Google Patents
Multiple target tracking deviceInfo
- Publication number
- JP2002341024A JP2002341024A JP2001147739A JP2001147739A JP2002341024A JP 2002341024 A JP2002341024 A JP 2002341024A JP 2001147739 A JP2001147739 A JP 2001147739A JP 2001147739 A JP2001147739 A JP 2001147739A JP 2002341024 A JP2002341024 A JP 2002341024A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- detection data
- motion
- observation
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、航空機や飛翔体
等の移動物体を目標とし、レーダ等の電波センサや赤外
線カメラ等の光学センサに代表される目標観測装置を1
つまたは複数用いて、各目標観測装置からの目標位置や
その他の目標の運動状態に関わる観測情報に基づき、目
標の位置や速度等の真値を推定していくことにより、複
数の目標の追尾を維持する多目標追尾装置に関するもの
である。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a target observation device which targets a moving object such as an aircraft or a flying object and is typified by a radio sensor such as a radar or an optical sensor such as an infrared camera.
Tracking of multiple targets by estimating the true value of the target position and speed based on the target position from each target observation device and other observation information related to the motion state of the target. And a multi-target tracking device that maintains the following.
【０００２】[0002]
【従来の技術】図6は例えば、T.E.Fortmann, Y.Bar-Sha
lom and M.Scheffe,“Multi-Target Tracking Using Jo
int Probabilistic Data Association”,Proceedings o
f the 1980 IEEE Conference on Decision and Control
の中で“Joint Probabilistic Data Association”とし
て示された従来の多目標追尾装置の構成図である。2. Description of the Related Art FIG. 6 shows, for example, TEFortmann, Y. Bar-Sha
lom and M. Scheffe, “Multi-Target Tracking Using Jo
int Probabilistic Data Association ”, Proceedings o
f the 1980 IEEE Conference on Decision and Control
1 is a configuration diagram of a conventional multi-target tracking device indicated as “Joint Probabilistic Data Association” in FIG.
【０００３】図6の従来の多目標追尾装置の構成におい
て、1は目標を観測する目標観測装置，2は上記目標観測
装置1から受けた信号から目標の位置情報を探知データ
として抽出する位置観測値算出器，3は現時刻より1サン
プリング時刻前に算出しておいた遅延回路10からの予測
位置および予測誤差評価量と探知データの観測精度を使
用して追尾目標の存在確率分布と存在の可能性のある存
在領域とを算出する目標存在領域算出器，4は目標存在
領域算出器3が算出した目標存在領域の中にある複数の
探知データから追尾目標の航跡と相関の可能性があるも
の（１つとは限らない）を選択する探知データ選択器，In the configuration of the conventional multi-target tracking apparatus shown in FIG. 6, 1 is a target observation apparatus for observing a target, and 2 is a position observation apparatus for extracting target position information from a signal received from the target observation apparatus 1 as detection data. The value calculator 3 uses the prediction position and prediction error evaluation amount from the delay circuit 10 calculated one sampling time before the current time and the estimation accuracy of the detected data to determine the existence probability distribution and existence of the tracking target. The target existence area calculator 4 that calculates the possible existence area has a possibility of correlation with the track of the tracking target from a plurality of pieces of detection data in the target existence area calculated by the target existence area calculator 3 Detection data selector to select one (not necessarily one),
【０００４】5は探知データ選択器4が選択した探知デー
タに対して共通の探知データを含む複数の航跡の目標存
在領域をクラスタに分類するクラスタ処理器，6は上記
クラスタ処理器5によって分類された各クラスタ内の探
知データと当該クラスタを構成する追尾目標の航跡との
関連付けを示す相関仮説を生成する相関仮説生成器，7
は各追尾目標の存在確率分布を基に各探知データが各目
標航跡と相関する確率を仮説信頼度として算出する探知
データ仮説信頼度算出器，[0005] 5 is a cluster processor for classifying a plurality of wake target existence areas including detection data common to the detection data selected by the detection data selector 4 into clusters, and 6 is classified by the cluster processor 5. A correlation hypothesis generator that generates a correlation hypothesis indicating the association between the detected data in each cluster and the track of the tracking target that constitutes the cluster,
Is a detection data hypothesis reliability calculator that calculates the probability that each detection data correlates with each target track based on the existence probability distribution of each tracking target as the hypothesis reliability,
【０００５】8は上記相関仮説信頼度と現時刻より1サン
プリング時刻前に算出しておいた遅延回路10からの予測
ベクトルおよび予測誤差評価量を基に目標位置，速度等
の平滑ベクトルおよび平滑誤差評価量を算出する平滑
器，9は平滑ベクトルおよび平滑誤差評価量を基に現時
刻より1サンプリング時刻後の目標位置，速度等の予測
ベクトルおよび予測誤差評価量を算出する予測器，10は
予測ベクトルおよび予測誤差評価量を1サンプリング時
刻遅延させる遅延回路である。従来の多目標追尾装置は
以上のように構成されていた。Reference numeral 8 denotes a smooth vector such as a target position and a speed based on the reliability of the correlation hypothesis and the prediction vector and the prediction error evaluation amount from the delay circuit 10 calculated one sampling time before the current time. 9 is a predictor that calculates a predicted vector and a prediction error evaluation amount such as a target position and a speed one sampling time after the current time based on the smoothed vector and the smoothed error evaluation amount, and 10 is a prediction device. This is a delay circuit that delays a vector and a prediction error evaluation amount by one sampling time. The conventional multi-target tracking device is configured as described above.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の多
目標追尾装置は、目標位置の観測情報のみを使って追尾
を行うように構成されていたので、目標位置以外の目標
の運動状態に関わる観測情報が得られる目標観測装置を
使用した場合に、その情報を利用して追尾性能を向上さ
せることができなかった。Since the conventional multi-target tracking apparatus as described above is configured to perform tracking using only the observation information of the target position, it is possible to change the motion state of the target other than the target position. When a target observation device that can obtain related observation information is used, the tracking performance cannot be improved using the information.
【０００７】この発明はこのような課題を解決するため
になされたもので、目標観測手段により、目標位置の観
測情報のみならず速度，加速度，機首方向，機体の傾き
等の目標の現在の運動状態に関わる観測情報が得られる
場合に、精度良く追尾を維持できる多目標追尾装置を得
ることを目的としている。The present invention has been made in order to solve such a problem. The target observing means uses not only the observation information of the target position but also the current value of the target such as speed, acceleration, nose direction, body inclination and the like. It is an object of the present invention to obtain a multi-target tracking device that can maintain tracking with high accuracy when observation information relating to a motion state is obtained.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】第１の発明に係る多目標
追尾装置は、目標観測手段と、位置観測値算出手段と、
運動特徴抽出手段と、ゲート処理手段と、相関処理手段
と、フィルタ処理手段と、遅延手段とを備え、上記目標
観測手段は、目標を観測して観測信号を出力し、上記位
置観測値算出手段は、上記目標観測手段からの観測信号
に基づいて上記目標の現在の位置を探知データとして出
力し、上記運動特徴抽出手段は、上記目標観測手段から
の観測信号に基づいて上記目標の現在の運動状態を出力
し、上記ゲート処理手段は、上記遅延手段からの1サン
プリング時刻前に算出しておいた予測情報と上記位置観
測値算出手段からの探知データと上記運動特徴抽出手段
からの目標の現在の運動状態とを基に上記目標の航跡と
相関の可能性がある探知データを選択し、上記相関処理
手段は、上記ゲート処理手段によって選択された探知デ
ータと上記運動特徴抽出手段から出力される上記目標の
現在の運動状態とを基に上記選択された探知データがど
の目標のものであるかを示す相関情報を算出し、上記フ
ィルタ処理手段は、上記相関処理手段からの上記相関情
報と上記運動特徴抽出手段からの上記目標の現在の運動
状態と遅延手段からの1サンプリング時刻前に算出して
おいた予測情報とを基に上記目標の位置、速度等の平滑
および予測計算を行って上記目標の予測情報を出力し、
上記遅延手段は、上記フィルタ処理手段から出力される
予測情報を1サンプリング時刻遅延させるようにしたも
のである。According to a first aspect of the present invention, there is provided a multi-target tracking apparatus, comprising: a target observation unit; a position observation value calculation unit;
A motion feature extraction unit, a gate processing unit, a correlation processing unit, a filter processing unit, and a delay unit, wherein the target observation unit observes a target and outputs an observation signal, and the position observation value calculation unit Outputs the current position of the target as detection data based on the observation signal from the target observation unit, and the motion feature extraction unit outputs the current motion of the target based on the observation signal from the target observation unit. The gate processing means outputs the prediction information calculated one sampling time before the delay means, the detection data from the position observation value calculation means, and the target current from the motion feature extraction means. Detecting data having a possibility of being correlated with the wake of the target based on the motion state of the target, and the correlation processing means detects the detection data selected by the gate processing means and the motion characteristic Based on the current motion state of the target output from the extracting means, calculate the correlation information indicating which target the selected detection data is for, and the filter processing means, from the correlation processing means Based on the correlation information and the current motion state of the target from the motion feature extraction means and the prediction information calculated one sampling time before the delay means, the position of the target, smoothing and the like of the speed and the like. Perform forecast calculation and output forecast information of the above goal,
The delay means delays the prediction information output from the filter processing means by one sampling time.
【０００９】また、第２の発明に係る多目標追尾装置
は、ゲート処理手段が目標の現在の運動状態を利用して
目標存在領域の大きさを調整する目標存在領域調整手段
を備えるようにしたものである。Further, in the multi-target tracking apparatus according to the second invention, the gate processing means is provided with target existence area adjustment means for adjusting the size of the target existence area using the current motion state of the target. Things.
【００１０】また、第３の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の進行方向が変化したり、速度や加速度の急激
な変化が観測されたりする場合に、目標存在領域を拡大
し、目標運動が一定で安定しているとの観測情報を得た
場合には目標存在領域を縮小する目標存在領域調整手段
を備えたものである。Further, the multi-target tracking apparatus according to the third aspect of the present invention expands the target existence area when the moving direction of the target changes or when a rapid change in speed or acceleration is observed. Is provided with a target existing area adjusting means for reducing the target existing area when the observation information indicating that is constant and stable is obtained.
【００１１】また、第４の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の現在の運動状態に対応して目標存在領域の中
心位置を調整する目標存在領域中心調整手段をゲート処
理手段が備えるようにしたものである。Further, in the multi-target tracking apparatus according to a fourth aspect of the present invention, the gate processing means includes target existing area center adjusting means for adjusting the center position of the target existing area in accordance with the current motion state of the target. It was done.
【００１２】また、第５の発明に係る多目標追尾装置
は、予測位置を目標存在領域の中心としている場合、運
動情報により進行方向の変化や旋回等の加速度運動がわ
かった場合に、目標予測位置を運動情報により調整して
新たな目標存在領域の中心とする目標存在領域中心調整
手段を備えたものである。The multi-target tracking apparatus according to a fifth aspect of the present invention provides a multi-target tracking apparatus, wherein a predicted position is set at the center of a target existing area, and a target prediction is performed when acceleration information such as a change in a traveling direction or a turn is known from motion information. It is provided with a target existing area center adjusting means for adjusting the position based on the exercise information and setting the center of the new target existing area.
【００１３】また、第６の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の現在の運動状態に対応して探知データの仮説
信頼度を調整する探知データ仮説信頼度調整手段を相関
処理手段が備えるようにしたものである。In the multi-target tracking apparatus according to a sixth aspect of the present invention, the correlation processing means includes detection data hypothesis reliability adjusting means for adjusting the hypothesis reliability of the detection data in accordance with the current motion state of the target. It was made.
【００１４】また、第７の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の現在の運動状態として目標が右に旋回を開始
したとの情報を得た場合、目標存在領域の目標予測位置
より右側にある探知データの仮説信頼度を高くし、目標
の進行方向が観測された場合、その進行方向に近い探知
データの信頼度を高くする探知データ仮説信頼度調整手
段を備えたものである。The multi-target tracking apparatus according to a seventh aspect of the present invention is arranged such that, when information indicating that the target has started turning right is obtained as the current motion state of the target, the multi-target tracking apparatus is positioned rightward of the target predicted position in the target existing area. A detection data hypothesis reliability adjusting means is provided for increasing the reliability of hypothesis of certain detection data and increasing the reliability of detection data close to the traveling direction when the traveling direction of the target is observed.
【００１５】また、第８の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の現在の運動状態に対応して1サンプリング時
刻前に算出しておいた目標の予測情報を調整する予測値
調整手段をフィルタ処理手段が備えるようにしたもので
ある。The multi-target tracking apparatus according to an eighth aspect of the present invention is a multi-target tracking apparatus, wherein the prediction value adjusting means for adjusting the prediction information of the target calculated one sampling time before in accordance with the current motion state of the target includes a filter. The processing means is provided.
【００１６】また、第９の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の現在の運動状態として得られる目標の進行方
向と、速度の予測値の向きが異なった場合、上記目標の
予測位置を上記速度の予測値の逆方向に1サンプリング
時刻分戻した後、上記進行方向に1サンプリング時刻分
進めることにより予測位置を調整する予測値調整手段を
備えたものである。The multi-target tracking apparatus according to a ninth aspect of the present invention is arranged such that, when the target traveling direction obtained as the current motion state of the target and the direction of the predicted value of the speed are different, the predicted position of the target is set to It is provided with a predicted value adjusting means for adjusting the predicted position by moving back by one sampling time in the direction opposite to the predicted value of the speed, and then advancing by one sampling time in the traveling direction.
【００１７】また、第１０の発明に係る多目標追尾装置
は、追尾目標の現在の運動状態に対応した平滑および予
測処理の実行パラメータを設定するフィルタパラメータ
設定手段をフィルタ処理手段が備えるようにしたもので
ある。Further, in the multi-target tracking apparatus according to the tenth aspect, the filter processing means includes filter parameter setting means for setting execution parameters of smoothing and prediction processing corresponding to the current motion state of the tracking target. Things.
【００１８】また、第１１の発明に係る多目標追尾装置
は、目標が等速直進していると判断された場合には観測
雑音の影響を抑えて航跡の平滑効果を高めるようなパラ
メータ設定を行い、旋回運動を行っていると判断された
場合には旋回への追従性を高めるようなパラメータ設定
を行うフィルタパラメータ設定手段を備えたものであ
る。In the multi-target tracking apparatus according to the eleventh aspect, when it is determined that the target is traveling straight at a constant speed, the parameter setting is made so as to suppress the influence of observation noise and enhance the wake smoothing effect. The apparatus is provided with a filter parameter setting means for performing a parameter setting so as to improve the followability to the turning when it is determined that the turning motion is being performed.
【００１９】また、第１２の発明に係る多目標追尾装置
は、旋回運動の方向や大きさ(旋回加速度)が運動状態と
して得られた場合には、予測処理において使用する目標
運動の仮定を等速直線運動から旋回運動に切り替えるフ
ィルタパラメータ設定手段を備えたものである。In the multi-target tracking apparatus according to the twelfth aspect, when the direction and magnitude (turning acceleration) of the turning motion are obtained as a motion state, the multi-target tracking apparatus uses the assumption of the target motion used in the prediction processing. It is provided with filter parameter setting means for switching from fast linear motion to turning motion.
【００２０】また、第１３の発明に係る多目標追尾装置
は、目標観測手段からの観測信号および運動特徴抽出手
段からの目標の現在の運動状態に基づいて目標の種類を
識別する目標識別手段と、該目標識別手段によって識別
された目標についてあらかじめデータベースに登録され
ている運動特性を入力する運動特性入力手段を備えたも
のである。The multi-target tracking apparatus according to a thirteenth aspect of the present invention is a multi-target tracking apparatus, comprising: target identification means for identifying the type of the target based on the observation signal from the target observation means and the current motion state of the target from the motion feature extraction means. And a movement characteristic input means for inputting movement characteristics registered in advance in the database for the target identified by the target identification means.
【００２１】また、第１４の発明に係る多目標追尾装置
は、上記運動特性入力手段から入力された目標の運動特
性に基づいて目標存在領域の大きさを調整する目標存在
領域調整手段をゲート処理手段が備えるようにしたもの
である。The multi-target tracking apparatus according to a fourteenth aspect of the present invention is a multi-target tracking apparatus, wherein the target existence region adjusting means for adjusting the size of the target existence region based on the movement characteristics of the target inputted from the movement characteristic input means is gate-processed. The means are provided.
【００２２】また、第１５の発明に係る多目標追尾装置
は、運動特性として、目標の機動性が高いとか旋回性能
が高いなどの情報が入力された場合、目標存在領域を拡
大し、目標の機動性が低いとか旋回性能が低いなどの情
報が入力された場合、目標存在領域を縮小する目標存在
領域調整手段を備えたものである。Further, in the multi-target tracking apparatus according to the fifteenth aspect, when information such as high target mobility or high turning performance is input as a motion characteristic, the target existence area is expanded, When information such as low mobility or low turning performance is input, the apparatus is provided with a target presence area adjustment unit that reduces the target presence area.
【００２３】また、第１６の発明に係る多目標追尾装置
は、上記運動特性入力手段から入力された目標の運動特
性に基づいて探知データの仮説信頼度を調整する探知デ
ータ仮説信頼度調整手段を相関処理手段が備えるように
したものである。A multi-target tracking apparatus according to a sixteenth aspect of the present invention is a detection target hypothesis reliability adjusting means for adjusting the hypothesis reliability of the detection data based on the target motion characteristic input from the motion characteristic input means. The correlation processing means is provided.
【００２４】また、第１７の発明に係る多目標追尾装置
は、目標の機動性が低いとの情報を得た場合には予測位
置に近い探知データの仮説信頼度を特に高くし、機動性
が高いとの情報を得た場合には存在領域内に捕らえた探
知データの仮説信頼度をどの探知データについても一定
にする探知データ仮説信頼度調整手段を備えたものであ
る。In the multi-target tracking apparatus according to the seventeenth aspect, when information indicating that the mobility of the target is low is obtained, the hypothesis reliability of the detection data close to the predicted position is particularly increased, and the mobility is improved. When the information of high detection is obtained, a detection data hypothesis reliability adjusting means for making the hypothesis reliability of the detection data captured in the existence area constant for all the detection data is provided.
【００２５】また、第１８の発明に係る多目標追尾装置
は、上記運動特性入力手段から入力された目標の運動特
性に対応した平滑および予測処理の実行パラメータを設
定するフィルタパラメータ設定手段をフィルタ処理手段
が備えるようにしたものである。The multi-target tracking apparatus according to an eighteenth aspect of the present invention is a multi-target tracking apparatus, wherein the filter parameter setting means for setting the execution parameters of the smoothing and prediction processing corresponding to the motion characteristics of the target inputted from the motion characteristic input means performs the filtering process. The means are provided.
【００２６】[0026]
【発明の実施の形態】実施の形態１．以下に、この発明
の多目標追尾装置の実施の形態1を説明する。図1はこの
発明の実施の形態1による多目標追尾装置の構成の概要
を示す図である。21は目標を観測する目標観測装置，22
は上記目標観測装置21から受けた信号から目標の位置情
報を探知データとして抽出する位置観測値算出器，23は
上記目標観測装置21から受けた信号から目標の現在の運
動状態を出力する運動特徴抽出器，DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiment 1 Hereinafter, Embodiment 1 of the multi-target tracking apparatus of the present invention will be described. FIG. 1 is a diagram showing an outline of a configuration of a multi-target tracking apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. 21 is a target observation device for observing the target, 22
Is a position observation value calculator that extracts target position information as detection data from a signal received from the target observation device 21, and 23 is a motion feature that outputs the current motion state of the target from the signal received from the target observation device 21. Extractor,
【００２７】24は現時刻より1サンプリング時刻前に算
出しておいた遅延回路27からの予測位置および予測誤差
評価量，位置観測値算出器22からの目標位置の探知デー
タ，運動特徴抽出器23からの目標の運動情報から追尾目
標の航跡と相関の可能性がある探知データを選択するゲ
ート処理部，25はゲート処理部24が各追尾目標に対して
選択した探知データと運動特徴抽出器23からの目標の運
動情報から、どの探知データがどの追尾目標のものであ
るかの相関情報を算出する相関処理部，26は相関処理部
25からの追尾目標と探知データとの相関情報と運動特徴
抽出器，23からの目標の運動情報と現時刻より1サンプ
リング時刻前に算出しておいた遅延回路27からの予測情
報を基に各目標の位置，速度等の平滑および予測計算を
行うフィルタ処理部，27は予測情報を1サンプリング時
刻遅延させる遅延回路である。Reference numeral 24 denotes a predicted position and a predicted error evaluation amount from the delay circuit 27 calculated one sampling time before the current time, target position detection data from the position observation value calculator 22, and a motion feature extractor 23. A gate processing unit for selecting detection data having a possibility of being correlated with the track of the tracking target from the motion information of the target from the detection unit; A correlation processing unit that calculates correlation information as to which detection data is of which tracking target from motion information of a target from the robot, and 26 is a correlation processing unit.
Based on the correlation information between the tracking target and the detection data from 25 and the motion feature extractor, the target motion information from 23 and the prediction information from the delay circuit 27 calculated one sampling time before the current time, A filter processing unit 27 for smoothing the target position, speed, and the like and performing a prediction calculation, and a delay circuit 27 for delaying the prediction information by one sampling time.
【００２８】図2は実施の形態1におけるゲート処理部2
4，相関処理部25，フィルタ処理部26についてより詳細
な構成を示した図である。ゲート処理部24において、28
は現時刻より1サンプリング時刻前に算出しておいた遅
延回路27からの予測位置および予測誤差評価量と探知デ
ータの観測精度を使用して求められる追尾目標の存在確
率分布と存在の可能性のある存在領域とを算出する目標
存在領域算出器，29は運動特徴抽出器23が算出した追尾
目標の運動状態を基にして目標存在領域算出器28が算出
した目標存在確率分布および存在可能性領域を調整する
目標存在領域調整器，30は目標存在領域調整器29が算出
した標存在領域の中にある探知データから追尾目標の航
跡と相関の可能性があるものを選択する探知データ選択
器である。FIG. 2 shows a gate processing unit 2 according to the first embodiment.
4 is a diagram showing a more detailed configuration of a correlation processing unit 25 and a filter processing unit 26. FIG. In the gate processing unit 24, 28
Is the probability distribution and the existence probability of the tracking target obtained by using the prediction position and prediction error evaluation amount from the delay circuit 27 calculated one sampling time before the current time and the observation accuracy of the detection data. A target existence area calculator 29 for calculating a certain existence area and a target existence probability distribution and existence possibility area 29 calculated by the target existence area calculator 28 based on the motion state of the tracking target calculated by the motion feature extractor 23. Is a detection data selector which selects a target data having a possibility of correlation with the track of the tracking target from the detection data in the target detection region calculated by the target detection region adjuster 29. is there.
【００２９】また、相関処理部25において、31は探知デ
ータ選択器30が選択した探知データに対して共通の探知
データを含む複数の航跡と探知データをクラスタに分類
するクラスタ処理器，32は上記クラスタ処理器31が分類
した各クラスタ内の探知データと当該クラスタを構成す
る追尾目標の航跡との関連付けを示す相関仮説を生成す
る相関仮説生成器，33は上記相関仮説と各追尾目標の存
在確率分布を基に各探知データが各目標航跡に相関する
確率を仮説信頼度として算出する探知データ仮説信頼度
算出器，34は運動特徴抽出器23が算出した追尾目標の運
動情報を基にして各探知データの仮説信頼度の大きさを
調整する探知データ仮説信頼度調整器である。In the correlation processing unit 25, reference numeral 31 denotes a cluster processing unit for classifying a plurality of tracks and detection data including detection data common to the detection data selected by the detection data selector 30 into clusters, and 32 denotes the cluster processing unit. A correlation hypothesis generator that generates a correlation hypothesis indicating the association between the detection data in each cluster classified by the cluster processor 31 and the track of the tracking target that constitutes the cluster, and 33 includes the correlation hypothesis and the existence probability of each tracking target. A detection data hypothesis reliability calculator that calculates the probability that each detection data correlates with each target track based on the distribution as a hypothesis reliability, and 34 is based on the motion information of the tracking target calculated by the motion feature extractor 23. This is a detection data hypothesis reliability adjuster that adjusts the magnitude of the hypothesis reliability of the detection data.
【００３０】また、フィルタ処理部26において、35は上
記探知データの仮説信頼度と現時刻より1サンプリング
時刻前に算出しておいた遅延回路27からの予測ベクトル
および予測誤差評価量を、運動特徴抽出器23からの現在
の運動状態を基に調整する予測値調整器，36は上記予測
ベクトルおよび予測誤差評価量と探知データの仮説信頼
度を基に、目標位置，速度等の平滑ベクトルおよび平滑
誤差評価量を算出する平滑器，37は平滑ベクトルおよび
平滑誤差の評価量を基に現時刻より1サンプリング時刻
後の目標位置，速度等の予測ベクトルおよび予測誤差評
価量を算出する予測器である。In the filter processing unit 26, the hypothesis reliability of the detection data and the prediction vector and the prediction error evaluation amount from the delay circuit 27 calculated one sampling time before the current time are calculated. A predicted value adjuster for adjusting based on the current motion state from the extractor 23, and a smoothed vector such as a target position and a speed based on the predicted vector and the estimated error evaluation amount and the hypothesis reliability of the detected data, are used. The smoother 37 calculates the error evaluation amount. The prediction device 37 calculates the prediction vector and the prediction error evaluation amount such as the target position and the speed one sampling time after the current time based on the smoothing vector and the evaluation amount of the smoothing error. .
【００３１】なお、予測ベクトルおよび平滑ベクトルは
目標の位置と速度を表したベクトルであり、予測ベクト
ルは現サンプリング時刻までの観測情報を用いて1サン
プリング時刻先の目標の位置と速度の状態を推定したも
のであり、平滑ベクトルは現サンプリング時刻までの観
測情報を用いて現サンプリング時刻での位置と速度の状
態を推定したものである。The predicted vector and the smoothed vector are vectors representing the position and velocity of the target, and the predicted vector estimates the state of the position and velocity of the target one sampling time ahead using the observation information up to the current sampling time. The smoothed vector is obtained by estimating the state of the position and speed at the current sampling time using the observation information up to the current sampling time.
【００３２】次に動作を説明する。目標観測装置21より
の観測信号を基にして、位置観測値算出器22が目標の観
測位置を探知データとして算出し、運動特徴抽出器23が
目標の運動に関わる観測情報を算出する。探知データと
しては、目標の観測位置以外に雲や地面などの目標以外
からの不要な信号も同時に得られる。また、目標の観測
位置には様々な要因によるランダムな位置観測誤差が含
まれる。目標の運動に関わる観測情報とは、例えば、目
標を航空機や航空機以外の飛翔体と考えると、機体の傾
き，機首方向，速度，加速度など目標が行う運動に関わ
る特徴であり、レーダ，画像センサ，赤外線センサ，ド
ップラレーダ，高分解能レーダ，逆合成開口レーダまた
はそれらの組み合わせによって直接観測可能なものとす
る。また、これらの観測情報によって目標の進行方向
や、旋回運動／加速運動の大きさや開始／終了などの目
標の運動情報が精度良く得られるとする。なお、目標の
位置観測値のみを使ってこれらの情報を得ようとする
と、観測雑音の影響を受けて精度が大きく劣化してしま
う。Next, the operation will be described. Based on the observation signal from the target observation device 21, the position observation value calculator 22 calculates the target observation position as detection data, and the motion feature extractor 23 calculates observation information related to the target motion. As the detection data, unnecessary signals from other than the target, such as clouds and the ground, can be obtained at the same time in addition to the target observation position. The target observation position includes a random position observation error due to various factors. Observation information related to the movement of the target is, for example, a characteristic related to the movement performed by the target, such as tilt, nose direction, speed, and acceleration of the aircraft, assuming that the target is an aircraft or a flying object other than an aircraft. Sensors, infrared sensors, Doppler radars, high-resolution radars, inverse synthetic aperture radars, or a combination thereof can be directly observed. Further, it is assumed that the target movement information such as the direction of movement of the target, the magnitude of the turning movement / acceleration movement, and the start / end of the movement can be obtained with high accuracy from these pieces of observation information. If it is attempted to obtain such information using only the target position observation value, the accuracy is greatly deteriorated due to the influence of observation noise.
【００３３】目標存在領域算出器28は、遅延回路27から
の1サンプリング時刻前に算出された位置と速度の予測
値および予測誤差評価量に基づいて目標航跡ごとに目標
の存在確率分布を算出し、これを基に各目標の存在領域
を算出する。目標存在領域調整器29は、運動特徴抽出器
23よりの運動情報に基づいて上記目標存在領域の大きさ
を調整する。調整の仕方としては、例えば、目標存在領
域が予測位置を中心とする楕円体となっている場合、こ
の楕円体を拡大あるいは縮小する。この3次元位置観測
ベクトルをzとすると、zのなす楕円体は次式のように二
次形式で表せる。 (z-x)' A (z-x) <= 1 ここでxは3次元位置予測ベクトル、Aは３×３対称行列
である。'は転置を表す。運動特徴として、目標の進行
方向が変化したり、速度や加速度の急激な変化が観測さ
れた場合に、目標存在領域を拡大して目標位置観測値を
目標存在領域で捕えやすくする。一方、目標運動が一定
で安定しているとの観測情報を得た場合には目標存在領
域を縮小して、クラッタや他の目標の探知データが領域
内に入ってこないようにして追尾性能の劣化を抑える。
すなわち，速度ベクトルの変化の大きさVを、現サンプ
リング時刻で目標観測装置より観測された目標の速度ベ
クトルと1サンプリング時刻前に算出した速度の予測ベ
クトルとの差ベクトルの大きさと考え、楕円体の式の右
辺を(V・T + c) /d倍することとする。ここで、c,dは楕
円体の拡大率にかかわるパラメータで，Tはサンプリン
グ間隔である。探知データ選択器30は、各目標航跡毎に
それぞれの存在領域内の探知データをすべて選択する。The target existence area calculator 28 calculates a target existence probability distribution for each target track based on the position and velocity prediction values and the prediction error evaluation amounts calculated one sampling time before the delay circuit 27. Based on this, the existence area of each target is calculated. The target existence area adjuster 29 is a motion feature extractor.
The size of the target presence area is adjusted based on the exercise information from 23. As an adjustment method, for example, when the target existence area is an ellipsoid centered on the predicted position, the ellipsoid is enlarged or reduced. Assuming that the three-dimensional position observation vector is z, an ellipsoid formed by z can be expressed in a quadratic form as in the following equation. (zx) 'A (zx) <= 1 Here, x is a three-dimensional position prediction vector, and A is a 3x3 symmetric matrix. 'Represents transposition. When a moving direction of a target changes or a rapid change in speed or acceleration is observed as a movement feature, the target existence area is enlarged to make it easier to catch the target position observation value in the target existence area. On the other hand, when the observation information that the target motion is constant and stable is obtained, the target existence area is reduced to prevent the clutter and other target detection data from entering the area, thereby improving the tracking performance. Reduce deterioration.
In other words, the magnitude V of the change in the velocity vector is considered to be the magnitude of the difference vector between the target velocity vector observed by the target observation device at the current sampling time and the predicted velocity vector calculated one sampling time earlier. Is multiplied by (V · T + c) / d. Here, c and d are parameters related to the magnification of the ellipsoid, and T is a sampling interval. The detection data selector 30 selects all the detection data in the respective existence areas for each target track.
【００３４】また、クラスタ処理器31は、探知データ選
択器30が航跡と相関の可能性ありと判定した探知データ
を基にクラスタを生成する。クラスタとは相関処理の一
つの単位で、近接する複数の目標航跡の存在領域が同一
の探知データを持つ場合に、これらの目標存在領域全体
をまとめて１つの領域にしたものであり、上記目標航跡
と上記目標存在領域内のすべての探知データからなる。
このクラスタ単位で目標航跡と探知データの相関処理を
行うことですべての目標存在領域について同時に相関処
理するよりも負荷の軽減を図ることができる。全追尾目
標および全探知データは複数のクラスタに分割されて各
クラスタごとに相関処理がなされる。The cluster processor 31 generates a cluster based on the detection data determined by the detection data selector 30 to have a possibility of correlation with the wake. The cluster is a unit of the correlation processing, and when the existing areas of a plurality of adjacent target wakes have the same detection data, the entire target existing area is combined into one area. It consists of the wake and all detection data in the target existence area.
By performing the correlation processing between the target track and the detection data in cluster units, it is possible to reduce the load as compared with performing the correlation processing on all the target existing areas at the same time. All tracking targets and all detection data are divided into a plurality of clusters, and correlation processing is performed for each cluster.
【００３５】相関仮説生成器32は、各クラスタ毎に各探
知データがどの目標航跡と相関しているかを示す相関仮
説を可能性のあるすべての探知データと目標航跡との組
み合わせについて生成し、探知データ仮説信頼度算出器
33は、相関仮説生成器32からの相関仮説と目標存在領域
算出器28からの目標の存在確率分布を基に各探知データ
が各目標航跡と相関する確率を探知データの仮説信頼度
として計算する。探知データ仮説信頼度調整器34は、運
動特徴抽出器23からの目標の運動情報に基づいて探知デ
ータ仮説信頼度算出器33からの探知データ仮説信頼度を
調整する。例えば、運動情報として目標が旋回を開始し
てその旋回方向ベクトルが得られた場合、目標存在領域
を予測位置を含む平面で２分し、旋回方向ベクトル側に
ある探知データの仮説信頼度を一定の割合で高くする。
その後、全探知データ仮説信頼度の和が1になるように
規格化する。探知データが旋回方向ベクトル側にあるか
どうかは、予測位置を中心とした探知データの位置ベク
トルと旋回方向ベクトルの内積が利用できる。なお、目
標の進行方向ベクトルが観測された場合も同様に探知デ
ータ仮説信頼度の調整が可能である。The correlation hypothesis generator 32 generates, for each cluster, a correlation hypothesis indicating which target track is correlated with each detection data for all possible combinations of the detection data and the target track. Data hypothesis reliability calculator
33 calculates the probability that each detection data correlates with each target track based on the correlation hypothesis from the correlation hypothesis generator 32 and the target existence probability distribution from the target existence region calculator 28 as the hypothesis reliability of the detection data. . The detection data hypothesis reliability adjuster 34 adjusts the detection data hypothesis reliability from the detection data hypothesis reliability calculator 33 based on the target motion information from the motion feature extractor 23. For example, when the target starts turning and the turning direction vector is obtained as the motion information, the target existence region is divided into two by a plane including the predicted position, and the hypothesis reliability of the detection data on the turning direction vector side is constant. To be higher.
Then, normalization is performed so that the sum of all detection data hypothesis reliability is 1. Whether or not the detection data is on the turning direction vector side can use the inner product of the position vector of the detection data centering on the predicted position and the turning direction vector. Note that the detection data hypothesis reliability can be similarly adjusted when the target traveling direction vector is observed.
【００３６】予測値調整器35は、運動特徴抽出器23から
の目標の運動情報に基づいて、目標の位置と速度の予測
ベクトルおよび予測誤差評価量を調整する。例えば、運
動情報として得られた目標の進行方向と速度の予測値の
向きが異なった場合、予測位置を速度の予測値の逆方向
に1サンプリング時刻分戻して、運動情報として得られ
た進行方向に1サンプリング時刻分進めることにより予
測位置を調整する。さらに予測速度も大きさを変えない
ままで、方向を運動情報として得られた方向に調整す
る。The predicted value adjuster 35 adjusts a predicted position and speed vector and a predicted error evaluation amount based on the target motion information from the motion feature extractor 23. For example, if the direction of the target traveling direction obtained as the motion information is different from the direction of the predicted value of the speed, the predicted position is returned by one sampling time in the direction opposite to the predicted value of the speed, and the traveling direction obtained as the motion information is obtained. The prediction position is adjusted by advancing one sampling time to the next. Further, the direction is adjusted to the direction obtained as the motion information without changing the predicted speed.
【００３７】平滑器36は、位置観測値算出器21からの探
知データと予測値調整器35からの各目標の予測ベクトル
と予測誤差評価量に基づいて、各目標航跡と相関の可能
性がある探知データとの全組み合わせについて平滑ベク
トルと平滑誤差評価量を求め、それらを探知データ仮説
信頼度調整器34からの探知データの仮説信頼度によって
重み付け平均することによって、その目標航跡の平滑ベ
クトルと平滑誤差評価量を得る。これを全目標航跡につ
いて得る。予測器37において平滑器36からの平滑ベクト
ルと平滑誤差評価量に基づき、次のサンプリング時刻ま
で目標が現在の平滑速度で等速直線運動するとして予測
値と予測誤差評価量を算出する。The smoother 36 has a possibility of correlation with each target track based on the detection data from the position observation value calculator 21 and the prediction vector and prediction error evaluation amount of each target from the prediction value adjuster 35. A smooth vector and a smooth error evaluation amount are obtained for all combinations with the detection data, and the weighted average of the smooth vector and the smooth error evaluation amount based on the hypothesis reliability of the detection data from the detection data hypothesis reliability adjuster 34 is used. Get the error estimate. This is obtained for all target tracks. The predictor 37 calculates a predicted value and a predicted error evaluation amount on the basis of the smoothed vector and the smoothed error evaluation amount from the smoother 36, assuming that the target moves at a constant linear velocity at the current smoothing speed until the next sampling time.
【００３８】本発明の実施の形態1によれば、目標の運
動特徴を抽出することで、目標観測値のみを利用する場
合よりも運動状態を精度良く判断することができるた
め、ゲート処理において目標の運動状態に合わせて目標
存在領域の大きさを調整することで適切な探知データを
選択し、相関処理において目標の運動状態に合わせて探
知データの信頼度を調整し、フィルタ処理において目標
の運動状態に合わせて1サンプリング時刻前に算出して
おいた予測ベクトルおよび予測誤差評価量を調整するこ
とにより、観測雑音の影響が大きい目標位置観測値のみ
を使用して追尾を行う場合よりも多目標を同時に追尾維
持する性能を向上させる効果がある。According to the first embodiment of the present invention, by extracting the motion characteristics of the target, the motion state can be determined more accurately than when only the target observation value is used. The appropriate detection data is selected by adjusting the size of the target existence area according to the motion state of the target, the reliability of the detection data is adjusted according to the target motion state in the correlation processing, and the target motion is By adjusting the prediction vector and prediction error evaluation amount calculated one sampling time before according to the state, more targets can be achieved than when tracking is performed using only target position observation values that are greatly affected by observation noise. Has the effect of improving the performance of maintaining tracking at the same time.
【００３９】なお、１台の目標観測装置21が出力する信
号から目標位置の観測値や運動情報の観測値を得ていた
が、目標観測装置21が複数あっても構わないし、運動情
報抽出のための特別な目標観測装置を備える場合にも適
用可能である。Although the observation value of the target position and the observation value of the motion information have been obtained from the signal output by one target observation device 21, a plurality of the target observation devices 21 may be provided. It is also applicable to the case where a special target observation device is provided.
【００４０】また、運動特徴抽出器から出力される目標
の運動情報をゲート処理部24、相関処理部25，フィルタ
処理部26で使用するようにしているが、いずれかの処理
部でのみ利用するようにしても追尾性能を高める効果が
ある。The target motion information output from the motion feature extractor is used in the gate processing unit 24, the correlation processing unit 25, and the filter processing unit 26, but is used only in any one of the processing units. Even so, there is an effect of improving the tracking performance.
【００４１】実施の形態2．以下に、この発明の目標追
尾装置の実施の形態2を説明する。図１はこの実施の形
態２でも適用される。図3はこの発明の実施の形態2によ
る多目標追尾装置を示す構成図であり、図において、図
2と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省
略する。41は運動特徴抽出器23が算出した追尾目標の運
動情報を基にして目標存在領域算出器28が算出した目標
存在確率分布および存在可能性領域の中心位置を調整す
る目標存在領域中心調整器，38は運動特徴抽出器23から
の目標運動情報に基づき現在の目標の運動状態に最適な
フィルタパラメータを設定するフィルタパラメータ設定
器，Embodiment 2 Hereinafter, Embodiment 2 of the target tracking device of the present invention will be described. FIG. 1 is also applied to the second embodiment. FIG. 3 is a configuration diagram showing a multi-target tracking apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
The same reference numerals as in 2 denote the same or corresponding parts, and a description thereof will be omitted. 41 is a target existence area center adjuster for adjusting the target existence probability distribution calculated by the target existence area calculator 28 based on the movement information of the tracking target calculated by the movement feature extractor 23 and the center position of the existence possibility area; Reference numeral 38 denotes a filter parameter setting unit that sets an optimal filter parameter for the current target motion state based on the target motion information from the motion feature extractor 23.
【００４２】39は探知データの仮説信頼度と現時刻より
1サンプリング時刻前に算出しておいた遅延回路27から
の予測ベクトルおよび予測誤差評価量を基に、フィルタ
パラメータ設定器38によって設定されたパラメータの下
で目標の位置，速度等の平滑ベクトルおよび平滑誤差評
価量を算出する平滑器，40は平滑ベクトルおよび平滑誤
差評価量を基に、フィルタパラメータ設定器38によって
設定されたパラメータの下で現時刻より1サンプリング
時刻後の目標位置，速度等の予測ベクトルおよび予測誤
差評価量を算出する予測器である。39 is based on the hypothesis reliability of the detection data and the current time.
Based on the prediction vector and the prediction error evaluation amount from the delay circuit 27 calculated one sampling time before, a smooth vector such as a target position and a speed under the parameters set by the filter parameter setting unit 38 and the smoothing are performed. The smoother 40 for calculating the error evaluation amount, based on the smoothed vector and the smoothed error evaluation amount, predicts the target position, speed, etc., one sampling time after the current time under the parameters set by the filter parameter setting unit 38. This is a predictor that calculates a vector and a prediction error evaluation amount.
【００４３】次に、動作について説明する。目標存在領
域中心調整器41，フィルタパラメータ設定器38，平滑器
39及び予測器40以外は上記実施の形態1と同様であるた
め、目標存在領域中心調整器41，フィルタパラメータ設
定器38，平滑器39及び予測器40の動作のみを説明する。
目標存在領域中心調整器41は、運動特徴抽出器23よりの
運動情報に基づいて目標存在領域算出器28からの目標存
在領域の中心位置を調整する。例えば、予測位置を目標
存在領域の中心としている場合、予測位置を速度の予測
値の逆方向に1サンプリング時刻分戻して、運動情報と
して得られた進行方向に1サンプリング時刻分進めるこ
とにより目標存在領域の中心位置を調整する。Next, the operation will be described. Target existing area center adjuster 41, filter parameter setter 38, smoother
Except for the predictor 39 and the predictor 40, the operation is the same as that of the first embodiment. Therefore, only the operations of the target existing area center adjuster 41, the filter parameter setter 38, the smoother 39 and the predictor 40 will be described.
The target existing area center adjuster 41 adjusts the center position of the target existing area from the target existing area calculator 28 based on the motion information from the motion feature extractor 23. For example, if the predicted position is the center of the target presence area, the predicted position is returned by one sampling time in the direction opposite to the predicted value of the speed, and advanced by one sampling time in the traveling direction obtained as the motion information. Adjust the center position of the area.
【００４４】フィルタパラメータ設定器38は、平滑およ
び予測を実行する際のフィルタパラメータを運動特徴抽
出器23からの目標運動情報に合わせて設定する。例え
ば、目標が等速直進しているか旋回運動を行っているか
によってパラメータを切り替え、等速直進していると判
断された場合には観測雑音の影響を抑えて航跡の平滑効
果を高めるようなパラメータ設定を行い、旋回運動を行
っていると判断された場合には旋回への追従性を高める
ようなパラメータ設定を行う。カルマンフィルタに基づ
いた追尾フィルタは。通常、雑音の影響を抑える平滑効
果と旋回への追従性能はトレードオフの関係にあり、フ
ィルタに与える駆動雑音パラメータの大きさによってト
レードオフの調整が可能となっている。駆動雑音パラメ
ータを大きくすれば平滑効果は小さくなるかわりに追従
性能は高くなり、逆に駆動雑音パラメータを大きくすれ
ば追従性能が低くなるかわりに平滑効果は高くなる。ま
た、旋回運動の方向や大きさ(旋回加速度)が運動状態と
して得られた場合には、予測処理において使用する目標
運動の仮定を等速直線運動から旋回運動に切り替える。The filter parameter setting unit 38 sets filter parameters for performing smoothing and prediction in accordance with the target motion information from the motion feature extractor 23. For example, the parameters are switched depending on whether the target is traveling straight at a constant speed or making a turning motion. The setting is performed, and when it is determined that the turning motion is performed, the parameter setting is performed so as to enhance the followability to the turning. Tracking filter based on Kalman filter. Normally, there is a trade-off between the smoothing effect for suppressing the influence of noise and the follow-up performance to turning, and the trade-off can be adjusted by the magnitude of the drive noise parameter given to the filter. If the driving noise parameter is increased, the smoothing effect is reduced, but the tracking performance is increased. Conversely, if the driving noise parameter is increased, the tracking performance is reduced, but the smoothing effect is increased. When the direction and magnitude (turning acceleration) of the turning motion are obtained as the motion state, the assumption of the target motion used in the prediction processing is switched from the constant velocity linear motion to the turning motion.
【００４５】平滑器39は、位置観測値算出器22からの探
知データと遅延回路27からの現在より1サンプリング時
刻前に算出しておいた各目標の予測ベクトルと予測誤差
評価量に基づいて、フィルタパラメータ設定器38によっ
て設定されたパラメータの下で、各目標航跡とそれに相
関する可能性のある探知データの全組合わせについて平
滑ベクトルと平滑誤差評価量を求め、それらを探知デー
タ仮説信頼度調整器34からの探知データの仮説信頼度に
よって重み付け平均することによって、その目標航跡の
平滑ベクトルと平滑誤差評価量を得る。これを全目標航
跡について得る。The smoothing device 39 calculates the prediction error of each target and the prediction error evaluation amount calculated by the detection data from the position observation value calculator 22 and the target from the delay circuit 27 one sampling time before the present. Under the parameters set by the filter parameter setting unit 38, a smooth vector and a smooth error evaluation amount are obtained for all combinations of each target track and detection data that may be correlated therewith, and these are used to adjust the detection data hypothesis reliability. By performing weighted averaging on the detection data from the detector 34 based on the hypothesis reliability, a smooth vector and a smooth error evaluation amount of the target track are obtained. This is obtained for all target tracks.
【００４６】予測器40において平滑器39からの平滑ベク
トルと平滑誤差評価量に基づき、フィルタパラメータ設
定器38によって設定されたパラメータおよび目標運動の
仮定の下で次のサンプリング時刻の目標の位置速度を予
測し予測ベクトルと予測誤差評価量を算出する。Based on the smoothing vector and smoothing error evaluation amount from the smoothing unit 39 in the predictor 40, the target position / velocity at the next sampling time is calculated based on the parameters set by the filter parameter setting unit 38 and the target motion assumption. The prediction is performed and the prediction vector and the prediction error evaluation amount are calculated.
【００４７】本発明の実施の形態2によれば、目標の運
動特徴を抽出することで、目標観測値のみを利用する場
合よりも運動状態を精度良く判断することができるた
め、ゲート処理において目標の運動状態に合わせて目標
存在領域の中心位置を調整することで目標からの真の探
知データを選択しやすくし、相関処理において目標の運
動状態に合わせて探知データの信頼度を調整し、フィル
タ処理において平滑及び予測計算の実行の際のフィルタ
パラメータを目標の運動状態に合わせて設定することに
より、観測雑音の影響が大きい目標位置観測値のみを使
用して追尾を行う場合よりも多目標を同時に追尾維持す
る性能を向上させる効果がある。According to the second embodiment of the present invention, by extracting the motion characteristics of the target, it is possible to determine the motion state more accurately than when only the target observation value is used. By adjusting the center position of the target existence area according to the motion state of the target, it is easy to select the true detection data from the target, and in the correlation processing, the reliability of the detection data is adjusted according to the target motion state, and the filter By setting the filter parameters at the time of execution of the smoothing and prediction calculation in the processing in accordance with the motion state of the target, it is possible to perform more targets than in the case where tracking is performed using only the target position observation value having a large influence of observation noise. At the same time, there is an effect of improving the performance of keeping track.
【００４８】なお、１台の目標観測装置21が出力する信
号から目標位置の観測値や運動情報の観測値を得ていた
が、目標観測装置21が複数あっても構わないし、運動情
報抽出のための特別な目標観測装置を備える場合にも適
用可能である。Although the observation value of the target position and the observation value of the motion information have been obtained from the signal output by one target observation device 21, a plurality of the target observation devices 21 may be provided. It is also applicable to the case where a special target observation device is provided.
【００４９】また、運動特徴抽出器から出力される目標
の運動情報をゲート処理部24，相関処理部25，フィルタ
処理部26で使用するようにしているが、いずれかの処理
部でのみ利用するようにしても追尾性能を高める効果が
ある。The target motion information output from the motion feature extractor is used in the gate processing unit 24, the correlation processing unit 25, and the filter processing unit 26, but is used only in any one of the processing units. Even so, there is an effect of improving the tracking performance.
【００５０】実施の形態３．以下に、この発明の多目標
追尾装置の実施の形態3を説明する。図4はこの発明の実
施の形態3による多目標追尾装置の構成の概要を示す図
であり、図において、図1と同一符号は同一または相当
部分を示すので説明を省略する。42は目標観測装置21か
ら受けた目標観測信号及び運動特徴抽出器23からの目標
の運動情報に基づいて目標の種類を識別する目標識別
器，43は上記目標識別器42により識別された目標につい
てあらかじめデータベースに登録されている運動特性を
入力する運動特性入力器，Embodiment 3 Hereinafter, a third embodiment of the multi-target tracking apparatus of the present invention will be described. FIG. 4 is a diagram showing an outline of a configuration of a multi-target tracking apparatus according to Embodiment 3 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as in FIG. 1 denote the same or corresponding parts, and a description thereof will be omitted. Reference numeral 42 denotes a target discriminator that identifies the type of the target based on the target observation signal received from the target observation device 21 and the motion information of the target from the motion feature extractor 23. 43 denotes a target identified by the target discriminator 42. A motion characteristics input device for inputting motion characteristics registered in the database in advance,
【００５１】44は現時刻より1サンプリング時刻前に算
出しておいた遅延回路27からの予測位置および予測誤差
評価量，位置観測値算出器22からの目標位置の探知デー
タ，運動特性入力器43からの目標の運動特性から追尾目
標の航跡と相関の可能性があるすべての探知データを選
択するゲート処理部，45はゲート処理部44が各追尾目標
に対して選択した探知データと運動特性入力器43からの
目標の運動特性からどの探知データがどの追尾目標のも
のであるかを示す相関情報を算出する相関処理部，46は
相関処理部45からの追尾目標と探知データとの相関情報
と運動特性入力器43からの目標の運動特性と現時刻より
1サンプリング時刻前に算出しておいた遅延回路27から
の予測情報を基に各目標の位置，速度等の平滑および予
測計算を行うフィルタ処理部である。Reference numeral 44 denotes a predicted position and a predicted error evaluation amount from the delay circuit 27 calculated one sampling time before the current time, target position detection data from the position observation value calculator 22, and a motion characteristic input unit 43. A gate processing unit that selects all detection data that may be correlated with the track of the tracking target from the motion characteristics of the target from the camera. 45 is the detection data and motion characteristic input that the gate processing unit 44 selects for each tracking target. A correlation processing unit for calculating correlation information indicating which detection data is of which tracking target from the motion characteristics of the target from the detector 43. The correlation processing unit 46 calculates the correlation information between the tracking target and the detection data from the correlation processing unit 45. From the motion characteristics of the target from the motion characteristics input device 43 and the current time
This is a filter processing unit that performs smoothing and prediction calculation of the position and speed of each target based on the prediction information from the delay circuit 27 calculated one sampling time before.
【００５２】図5はこの発明の実施の形態3におけるゲー
ト処理部44，相関処理部45，フィルタ処理部46について
より詳細な構成を示した図である。図において、図1,図
3及び図4と同一符号は同一または相当部分を示すので説
明を省略する。47は識別された追尾目標の運動特性を基
にして、目標存在領域算出器28が算出した目標存在確率
分布および存在可能性領域の大きさを調整する目標存在
領域調整器，48は運動特性入力器43からの運動特性に基
づいて、探知データ仮説信頼度算出器33からの各探知デ
ータの仮説信頼度の大きさを調整する探知データ仮説信
頼度調整器である。49は運動特性入力器43からの運動特
性に基づき目標の運動特性に対応したフィルタパラメー
タを設定するフィルタパラメータ設定器である。FIG. 5 is a diagram showing a more detailed configuration of the gate processing unit 44, the correlation processing unit 45, and the filter processing unit 46 according to the third embodiment of the present invention. In the figure, Figure 1, Figure
3 and 4 denote the same or corresponding parts, and a description thereof will not be repeated. 47 is a target existence area adjuster that adjusts the target existence probability distribution and the size of the existence possibility area calculated by the target existence area calculator 28 based on the movement characteristics of the identified tracking target. A detection data hypothesis reliability adjuster that adjusts the magnitude of the hypothesis reliability of each detection data from the detection data hypothesis reliability calculator 33 based on the motion characteristics from the detector 43. Reference numeral 49 denotes a filter parameter setting device that sets a filter parameter corresponding to a target motion characteristic based on the motion characteristics from the motion characteristic input device 43.
【００５３】次に、動作について説明する。目標識別器
42，運動特性入力器43，目標存在領域調整器47，探知デ
ータ仮説信頼度調整器48及びフィルタパラメータ設定器
49以外は上記実施の形態1と同様であるため、目標識別
器42，運動特性入力器43，目標存在領域調整器47，探知
データ仮説信頼度調整器48及びフィルタパラメータ設定
器49の動作のみを説明する。目標識別器42は目標観測装
置21からの目標観測信号および運動特徴抽出器23からの
現在の目標の運動状態に基づいて目標の種類を識別す
る。なお、機種を限定しなくとも、民間機か戦闘機かの
識別情報であったり、ジェット機かプロペラ機かの識別
情報であったりしても構わない。Next, the operation will be described. Target classifier
42, motion characteristic input device 43, target existence region adjuster 47, detection data hypothesis reliability adjuster 48, and filter parameter setting device
Since other than 49 is the same as in the first embodiment, only the operations of the target discriminator 42, the motion characteristics input device 43, the target existence region adjuster 47, the detection data hypothesis reliability adjuster 48, and the filter parameter setting device 49 explain. The target identifier 42 identifies the type of the target based on the target observation signal from the target observation device 21 and the current target motion state from the motion feature extractor 23. Note that, without being limited to a model, identification information of a commercial aircraft or a fighter aircraft or identification information of a jet aircraft or a propeller aircraft may be used.
【００５４】運動特性入力器43は上記目標識別器42から
の目標の識別結果に基づいて、その目標の運動特性を出
力し、この目標の運動特性は、目標存在領域調整器47及
びフィルタパラメータ設定器49に入力される。運動特性
としては、例えば、識別された目標の最高速度がどのく
らいか，旋回性能がどのくらいか，機動性が高いかどう
か，あるいは機体長がどのくらいかなどが考えられる。
なお、これらの運動特性に関する情報はあらかじめ運動
特性入力器にデータベースとして蓄えられているとす
る。The motion characteristic input unit 43 outputs the target motion characteristics based on the result of the target identification from the target discriminator 42. The target motion characteristics are output by the target existence area adjuster 47 and the filter parameter setting. Input to the container 49. The motion characteristics include, for example, what is the maximum speed of the identified target, how much the turning performance is, whether the mobility is high, or how long the body is.
It is assumed that the information on these movement characteristics is stored in advance in the movement characteristic input device as a database.
【００５５】ゲート処理部44において、目標存在領域調
整器47は上記運動特性入力器43よりの目標の運動特性情
報に基づいて目標存在領域算出器28からの目標存在領域
の大きさを調整する。調整の仕方としては、例えば、目
標存在領域が予測位置を中心とする楕円体となっている
場合、楕円体を拡大あるいは縮小して得られる。この3
次元位置観測ベクトルをzとすると、zのなす目標存在領
域の楕円体は次式のように二次形式で表せる。 (z-x)' A (z-x) <= 1 ここでxは3次元位置予測ベクトル、Aは３×３対称行列
である。'は転置を表す。運動特性情報として、目標の
機動性が高いとか旋回性能が高いなどの情報が入力され
た場合、目標存在領域を拡大して目標の探知データを存
在領域内に捕らえやすくする。一方、目標の機動性が低
いとか旋回性能が低いなどの情報が入力された場合、目
標存在領域を縮小して、クラッタや他の目標の探知デー
タが領域内に入ってこないようにして追尾性能の劣化を
抑える。具体的には，上記楕円体の式の右辺をe（ｅは
実数）倍することで楕円体の大きさを調整することと
し、大きくする場合にはe > 1、小さくする場合にはe <
1とする。In the gate processing section 44, the target existence region adjuster 47 adjusts the size of the target existence region from the target existence region calculator 28 based on the target movement characteristic information from the movement characteristic input device 43. As an adjustment method, for example, when the target existence area is an ellipsoid centered on the predicted position, the ellipsoid is obtained by enlarging or reducing the ellipsoid. This 3
Assuming that the three-dimensional position observation vector is z, the ellipsoid of the target existence region formed by z can be expressed in a quadratic form as in the following equation. (zx) 'A (zx) <= 1 Here, x is a three-dimensional position prediction vector, and A is a 3x3 symmetric matrix. 'Represents transposition. When information such as high mobility of the target or high turning performance is input as the motion characteristic information, the target existence area is enlarged to make it easier to capture the target detection data in the existence area. On the other hand, if information such as low target mobility or low turning performance is input, the target existence area is reduced to prevent clutter and other target detection data from entering the area. Deterioration of deterioration. Specifically, the size of the ellipsoid is adjusted by multiplying the right side of the ellipsoidal expression by e (e is a real number), e> 1 to increase, e <1 to decrease
Set to 1.
【００５６】相関処理部45において、探知データ仮説信
頼度調整器48は運動特性入力器43よりの目標の運動特性
に基づいて探知データ仮説信頼度算出器33からの探知デ
ータ仮説信頼度を調整する。例えば、目標の機動性が低
いとの情報を得た場合には予測位置に近い探知データの
仮説信頼度を特に高くし、機動性が高いとの情報を得た
場合には存在領域内に捕らえた探知データの仮説信頼度
をどの探知データについても一定にする。In the correlation processing unit 45, the detection data hypothesis reliability adjuster 48 adjusts the detection data hypothesis reliability from the detection data hypothesis reliability calculator 33 based on the target motion characteristics from the motion characteristics input unit 43. . For example, when the information that the target mobility is low is obtained, the hypothesis reliability of the detection data close to the predicted position is particularly increased, and when the information that the mobility is high is obtained, the detection data is captured in the existence area. The hypothesis reliability of the detected data is made constant for any detected data.
【００５７】フィルタ処理部46において、フィルタパラ
メータ設定器49は、平滑および予測を実行する際のフィ
ルタパラメータを運動特性入力器43よりの目標の運動特
性に合わせて設定する。例えば、目標が機動性の低い目
標か高い目標かによってパラメータを切り替え、機動性
が低い目標の場合には観測雑音の影響を抑えて航跡の平
滑効果を高めるようなパラメータ設定を行い、機動性の
高い目標の場合には旋回への追従性を高めるようなパラ
メータ設定を行う。同様に、目標が民間機か戦闘機かあ
るいは、最高速度が小さいか大きいかといった識別情報
によっても同様のパラメータ設定が可能である。In the filter processing section 46, a filter parameter setting unit 49 sets a filter parameter for executing smoothing and prediction according to a target motion characteristic from the motion characteristic input unit 43. For example, parameters are switched depending on whether the target is a low-mobility target or a high-mobility target.If the target is a low-mobility target, parameters are set to suppress the effect of observation noise and enhance the wake smoothing effect, In the case of a high target, parameters are set so as to enhance the followability to the turn. Similarly, similar parameters can be set based on identification information such as whether the target is a civil aircraft or a fighter, or whether the maximum speed is small or large.
【００５８】本発明の実施の形態3によれば、目標識別
情報を利用することでその目標がどのような運動特性を
持っているかを判断することができるため、ゲート処理
において目標の運動特性に合わせて目標存在領域の大き
さを調整することで目標からの真の探知データを選択し
やすくし、相関処理において目標の運動特性にしたがっ
て探知データの信頼度を調整し、フィルタ処理において
平滑及び予測計算の実行の際のフィルタパラメータを目
標の運動特性に合わせて設定することにより、観測雑音
の影響が大きい目標位置観測値のみを使用して追尾を行
う場合よりも多目標を同時に追尾維持する性能を向上さ
せる効果がある。According to the third embodiment of the present invention, it is possible to judge what kind of movement characteristic the target has by using the target identification information. In addition, by adjusting the size of the target existence area, it is easy to select the true detection data from the target, the reliability of the detection data is adjusted according to the motion characteristics of the target in the correlation processing, and the smoothing and prediction are performed in the filter processing By setting the filter parameters at the time of calculation to match the motion characteristics of the target, the ability to track and maintain multiple targets simultaneously compared to tracking using only the target position observation value, which is greatly affected by observation noise, Has the effect of improving.
【００５９】なお、目標観測装置21が出力する信号から
目標位置の観測値や運動情報の観測値及び目標識別結果
を得ていたが、目標観測装置21が複数あっても構わない
し、運動情報抽出や目標識別のための特別な目標観測装
置を備える場合にも適用可能である。Although the observation value of the target position, the observation value of the motion information, and the target identification result have been obtained from the signal output by the target observation device 21, a plurality of the target observation devices 21 may be provided, and the motion information extraction may be performed. Also, the present invention is applicable to a case where a special target observation device for target identification is provided.
【００６０】また、運動特性入力器から出力される目標
の運動特性情報をゲート処理部44、相関処理部45，フィ
ルタ処理部46で使用するようにしているが、いずれかの
処理部でのみ利用するようにしても追尾性能を高める効
果がある。The target motion characteristic information output from the motion characteristic input device is used in the gate processing unit 44, the correlation processing unit 45, and the filter processing unit 46, but is used only in any one of the processing units. Doing so has the effect of improving tracking performance.
【００６１】また、ゲート処理部44，相関処理部45及び
フィルタ処理部46は、運動特徴抽出器からの情報と運動
特性入力器からの情報を両方利用して処理を行うことも
可能である。The gate processing unit 44, correlation processing unit 45, and filter processing unit 46 can perform processing using both information from the motion feature extractor and information from the motion characteristic input device.
【００６２】[0062]
【発明の効果】この発明によれば、目標の運動特徴を抽
出することで、目標観測値のみを利用する場合よりも運
動状態を精度良く判断することができるため、ゲート処
理において目標の運動状態に合わせて目標存在領域の大
きさを調整することで適切な探知データを選択し、相関
処理において目標の運動状態に合わせて探知データの信
頼度を調整し、フィルタ処理において目標の運動状態に
合わせて1サンプリング時刻前に算出しておいた予測ベ
クトルおよび予測誤差評価量を調整することにより、観
測雑音の影響が大きい目標位置観測値のみを使用して追
尾を行う場合よりも多目標を同時に追尾維持する性能を
向上させる効果がある。According to the present invention, the motion state of the target can be determined with higher accuracy by extracting the motion characteristic of the target than when only the target observation value is used. By selecting the appropriate detection data by adjusting the size of the target existence area according to the, the reliability of the detection data is adjusted according to the target motion state in the correlation processing, and it is adjusted to the target motion state in the filter processing By adjusting the prediction vector and prediction error evaluation amount calculated one sampling time earlier, multiple targets can be tracked simultaneously than when tracking is performed using only target position observation values that have a large influence of observation noise. It has the effect of improving the performance to maintain.
【００６３】また、この発明によれば、目標の運動特徴
を抽出することで、目標観測値のみを利用する場合より
も運動状態を精度良く判断することができるため、ゲー
ト処理において目標の運動状態に合わせて目標存在領域
の中心位置を調整することで目標からの真の探知データ
を選択しやすくし、相関処理において目標の運動状態に
合わせて探知データの信頼度を調整し、フィルタ処理に
おいて平滑及び予測計算の実行の際のフィルタパラメー
タを目標の運動状態に合わせて設定することにより、観
測雑音の影響が大きい目標位置観測値のみを使用して追
尾を行う場合よりも多目標を同時に追尾維持する性能を
向上させる効果がある。Further, according to the present invention, by extracting the motion characteristics of the target, the motion state can be determined with higher accuracy than when only the target observation value is used. By adjusting the center position of the target existence area according to the target, it is easier to select the true detection data from the target, the reliability of the detection data is adjusted according to the target motion state in the correlation processing, and the smoothing is performed in the filter processing In addition, by setting the filter parameters at the time of execution of the prediction calculation in accordance with the motion state of the target, multiple targets can be tracked and maintained at the same time as compared with the case where tracking is performed using only the target position observation value that is greatly affected by observation noise. This has the effect of improving performance.
【００６４】また、この発明によれば、目標識別情報を
利用することでその目標がどのような運動特性を持って
いるかを判断することができるため、ゲート処理におい
て目標の運動特性に合わせて目標存在領域の大きさを調
整することで目標からの真の探知データを選択しやすく
し、相関処理において目標の運動特性にしたがって探知
データの信頼度を調整し、フィルタ処理において平滑及
び予測計算の実行の際のフィルタパラメータを目標の運
動特性に合わせて設定することにより、観測雑音の影響
が大きい目標位置観測値のみを使用して追尾を行う場合
よりも多目標を同時に追尾維持する性能を向上させる効
果がある。Further, according to the present invention, it is possible to judge what kind of movement characteristic the target has by using the target identification information. Adjusting the size of the existence area makes it easier to select true detection data from the target, adjusts the reliability of detection data according to the target's motion characteristics in correlation processing, and performs smoothing and prediction calculations in filter processing By setting the filter parameters in accordance with the motion characteristics of the target, the performance of tracking and maintaining multiple targets at the same time is improved as compared with the case where tracking is performed using only target position observation values that are greatly affected by observation noise. effective.
【図1】 この発明の実施の形態1および2による多目標
追尾装置の概要を示す構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an outline of a multi-target tracking apparatus according to Embodiments 1 and 2 of the present invention.
【図2】 この発明の実施の形態1による多目標追尾装置
を示す構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram showing a multi-target tracking apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
【図3】 この発明の実施の形態2による多目標追尾装置
を示す構成図である。FIG. 3 is a configuration diagram illustrating a multi-target tracking device according to a second embodiment of the present invention.
【図4】 この発明の実施の形態3による多目標追尾装置
の構成の概要を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an outline of a configuration of a multi-target tracking device according to a third embodiment of the present invention.
【図5】 この発明の実施の形態3による多目標追尾装置
を示す構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram illustrating a multi-target tracking apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
【図6】 従来の多目標追尾装置を示す構成図である。FIG. 6 is a configuration diagram illustrating a conventional multi-target tracking device.
1 目標観測装置，2 位置観測値算出器，3 目標存在
領域算出器，4 探知データ選択器，5 クラスタ処理
器，6 相関仮説生成器，7 探知データ仮説信頼度算出
器，8 平滑器，9 予測器，10 遅延回路，21 目標観
測装置，22 位置観測値算出器，23 運動特徴抽出器，
24 ゲート処理部，25 相関処理部，26フィルタ処理
部，27 遅延回路，28 目標存在領域算出器，29 目標
存在領域調整器，30 探知データ選択器，31 クラスタ
処理器，32 相関仮説生成器，33探知データ仮説信頼度
算出器，34 探知データ仮説信頼度調整器，35 予測値
調整器，36 平滑器，37 予測器，38 フィルタパラメ
ータ設定器，39 平滑器，40 予測器，41 目標存在領
域算出器，42 目標識別器，43 運動特性入力器，44
ゲート処理部，45 相関処理部，46 フィルタ処理部，
47 目標存在領域調整器，48 探知データ仮説信頼度調
整器，49 フィルタパラメータ設定器。1 target observation device, 2 position observation value calculator, 3 target existence area calculator, 4 detection data selector, 5 cluster processor, 6 correlation hypothesis generator, 7 detection data hypothesis reliability calculator, 8 smoother, 9 Predictor, 10 delay circuit, 21 target observation device, 22 position observation value calculator, 23 motion feature extractor,
24 gate processing unit, 25 correlation processing unit, 26 filter processing unit, 27 delay circuit, 28 target existing area calculator, 29 target existing area adjuster, 30 detection data selector, 31 cluster processor, 32 correlation hypothesis generator, 33 Detected data hypothesis reliability calculator, 34 Detected data hypothesis reliability adjuster, 35 Predicted value adjuster, 36 smoother, 37 predictor, 38 filter parameter setting device, 39 smoother, 40 predictor, 41 target existence area Calculator, 42 Target classifier, 43 Motion characteristics input device, 44
Gate processing unit, 45 correlation processing unit, 46 filter processing unit,
47 Target existence area adjuster, 48 Detection data hypothesis reliability adjuster, 49 Filter parameter setting unit.
フロントページの続き (72)発明者 小菅 義夫 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内 Ｆターム(参考） 5J070 AC01 AC06 AE04 AE06 AH04 AH19 AH39 AK15 BB01 BB16 BB20 BB22 Continuation of the front page (72) Inventor Yoshio Kosuge 2-3-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo F-term in Mitsubishi Electric Corporation (reference) 5J070 AC01 AC06 AE04 AE06 AH04 AH19 AH39 AK15 BB01 BB16 BB20 BB22
Claims (18)
動特徴抽出手段とゲート処理手段と相関処理手段とフィ
ルタ処理手段と遅延手段とを備え、 上記目標観測手段は、目標を観測して観測信号を出力
し、 上記位置観測値算出手段は、上記目標観測手段からの観
測信号に基づいて上記目標の現在の位置を探知データと
して出力し、 上記運動特徴抽出手段は、上記目標観測手段からの観測
信号に基づいて上記目標の現在の運動状態を出力し、 上記ゲート処理手段は、上記遅延手段からの1サンプリ
ング時刻前に算出しておいた予測情報と上記位置観測値
算出手段からの探知データと上記運動特徴抽出手段から
の目標の現在の運動状態とを基に上記目標の航跡と相関
の可能性がある探知データを選択し、 上記相関処理手段は、上記ゲート処理手段によって選択
された探知データと上記運動特徴抽出手段から出力され
る上記目標の現在の運動状態とを基に上記選択された探
知データがどの目標のものであるかを示す相関情報を算
出し、 上記フィルタ処理手段は、上記相関処理手段からの上記
相関情報と上記運動特徴抽出手段からの上記目標の現在
の運動状態と遅延手段からの1サンプリング時刻前に算
出しておいた予測情報とを基に上記目標の位置、速度等
の平滑および予測計算を行って上記目標の予測情報を出
力し、 上記遅延手段は、上記フィルタ処理手段から出力される
予測情報を1サンプリング時刻遅延させることを特徴と
する多目標追尾装置。1. A target observation means, a position observation value calculation means, a motion feature extraction means, a gate processing means, a correlation processing means, a filter processing means, and a delay means, wherein the target observation means observes and observes a target. A signal, the position observation value calculation means outputs the current position of the target as detection data based on the observation signal from the target observation means, and the motion feature extraction means outputs a signal from the target observation means. The present motion state of the target is output based on the observation signal, and the gate processing unit calculates the prediction information calculated one sampling time before the delay unit and the detection data from the position observation value calculation unit. Selecting detection data that may be correlated with the track of the target based on the current motion state of the target from the motion feature extraction means, and the correlation processing means, Calculating correlation information indicating which target the selected detection data is based on the detection data selected by the present and the current motion state of the target output from the motion feature extraction means, The filter processing means is based on the correlation information from the correlation processing means, the current motion state of the target from the motion feature extraction means, and the prediction information calculated one sampling time before the delay means. The target information is output by performing smoothing and prediction calculations on the position, speed, etc. of the target, and the delay means delays the prediction information output from the filter processing means by one sampling time. Multi-target tracking device.
態を利用して目標存在領域の大きさを調整する目標存在
領域調整手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の
多目標追尾装置。2. The multi-target tracking according to claim 1, wherein the gate processing means includes target existence area adjusting means for adjusting the size of the target existence area using the current motion state of the target. apparatus.
向が変化したり、速度や加速度の急激な変化が観測され
たりする場合に、目標存在領域を拡大し、目標運動が一
定で安定しているとの観測情報を得た場合には目標存在
領域を縮小することを特徴とする請求項２記載の多目標
追尾装置。3. The target existence region adjusting means expands the target existence region when the traveling direction of the target changes or when a rapid change in speed or acceleration is observed, so that the target motion is constant and stable. 3. The multi-target tracking apparatus according to claim 2, wherein the target existing area is reduced when the observation information that the target is present is obtained.
態に対応して目標存在領域の中心位置を調整する目標存
在領域中心調整手段を備えたことを特徴とする請求項１
記載の多目標追尾装置。4. The apparatus according to claim 1, wherein the gate processing means includes a target existence area center adjusting means for adjusting a center position of the target existence area according to a current motion state of the target.
The multi-target tracking device according to the above.
を目標存在領域の中心としている場合、運動情報により
進行方向の変化や旋回等の加速度運動がわかった場合
に、目標予測位置を運動情報により調整して新たな目標
存在領域の中心とすることを特徴とする請求項４記載の
多目標追尾装置。5. The target existing area center adjusting means, when the predicted position is set at the center of the target existing area, when the acceleration information such as a change in the traveling direction or a turn is found from the motion information, the target predicted area is adjusted to the motion information. 5. The multi-target tracking apparatus according to claim 4, wherein the multi-target tracking apparatus is adjusted to set the center of the new target existence area.
に対応して探知データの仮説信頼度を調整する探知デー
タ仮説信頼度調整手段を備えたことを特徴とする請求項
1〜５のいずれかに記載の多目標追尾装置。6. The correlation processing means includes detection data hypothesis reliability adjustment means for adjusting hypothesis reliability of detection data in accordance with a current motion state of a target.
6. The multi-target tracking device according to any one of 1 to 5.
の現在の運動状態として目標が右に旋回を開始したとの
情報を得た場合、目標存在領域の目標予測位置より右側
にある探知データの仮説信頼度を高くし、目標の進行方
向が観測された場合、その進行方向に近い探知データの
信頼度を高くすることを特徴とする請求項６記載の多目
標追尾装置。7. The detection data hypothesis reliability adjustment means, when obtaining information that the target has started turning right as the current motion state of the target, detects the detection data on the right side of the target predicted position in the target existence area. 7. The multi-target tracking apparatus according to claim 6, wherein the reliability of the hypothesis is increased, and when the traveling direction of the target is observed, the reliability of the detection data close to the traveling direction is increased.
状態に対応して1サンプリング時刻前に算出しておいた
目標の予測情報を調整する予測値調整手段を備えたこと
を特徴とする請求項1〜７のいずれかに記載の多目標追
尾装置。8. The apparatus according to claim 1, wherein the filter processing means includes prediction value adjustment means for adjusting target prediction information calculated one sampling time before in accordance with the current exercise state of the target. Item 8. A multi-target tracking apparatus according to any one of Items 1 to 7.
態として得られる目標の進行方向と、速度の予測値の向
きが異なった場合、上記目標の予測位置を上記速度の予
測値の逆方向に1サンプリング時刻分戻した後、上記進
行方向に1サンプリング時刻分進めることにより予測位
置を調整することを特徴とする請求項８記載の多目標追
尾装置。9. The predicted value adjusting means sets the predicted position of the target to the inverse of the predicted value of the speed when the traveling direction of the target obtained as the current motion state of the target is different from the direction of the predicted value of the speed. 9. The multi-target tracking apparatus according to claim 8, wherein after moving back by one sampling time in the direction, the predicted position is adjusted by advancing by one sampling time in the traveling direction.
の運動状態に対応した平滑および予測処理の実行パラメ
ータを設定するフィルタパラメータ設定手段を備えたこ
とを特徴とする請求項1〜７のいずれかに記載の多目標
追尾装置。10. The filter processing means according to claim 1, wherein said filter processing means includes filter parameter setting means for setting execution parameters of smoothing and prediction processing corresponding to the current motion state of the tracking target. 2. The multi-target tracking device according to item 1.
が等速直進していると判断された場合には観測雑音の影
響を抑えて航跡の平滑効果を高めるようなパラメータ設
定を行い、旋回運動を行っていると判断された場合には
旋回への追従性を高めるようなパラメータ設定を行うこ
とを特徴とする請求項１０記載の多目標追尾装置。11. When the target is determined to be traveling straight at a constant speed, the filter parameter setting means performs parameter setting so as to suppress the influence of observation noise and enhance the smoothing effect of the wake, and perform a turning motion. 11. The multi-target tracking apparatus according to claim 10, wherein when it is determined that the vehicle is moving, parameters are set so as to enhance the followability to the turn.
運動の方向や大きさ(旋回加速度)が運動状態として得ら
れた場合には、予測処理において使用する目標運動の仮
定を等速直線運動から旋回運動に切り替えることを特徴
とする請求項１０記載の多目標追尾装置。12. When the direction and magnitude (turning acceleration) of the turning motion are obtained as a motion state, the filter parameter setting means changes the assumption of the target motion used in the prediction processing from the constant velocity linear motion to the turning motion. 11. The multi-target tracking device according to claim 10, wherein the switching is performed.
動特徴抽出手段からの目標の現在の運動状態に基づいて
目標の種類を識別する目標識別手段と、該目標識別手段
によって識別された目標についてあらかじめデータベー
スに登録されている運動特性を入力する運動特性入力手
段を備えたことを特徴とする請求項1記載の多目標追尾
装置。13. A target discriminating means for discriminating a type of a target based on an observation signal from a target observing means and a current motion state of a target from a motion feature extracting means, and a target discriminated by the target discriminating means in advance. 2. The multi-target tracking apparatus according to claim 1, further comprising a movement characteristic input unit that inputs a movement characteristic registered in a database.
手段から入力された目標の運動特性に基づいて目標存在
領域の大きさを調整する目標存在領域調整手段を備えた
ことを特徴とする請求項１３記載の多目標追尾装置。14. The apparatus according to claim 1, wherein said gate processing means includes target existence area adjustment means for adjusting the size of the target existence area based on the movement characteristics of the target inputted from said movement characteristic input means. 14. The multi-target tracking apparatus according to claim 13.
して、目標の機動性が高いとか旋回性能が高いなどの情
報が入力された場合、目標存在領域を拡大し、目標の機
動性が低いとか旋回性能が低いなどの情報が入力された
場合、目標存在領域を縮小することを特徴とする請求項
１４記載の多目標追尾装置。15. The target existing area adjusting means expands the target existing area when information such as high mobility of the target or high turning performance is input as the motion characteristic and determines that the mobility of the target is low. 15. The multi-target tracking apparatus according to claim 14, wherein the target existing area is reduced when information such as low turning performance is input.
段から入力された目標の運動特性に基づいて探知データ
の仮説信頼度を調整する探知データ仮説信頼度調整手段
を備えたことを特徴とする請求項１３〜１５のいずれか
に記載の多目標追尾装置。16. The correlation processing means includes detection data hypothesis reliability adjusting means for adjusting hypothesis reliability of detection data based on a target motion characteristic input from the motion characteristic input means. The multi-target tracking device according to claim 13.
標の機動性が低いとの情報を得た場合には予測位置に近
い探知データの仮説信頼度を特に高くし、機動性が高い
との情報を得た場合には存在領域内に捕らえた探知デー
タの仮説信頼度をどの探知データについても一定にする
ことを特徴とする請求項１６記載の多目標追尾装置。17. The detection data hypothesis reliability adjustment means increases the hypothesis reliability of the detection data close to the predicted position, particularly when the information that the target mobility is low is obtained, and determines that the mobility is high. 17. The multi-target tracking apparatus according to claim 16, wherein when information is obtained, the hypothesis reliability of the detection data captured in the existence area is made constant for any detection data.
力手段から入力された目標の運動特性に対応した平滑お
よび予測処理の実行パラメータを設定するフィルタパラ
メータ設定手段を備えたことを特徴とする請求項１３〜
１７のいずれかに記載の多目標追尾装置。18. The apparatus according to claim 18, wherein said filter processing means includes filter parameter setting means for setting execution parameters of smoothing and prediction processing corresponding to the target motion characteristic input from said motion characteristic input means. 13 ~
18. The multi-target tracking apparatus according to any one of 17.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001147739A JP2002341024A (en) | 2001-05-17 | 2001-05-17 | Multiple target tracking device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001147739A JP2002341024A (en) | 2001-05-17 | 2001-05-17 | Multiple target tracking device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002341024A true JP2002341024A (en) | 2002-11-27 |
Family
ID=18993172
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001147739A Pending JP2002341024A (en) | 2001-05-17 | 2001-05-17 | Multiple target tracking device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002341024A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009192550A (en) * | 2009-06-05 | 2009-08-27 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus for tracking multiple targets |
| JP2010054284A (en) * | 2008-08-27 | 2010-03-11 | Toshiba Corp | Composite sensor device |
| JP2018063142A (en) * | 2016-10-12 | 2018-04-19 | 三菱重工業株式会社 | Motion parameter estimation device, motion parameter estimation method and program |
| WO2019138638A1 (en) * | 2018-01-09 | 2019-07-18 | 三菱電機株式会社 | Movement path estimation device, movement path estimation system, and movement path estimation method |
| CN113311448A (en) * | 2020-02-27 | 2021-08-27 | 郑州宇通客车股份有限公司 | Dynamic target tracking method and device based on multi-feature information |
| CN113630712A (en) * | 2020-04-22 | 2021-11-09 | 中国移动通信集团四川有限公司 | Positioning method, device and equipment |
-
2001
- 2001-05-17 JP JP2001147739A patent/JP2002341024A/en active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010054284A (en) * | 2008-08-27 | 2010-03-11 | Toshiba Corp | Composite sensor device |
| JP2009192550A (en) * | 2009-06-05 | 2009-08-27 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus for tracking multiple targets |
| JP2018063142A (en) * | 2016-10-12 | 2018-04-19 | 三菱重工業株式会社 | Motion parameter estimation device, motion parameter estimation method and program |
| WO2019138638A1 (en) * | 2018-01-09 | 2019-07-18 | 三菱電機株式会社 | Movement path estimation device, movement path estimation system, and movement path estimation method |
| WO2019138443A1 (en) * | 2018-01-09 | 2019-07-18 | 三菱電機株式会社 | Movement path estimation device, movement path estimation system, and movement path estimation method |
| JPWO2019138638A1 (en) * | 2018-01-09 | 2020-01-16 | 三菱電機株式会社 | Travel route estimation device, travel route estimation system, and travel route estimation method |
| CN113311448A (en) * | 2020-02-27 | 2021-08-27 | 郑州宇通客车股份有限公司 | Dynamic target tracking method and device based on multi-feature information |
| CN113630712A (en) * | 2020-04-22 | 2021-11-09 | 中国移动通信集团四川有限公司 | Positioning method, device and equipment |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kirubarajan et al. | Probabilistic data association techniques for target tracking in clutter | |
| AU2005216169B2 (en) | Component association tracker system and method | |
| CN110361727A (en) | A kind of millimetre-wave radar multi-object tracking method | |
| Yin et al. | Fast-moving target tracking based on mean shift and frame-difference methods | |
| Habtemariam et al. | Multiple detection probabilistic data association filter for multistatic target tracking | |
| JP4116898B2 (en) | Target tracking device | |
| Cigla et al. | Onboard stereo vision for drone pursuit or sense and avoid | |
| JP2002341024A (en) | Multiple target tracking device | |
| JP3996080B2 (en) | Target tracking device | |
| JP4014785B2 (en) | Resource management device | |
| JP4196684B2 (en) | Target tracking device | |
| JP3278435B1 (en) | Target detection device | |
| US20220236398A1 (en) | Object tracking apparatus | |
| JP2020148745A (en) | Object tracking device | |
| JP3970585B2 (en) | Target tracking apparatus and method | |
| JP2001228245A (en) | Apparatus and method for tracking target | |
| JPH0797136B2 (en) | Multi-target tracking method and apparatus | |
| JP3388180B2 (en) | Target tracking device and target tracking method | |
| JP3440010B2 (en) | Target tracking device | |
| JP3077674B2 (en) | Moving object approach prediction method | |
| JP2004212187A (en) | Imaging radar apparatus | |
| CN113514823B (en) | Multi-model maneuvering target tracking-before-detection method based on pseudo-spectrum | |
| JPH05288840A (en) | Multitarget tracking apparatus | |
| JP3373407B2 (en) | Target tracking device | |
| JPH05297947A (en) | Multi-target tracking device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20040702 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20040716 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040722 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20051020 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051108 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060106 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060523 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060724 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20070109 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070222 |
|
| A911 | Transfer of reconsideration by examiner before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20070315 |
|
| A912 | Removal of reconsideration by examiner before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20070406 |