JP2000241540A

JP2000241540A - センサ群管理装置

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Publication number: JP2000241540A
Application number: JP11038604A
Authority: JP
Inventors: Kohei Nomoto; 弘平野本
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1999-02-17
Filing date: 1999-02-17
Publication date: 2000-09-08

Abstract

(57)【要約】【課題】運用上の目的に対して最適で、実現上の制約
を満たすような目標対センサ割当て情報を出力すること
ができるセンサ群管理装置を得る。【解決手段】複数の目標１に対応してそれぞれの目標
に関する情報を出力する複数の目標管理器１３と、複数
のセンサ２に対応したそれぞれの情報を出力する複数の
センサ管理器１２と、各目標管理器の出力と各センサ管
理器の出力とを入力し、各目標と各センサとのそれぞれ
の組合せの効果を計算して出力する複数の割当て効果計
算器１４と、各割当効果計算器の出力を入力して与えら
れた仮想割当てに対応する目的関数を計算して出力する
目的関数計算器１５と、目的関数計算器から出力される
目的関数に基づき仮想割当てを目的関数計算器に出力す
ると共に、目的関数の値の収束を判定し収束した場合に
そのときの仮想割当てを目標対センサ割当て情報として
各センサに出力する割当て決定器１７とを具備した。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、複数のセンサに
より複数の目標を監視するセンサ群管理装置に関し、た
とえば、領空を監視するレーダ群のセンサ群管理装置あ
るいはセキュリティシステムにおける監視テレビカメラ
群のセンサ群管理装置、交通監視システムにおける各種
センサ群のセンサ群管理装置などに適用されるものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】図８は、特開平９−２５７９２３号公報
に示された従来のセンサ群管理装置の構成を示す図であ
る。複数の目標１は複数のセンサ２により観測されて、
各センサ２は、それぞれが観測した目標に関するセンサ
毎観測情報を出力する。センサ群管理装置３は、上記セ
ンサ毎観測情報を入力し、上記各センサ２のそれぞれが
上記各目標１のいずれを観測すべきかを指示する目標対
センサ割当て情報を出力する。上記センサ２は、上記目
標対センサ割当情報を入力し、その指示された割当に従
って再び上記目標１の観測を行うようになされている。

【０００３】ここで、上記センサ群管理装置３内部の動
作について説明する。観測情報融合器４は、上記センサ
毎観測情報を入力し、それらを各目標に対応させて整理
し、もし複数のセンサによる同一の目標に関する観測が
行われた場合にはそれらの情報を融合してまとめ、目標
毎観測情報を出力する。各目標に対応する追尾フィルタ
５は、それぞれ対応する目標に関する上記目標毎観測情
報を入力し、対応する目標に関する追尾情報を出力す
る。上記追尾情報とは、具体的には、対応する目標の位
置と速度に関する推定値と予測値、及び該推定値に関す
る誤差分散と該予測値に関する誤差分散とから成る。

【０００４】位置予測誤差分散抽出器６は、それぞれ対
応する目標に関して上記追尾情報を入力し、上記位置予
測誤差分散を抽出し出力する。最大値抽出器７は、すべ
ての各位置予測誤差分散抽出器６が出力する位置予測誤
差分散を入力し、その値が最も大きい目標の番号を出力
する。

【０００５】一方、予測位置抽出器８は、それぞれ対応
する目標に関して上記追尾情報を入力し、対応する目標
に関する予測位置を抽出し出力する。また、センサ位置
記録器９は、あらかじめ上記各センサの位置を記憶して
おき、それらのセンサ位置を出力する。そして、相互距
離計算器１０は、各目標に関する予測位置と、各センサ
に関するセンサ位置とを入力し、各目標の予測位置と各
センサの位置との相互距離を計算し出力する。

【０００６】割当て決定器１１は、上記予測誤差分散の
値が最も大きい目標番号と、上記各目標の予測位置と各
センサの位置との相互距離とを入力し、該予測誤差分散
の値が最も大きい目標番号に対して相互距離が最も近い
センサを割当て、その目標対センサ割当て情報を出力す
る。該割当て決定器１１は、同時に、目標あるいはセン
サがまだ割当てられずに残っているか否かを判定し、も
し、これらのいずれかが残っていた場合には、再割当て
指示を出力する。

【０００７】上記最大値抽出器７は、上記再割当て指示
が与えられた場合、これを入力し、既に抽出したものを
除いた中から再び上記位置予測誤差分散の値が最も大き
い目標番号を出力する。該割当て決定器１１は、一方、
目標あるいはセンサがすべて割当てられて残っていない
場合には、上記割当てを終了する。上記割当て決定器１
１が出力する目標対センサ割当て情報は、上記センサ群
管理装置３全体の出力として、上記センサ２に入力され
る。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】以上述べたようにし
て、従来のセンサ群管理装置は、目標対センサ割当て情
報を出力する。しかし、この従来のセンサ群管理装置に
よる割当ては、運用上の目的に対して必ずしも最適なも
のとはならない。なぜなら、従来のセンサ群管理装置で
は、その目的を目標やセンサの情報から具体的に規定す
る構成、さらに、その規定された目的を最適化する構成
をとっていないからである。また、この従来のセンサ群
管理装置による割当ては、実現上の制約を、必ずしも満
たしたものとはならない。なぜなら、従来のセンサ群管
理装置では、その制約を実現上の関連情報から具体的に
規定する構成をとっていないからである。

【０００９】この発明は、上述の課題を解決するために
成されたもので、運用上の目的に対して最適で、実現上
の制約を満たすような目標対センサ割当て情報を出力す
ることができるセンサ群管理装置を得るために行われた
ものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】この発明に係るセンサ群
管理装置は、複数のセンサにより複数の目標を監視する
センサ群管理装置において、複数の目標に対応してそれ
ぞれの目標に関する情報を出力する複数の目標管理器
と、複数のセンサに対応してそれぞれのセンサに関する
情報を出力する複数のセンサ管理器と、上記各目標管理
器の出力と上記各センサ管理器の出力とを入力し、各目
標と各センサとのそれぞれの組合せの効果を計算して出
力する複数の割当て効果計算器と、上記各割当効果計算
器の出力を入力して、与えられた仮想割当てに対応する
目的関数を計算して出力する目的関数計算器と、上記目
的関数計算器から出力される目的関数に基づいて仮想割
当てを上記目的関数計算器に出力すると共に、上記目的
関数の値の収束を判定し、収束したと判定された場合
に、そのときの仮想割当てを目標対センサ割当て情報と
して上記各センサに出力する割当て決定器とを具備した
ことを特徴とするものである。

【００１１】また、上記目的計算器として、適応度関数
を目的関数として計算して出力する適応度関数計算器を
具備すると共に、上記割当て決定器として、上記適応度
関数の最大値を探索する最大値探索アルゴリズム計算器
を具備したことを特徴とするものである。

【００１２】また、上記最大値探索アルゴリズム計算器
として、多点検索により最大値を求める遺伝的アルゴリ
ズム計算器を具備したことを特徴とするものである。

【００１３】また、上記目的計算器として、評価関数を
目的関数として計算して出力する評価関数計算器を具備
すると共に、上記割当て決定器として、上記評価関数の
最小値を探索する最小値探索アルゴリズム計算器を具備
したことを特徴とするものである。

【００１４】また、上記最小値探索アルゴリズム計算器
として、相互結合型ニューラルネットワーク計算器を具
備したことを特徴とするものである。

【００１５】また、上記各割当効果計算器に、上記目標
管理器からの出力に基づいて各センサが任意の目標の観
測を行わない場合の非観測評価値を出力する非観測評価
器と、与えられる観測誤差分散に基づいて各センサが任
意の目標の観測を行う場合の観測時評価値を出力する観
測評価器と、上記非観測評価器からの非観測評価値と上
記観測評価器からの観測時評価値及び与えられる見通し
内外判定値に基づいて観測を行う効果を計算して各組合
せ効果として出力する観測効果計算器とを具備したこと
を特徴とするものである。

【００１６】また、上記目標管理器として、動的平滑を
行い追尾情報を出力する追尾フィルタを用いたことを特
徴とするものである。

【００１７】また、上記非観測評価器として、上記追尾
フィルタが出力する追尾情報から予測誤差分散行列を抽
出しその対角要素を抽出して出力する対角要素抽出器を
用いたことを特徴とするものである。

【００１８】また、上記各割当効果計算器に、上記セン
サ管理器からのセンサ毎観測情報と上記追尾フィルタか
らの追尾情報を入力して観測誤差分散を計算して観測誤
差分散行列を出力する観測誤差分散計算器を具備したこ
とを特徴とするものである。

【００１９】また、上記観測評価器として、上記観測誤
差分散計算器が出力する観測誤差分散行列からその対角
要素を抽出して出力する対角要素抽出器を用いたことを
特徴とするものである。

【００２０】また、上記観測効果計算器として、上記非
観測評価器からの予測誤差分散行列の対角要素と上記観
測評価器からの観測誤差分散行列の対角要素とを入力と
してそれら誤差分散行列の対角要素の逆数の和を計算し
各組合せ効果として出力する逆数加算型観測効果計算器
を用いたことを特徴とするものである。

【００２１】また、上記各割当効果計算器に、上記目標
管理器からの追尾情報と上記センサ管理器からのセンサ
毎観測情報及び与えられる地形情報の入力に基づいて上
記追尾情報の中から目標の予測位置を用いると共に上記
センサ毎観測情報からセンサの観測能力を用い各センサ
から任意の目標が地形の陰にならずに観測可能か否かを
判定してその見通し判定値を出力する見通し内外判定器
を具備したことを特徴とするものである。

【００２２】また、地形情報を予め記憶してなる地形情
報記憶器を具備し、当該地図情報を上記見通し内外判定
器に与えることを特徴とするものである。

【００２３】また、上記各割当効果計算器に、上記追尾
フィルタが出力する追尾情報の中から予測誤差分散と上
記観測誤差分散計算器が出力する観測誤差分散とを入力
して各センサで任意の目標の観測を行う場合の推定誤差
分散を計算して出力する推定誤差分散計算器をさらに具
備したことを特徴とするものである。

【００２４】また、上記非観測評価器として、上記追尾
フィルタが出力する追尾情報の中から予測誤差分散を入
力し、その超楕円体の体積を計算して出力する超楕円体
体積計算器を用いたことを特徴とするものである。

【００２５】また、上記観測評価器として、上記推定誤
差分散計算器が出力する推定誤差分散を入力し、その超
楕円体の体積を計算して出力する超楕円体体積計算器を
用いたことを特徴とするものである。

【００２６】また、上記観測効果計算器として、上記非
観測評価器が出力する予測誤差分散の超楕円体の体積と
上記観測評価器が出力する追推定誤差分散の超楕円体の
体積との差を求め各組合せ効果として出力する体積差型
観測効果計算器を具備したことを特徴とするものであ
る。

【００２７】また、上記目標管理器として、目標に関す
る情報として、目標の前回位置とそこからの移動時間と
を出力する前回位置保持型監視器を用いたことを特徴と
するものである。

【００２８】また、上記各割当効果計算器に、上記目標
管理器が出力する目標の前回位置と移動時間、与えられ
る移動拘束条件とに基づいて目標の移動可能領域を計算
して出力する移動可能領域計算器を具備したことを特徴
とするものである。

【００２９】また、道路などの移動拘束条件を予め記憶
して移動拘束条件として上記移動可能領域計算器に出力
する移動拘束条件記憶器を具備したことを特徴とするも
のである。

【００３０】また、上記各割当効果計算器に、上記セン
サ管理器が出力するセンサ毎観測情報と与えられる都市
型構造体情報とを入力してセンサの観測可能領域を計算
して出力する観測可能領域計算器を具備したことを特徴
とするものである。

【００３１】また、都市構造体情報を予め記憶して上記
観測可能領域計算器に出力する都市構造体記憶器を具備
したことを特徴とするものである。

【００３２】また、上記観測効果計算器に、上記移動可
能領域計算器が出力する移動可能領域と上記観測可能領
域計算器が出力する観測可能領域とを入力してそれらの
積集合領域を求め出力する積集合型観測効果計算器を具
備したことを特徴とするものである。

【００３３】また、上記観測効果計算器に、上記積集合
型観測効果計算器が出力する積集合領域の面積を計算し
て出力する面積計算器をさらに具備し、該面積計算器の
出力を上記各割当て効果計算器全体の出力とすることを
特徴とするものである。

【００３４】また、上記観測効果計算器に、上記移動可
能領域計算器が出力する移動可能領域の面積を計算して
出力する第１の面積計算器と、上記積集合型観測効果計
算器が出力する積集合領域の面積を計算して出力する第
２の面積計算器と、上記第１の面積計算器の出力と上記
第２の面積計算器の出力とを入力して移動可能領域の面
積に対する積集合領域の面積の比率を計算して出力する
比率計算器とをさらに具備し、該比率計算器の出力を上
記各割当て効果計算器全体の出力とすることを特徴とす
るものである。

【００３５】さらに、上記観測効果計算器に、上記観測
可能領域計算器が出力する観測可能領域の面積を計算し
て出力する第３の面積計算器と、上記積集合型観測効果
計算器が出力する積集合領域の面積を計算して出力する
第４の面積計算器と、上記第３の面積計算器の出力と上
記第４の面積計算器の出力とを入力して観測可能領域の
面積に対する積集合領域の面積の比率を計算して出力す
る比率計算器とをさらに具備し、該比率計算器の出力を
上記各割当て効果計算器全体の出力とすることを特徴と
するものである。

【００３６】

【発明の実施の形態】以下、この発明によるセンサ群管
理装置のいくつかの実施の形態を図に基づいて説明す
る。実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１の構成
を示すブロック線図である。図１において、図８に示す
従来例と同一部分は同一符号を付してその説明は省略す
る。新たな符号として、１２は、センサ２の出力を入力
し、センサ毎に対応してそれぞれのセンサに関する情報
を出力するセンサ管理器、１３は、観測情報融合器４の
出力を入力し、目標毎に対応してそれぞれの目標に関す
る情報を出力する目標管理器、１４は、上記各センサ管
理器１２の出力と上記各目標管理器１３の出力とを入力
して、目標とセンサとの各組合せの効果を計算して出力
する割当効果て計算器である。

【００３７】また、１５は、上記各割当効果判定器１４
の出力を入力して、与えられた仮想割当てに対応する目
的関数を計算して出力する目的関数計算器、１６は、上
記目的計算器１５を構成する適応度関数計算器、１７
は、上記目的関数計算器１５の出力を入力し、該目的関
数計算器１５に上記仮想割当てを出力するとともに、上
記目的関数の値の収束を判定し、収束したと判定された
場合に、そのときの仮想割当てを目標対センサ割当て情
報として出力する割当て決定器、１８は、上記割当て決
定器１７を構成する最大値探索アルゴリズム計算器、１
９は、上記最大値探索アルゴリズム計算器１８を構成す
る遺伝的アルゴリズム計算器である。

【００３８】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置と同一符号部分の動作は、従来のものと同様
なので、この発明の実施の形態１で新たに現れた部分に
ついてのみ説明を行う。まず、センサ管理器１２は、セ
ンサ２の出力を入力し、センサ毎に対応してそれぞれの
センサに関する情報を出力する。このセンサに関する情
報とは、観測雑音を含む観測値として、センサから見た
目標の方位角や仰角、あるいはそれらに加えてセンサか
ら目標までの距離や距離変化率、さらに、これらの観測
値の誤差分散などである。

【００３９】次に、目標管理器１３は、観測情報融合器
４の出力を入力し、目標毎に対応してそれぞれの目標に
関する情報を出力する。この目標に関する情報とは、目
標の位置などに関する情報であり、具体的な内容は、該
目標管理器１３を構成するものにより異なる。そして、
各割当て効果計算器１４は、上記センサ管理器１２が出
力するそれぞれのセンサに関する情報と、上記目標管理
器１３が出力するそれぞれの目標に関する情報とを入力
して、それぞれ目標とそれぞれセンサとの各組合せの効
果を計算して出力する。ここで、それぞれ目標とそれぞ
れセンサとの各組合せの効果とは、たとえば、ある目標
をあるセンサから観測した場合に、時間の経過とともに
あいまいさが増大していたその目標に関する情報が明確
になる度合いである。

【００４０】さらに、目的関数計算器１５は、上記各割
当効果判定器１４が出力する各組合せの効果と後記仮想
割当てとを入力して、与えられた仮想割当てに対応する
目的関数を計算して出力する。最後に、割当て決定器１
７は、上記目的関数計算器１５の出力を入力し、該目的
関数計算器１５に上記仮想割当を出力するとともに、上
記目的関数の値の収束を判定し、それが収束したと判定
された場合に、そのときの仮想割当を目標対センサ割当
て情報として出力する。

【００４１】また、上記目的計算器１５を構成する適応
度関数計算器１６は、上記各組合せの効果と上記仮想割
当てとを入力して、上記目的関数として適応度関数を計
算して出力する。この適応度関数の値は、目標対センサ
の割当てが望ましい程、大きな値を取る。

【００４２】このとき、上記割当て決定器１７を構成す
るものは、最大値探索アルゴリズム計算器１８であり、
該最大値探索アルゴリズム計算器１８は、上記適応度関
数の最大値を探索しながら、目標対センサの割当てを仮
想割当てとして出力する。さらに、上記最大値探索アル
ゴリズム計算器１８を構成する遺伝的アルゴリズム計算
器１９は、微分を用いない多点検索により、上記適応度
関数の最大値を求めながら目標対センサの割当てを仮想
割当てとして出力する。

【００４３】従って、上記実施の形態１によれば、運用
上の目的を目標やセンサの情報から具体的に規定する構
成、その規定された目的を最適化する構成をとっている
ので、運用上の目的に対して、最適な目標対センサ割当
て情報を得ることができる。また、実現上の制約を実現
上の関連情報から具体的に規定する構成をとっているの
で、実現上の制約を満足した目標対センサ割当て情報を
得ることができる。

【００４４】また、目的関数計算器１５として適応度関
数計算器１６を具備し、割当て決定器１７として最大値
探索アルゴリズム計算器１８を具備したので、目標対セ
ンサ割当て問題を、従来より様々な研究が行われて来た
最大値探索型最適化アルゴリズムに当てはめて解くこと
ができる。

【００４５】また、最大値探索アルゴリズム計算器１８
として遺伝的アルゴリズム計算器１９を具備したので、
微分を用いない多点検索により、適応度関数の最大値を
求めながら最適な目標対センサの割当てを求めることが
できる。

【００４６】実施の形態２．図２は、この発明の実施の
形態２の構成を示すブロック線図である。図２におい
て、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付
してその説明は省略する。新たな符号として、２０は、
上記目的計算器１５を構成する評価関数計算器、２１
は、上記割当て決定器１７を構成する最小値探索アルゴ
リズム計算器、さらに、２２は、上記最小値探索アルゴ
リズム計算器２１を構成する相互結合型ニューラルネッ
トワーク計算器である。

【００４７】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置、あるいはこの発明の実施の形態１と同一符
号部分の動作は従来のものと同様なので、この発明の実
施の形態２で新たに現れた部分についてのみ説明を行
う。上記目的計算器１５を構成する評価関数計算器２０
は、上記各組合せの効果と上記仮想割当てとを入力し
て、上記目的関数として評価関数を計算して出力する。
この評価関数の値は、目標対センサの割当てが望ましい
程、小さな値を取る。

【００４８】このとき、上記割当て決定器１７を構成す
るものは、最小値探索アルゴリズム計算器２１であり、
該最小値探索アルゴリズム計算器２１は、上記評価関数
の最小値を探索しながら目標対センサの割当てを仮想割
当てとして出力する。さらに、上記最小値探索アルゴリ
ズム計算器２１を構成する相互結合型ニューラルネット
ワーク計算器２２は、上記評価関数が単調に減少するよ
うに組まれたネットワーク型計算により、該評価関数の
最小値を求めながら、目標対センサの割当てを仮想割当
てとして出力する。

【００４９】従って、上記実施の形態２によれば、目的
計算器１５として評価関数計算器２０を具備し、割当て
決定器１７として最小値探索アルゴリズム計算器２１を
具備したので、目標対センサ割当て問題を、従来より様
々な研究が行われて来た最小値探索型最適化アルゴリズ
ムに当てはめて解くことができる。

【００５０】また、最小値探索アルゴリズム計算器２１
として相互結合型ニューラルネットワーク計算器２２を
具備したので、評価関数が単調に減少するように組まれ
たネットワーク型計算により、該評価関数の最小値を求
めながら、最適な目標対センサの割当てを求めることが
できる。

【００５１】実施の形態３．図３は、この発明の実施の
形態３の構成を示すブロック線図である。図３におい
て、図１及び図２に示す実施の形態１及び２と同一符号
は同一部分を示しその説明は省略する。新たな符号とし
て、２３は、あらかじめ地形情報を記憶しておき、この
地形情報を出力する地形情報記憶器である。また、上記
目標管理器１３において、２４は、該目標管理器１３を
構成し、上記目標に関する情報として動的平滑を行い追
尾情報を出力する追尾フィルタである。

【００５２】さらに、上記各割当て効果計算器１４にお
いて、２５は、上記追尾情報を入力し、ｉ番目のセンサ
でｊ番目の目標の観測を行わない場合の非観測時評価値
を出力する非観測評価器、２６は、上記非観測評価器２
５および後記観測評価器を構成し、入力された行列の対
角要素を抽出して出力する対角要素抽出器、２７は、上
記追尾情報とセンサ毎観測情報とを入力し、観測誤差分
散を計算して出力する観測誤差分散計算器、２８は、上
記観測誤差分散を入力して、ｉ番目のセンサでｊ番目の
目標の観測を行う場合の観測時評価値を出力する観測評
価器、２９は、上記追尾情報と上記センサ毎観測情報と
上記地形情報とを入力し、見通し内外判定値を出力する
見通し内外判定器、３０は、上記非観測時評価値と上記
観測時評価値と上記見通し内外判定値とを入力し、観測
を行う効果を計算し、この効果を各組合せ効果として出
力する観測効果計算器、３１は、上記観測効果計算器を
構成する逆数加算型観測効果計算器である。

【００５３】なお、この図３では、センサ管理器１２
は、ｉ番目のセンサに対応してセンサ毎観測情報を出力
することを示し、目標管理器１３は、ｊ番目の目標に対
応して目標に関する情報を出力することを示し、割当て
効果計算器１４は、ｉ番目のセンサとｊ番目の目標に対
応し、各組合せの効果を出力することを示している。

【００５４】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置、あるいはこの発明の実施の形態１および２
と同一符号部分の動作は、従来のものと同様なので、こ
の発明の実施の形態３で新たに現れた部分についてのみ
説明を行う。まず、地形情報記憶器２３は、あらかじめ
地形情報を記憶しておき、この地形情報を出力する。ま
た、目標管理器１３において、追尾フィルタ２４は、ｊ
番目の目標に関する追尾情報を出力する。そして、非観
測評価器２５は、上記追尾情報を入力し、ｉ番目のセン
サでｊ番目の目標の観測を行わない場合の非観測時評価
値を出力する。

【００５５】上記非観測評価器２５は、対角要素抽出器
２６により構成され、入力された上記追尾情報から予測
誤差分散行列を抽出し、この対角要素を抽出して出力す
る。たとえば、６×６行列である上記予測誤差分散行列
の（１，１）要素と（２，２）要素と（３，３）要素と
を抽出する。これらは、観測を行わないで、外挿により
求めた慣性座標系におけるＸ方向での位置の予測誤差分
散値、Ｙ方向での位置の予測誤差分散値、Ｚ方向での位
置の予測誤差分散値を、それぞれ表している。

【００５６】一方、観測誤差分散計算器２７は、上記追
尾情報と上記センサ毎観測情報とを入力し、上記追尾情
報の中から目標の予測位置を用いて、上記センサ毎観測
情報により、その目標予測位置を観測した場合の観測誤
差分散を計算して出力する。そして、観測評価器２８
は、上記観測誤差分散を入力して、ｉ番目のセンサでｊ
番目の目標の観測を行う場合の観測時評価値を出力す
る。

【００５７】上記観測評価器２８は、対角要素抽出器２
６により構成され、入力された上記観測誤差分散の対角
要素を抽出して出力する。たとえば、３×３行列である
上記観測誤差分散行列の（１，１）要素と（２，２）要
素と（３，３）要素とを抽出する。これらは、慣性座標
系におけるＸ方向での位置の観測誤差分散値、Ｙ方向で
の位置の観測誤差分散値、Ｚ方向での位置の観測誤差分
散値を、それぞれ表している。

【００５８】見通し内外判定器２９は、上記追尾情報と
上記センサ毎観測情報と上記地形情報とを入力し、上記
追尾情報の中から目標の予測位置を用いると共に、上記
センサ毎観測情報から上記センサの観測能力を用いて、
上記地形情報からｉ番目のセンサからｊ番目の目標が地
形の陰にならずに観測可能であるか否かを判定して、そ
の見通し内外判定値を出力する。

【００５９】以上の後、観測効果計算器３０は、上記非
観測時評価値と上記観測時評価値と上記見通し内外判定
値とを入力し、観測を行う効果を計算し、この効果を各
組合せ効果として出力する。たとえば、上記見通し内外
判定値が、「観測不可能」を判定していた場合には、ｉ
番目のセンサからｊ番目の目標を観測する効果は全くな
い。

【００６０】上記観測効果計算器３０は、逆数加算型観
測効果計算器３１により構成され、入力された上記予測
誤差分散行列の対角要素の逆数と上記観測誤差分散行列
の対角要素の逆数との和を求め、各組合せ効果として出
力する。たとえば、上記予測誤差分散行列の（１，１）
要素の逆数と上記観測誤差分散行列の（１，１）要素と
の逆数との和を求めれば、その結果は、ｉ番目のセンサ
からｊ番目の目標の観測を行って、あいまいさを減少さ
せた場合に得られる慣性座標系のＸ方向での位置の推定
誤差分散値の逆数となる。

【００６１】同様にして、Ｙ方向での位置の推定誤差分
散値の逆数、Ｚ方向での位置の推定誤差分散値の逆数
も、それぞれ求めることができる。これらの推定誤差分
散値は、観測の効果を意味しているものと解釈できるか
ら、さらにこれら３つの推定誤差分散値の逆数の和を取
れば、その結果は、値が大きい程、あいまいさが少ない
という意味で望ましい量となる。これを上記各組合せの
効果として出力する。すなわち、最小二乗推定に基づい
て観測を行う場合の推定誤差分散行列を求めることが可
能となる。上記逆数加算型観測効果計算器３１が出力す
る上記各組合せの効果は、上記各割当て効果計算器全体
の出力として、上記適応度関数計算器１６の入力とな
る。

【００６２】従って、上記実施の形態３によれば、上記
各割当効果計算器１４に、上記目標管理器１３の出力に
基づいて各センサが任意の目標の観測を行わない場合の
非観測評価値を出力する非観測評価器２５と、与えられ
る観測誤差分散に基づいて各センサが任意の目標の観測
を行う場合の観測時評価値を出力する観測評価器２８
と、該非観測評価器２５の出力と該観測評価器２８の出
力及び与えられる見通し内外判定値に基づいて観測を行
う効果を計算して各組合せ効果として出力する観測効果
計算器３０とを具備したので、観測の効果として、観測
を行う場合と観測を行わない場合との違いを定量的に求
めることが可能となる。

【００６３】また、上記目標管理器１３として、動的平
滑を行う追尾フィルタ２４を用いたので、目標の予測位
置、予測速度、およびこれらの誤差を意味する予測誤差
分散を得ることができ、統計的な理論に基づく各組合せ
の効果を計算することが可能となる。

【００６４】また、上記非観測評価器２５として、上記
追尾フィルタ２４が出力する予測誤差分散行列を入力
し、その対角要素を抽出して出力する対角要素抽出器２
６を用いたので、観測を行わない場合の位置の予測誤差
分散を得ることができ、非観測時評価値を統計的に求め
ることが可能となる。

【００６５】また、上記各割当効果計算器１４に、上記
センサ管理器１２からのセンサ毎観測情報と追尾フィル
タ２４からの追尾情報を入力して観測誤差分散を計算し
て出力する観測誤差分散計算器２７を具備したので、観
測を行う場合の統計的扱いが多次元で可能となる。

【００６６】また、上記観測評価器２８として、上記観
測誤差分散計算器２７の出力を入力し、その対角要素を
抽出して出力する対角要素抽出器を用いたので、観測を
行う場合の位置の観測誤差分散を得ることができ、観測
時評価値を統計的に求めることが可能となる。

【００６７】また、上記観測効果計算器３０として、上
記非観測評価器２５から予測分散行列の対角要素と上記
観測評価器２８からの観測誤差分散行列の対角要素出力
とを入力としてそれら対角要素の逆数の和を計算し各組
合せ効果として出力する逆数加算型観測効果計算器３１
を用いたので、最小二乗推定に基づいて、観測を行う場
合の推定誤差分散行列を求めることが可能となる。

【００６８】また、上記各割当効果計算器１４に、上記
目標管理器１３からの追尾情報と上記センサ管理器１２
からのセンサ毎観測情報及び与えられる地形情報の入力
に基づいて上記追尾情報の中から目標の予測位置を用い
ると共に上記センサ毎観測情報からセンサの観測能力を
用い各センサから任意の目標が地形の陰にならずに観測
可能か否かを判定してその見通し判定値を出力する見通
し内外判定器２９を具備したので、観測自体が不可能な
場合を考慮に入れることが可能となる。

【００６９】また、地図情報を予め記憶してなる地形情
報記憶器２３を具備し、地形情報を上記見通し内外判定
器２９の入力とするので、山などの地形の障害によりあ
るセンサからある目標の観測が不可能となる場合を考慮
に入れることが可能となる。

【００７０】実施の形態４．図４は、この発明の実施の
形態４の構成を示すブロック線図である。図４におい
て、図１ないし図３に示す実施の形態１ないし３と同一
部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符
号として、３２は、各割当て効果計算器１４内の非観測
評価器２５および観測評価器２８を構成し、入力された
行列が意味する誤差の超楕円体の体積を計算して出力す
る超楕円体体積計算器、３３は、追尾フィルタ２４が出
力する追尾情報の中から予測誤差分散と、観測誤差分散
計算器２７が出力する観測誤差分散とを入力して、ｉ番
目のセンサでｊ番目の目標の観測を行う場合の推定誤差
分散を計算して出力する推定誤差分散計算器、３４は、
観測効果計算器３０を構成する体積差型観測効果計算器
である。

【００７１】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置、あるいはこの発明の実施の形態１から３と
同一符号部分の動作は、従来のものと同様なので、この
発明の実施の形態４で新たに現れた部分についてのみ説
明を行う。まず、ｉ番目のセンサでｊ番目の目標の観測
を行わない場合の非観測時評価値を出力する非観測評価
器２５を構成する超楕円体体積計算器３２は、追尾情報
の中から予測誤差分散行列を入力する。この行列は、物
理的には、観測を行わない場合に対応して、位置と速度
とのそれぞれの誤差に関する６次元の超楕円体を表す。
上記超楕円体体積計算器３２は、この超楕円体の体積を
計算して、非観測時評価値として出力する。この体積
は、観測を行わない場合に、外挿により得られる各方向
の位置と速度の誤差全体の大きさを代表する。

【００７２】一方、推定誤差分散計算器３３は、追尾フ
ィルタ２４が出力する追尾情報の中から予測誤差分散
と、観測誤差分散計算器２７が出力する観測誤差分散を
入力し、ｉ番目のセンサでｊ番目の目標の観測を行う場
合の推定誤差分散を計算して出力する。この行列は、物
理的には、観測を行う場合に対応して、位置と速度との
それぞれの誤差に関する６次元の超楕円体を表す。

【００７３】そして、観測評価器２８は、上記推定誤差
分散を入力して、ｉ番目のセンサでｊ番目の目標の観測
を行う場合の観測時評価値を出力する。上記観測評価器
２８は、超楕円体体積計算器３２により構成され、該超
楕円体体積計算器３２は、上記超楕円体の体積を計算し
て、観測時評価値として出力する。この体積は、観測を
行う場合に、観測値を用いて絞り込まれた各方向の位置
と速度の誤差全体の大きさを代表する。

【００７４】以上の後、観測効果計算器３０は、上記非
観測時評価値と上記観測時評価値と上記見通し内外判定
値とを入力し、観測を行う効果を計算し、この効果を各
組合せ効果として出力する。たとえば、上記見通し内外
判定値が、「観測不可能」を判定していた場合には、ｉ
番目のセンサからｊ番目の目標を観測する効果は全くな
い。上記観測効果計算器３０は、体積差型観測効果計算
器３４により構成され、入力された上記予測誤差分散の
超楕円体の体積と上記推定誤差分散の超楕円体の体積と
の差を求め、各組合せ効果として出力する。これらの誤
差に関する超楕円体の体積は、前述のように、それぞれ
誤差全体の大きさを代表するから、これらの差は、観測
を行うことにより誤差が減少する度合いという意味で、
目標とセンサとの各組合せの効果を表す。上記観測効果
計算器３０は、上記各組合せの効果を出力する。

【００７５】従って、上記実施の形態４によれば、上記
追尾フィルタ２４が出力する追尾情報の中から予測誤差
分散と上記観測誤差分散計算器２７が出力する観測誤差
分散とを入力して各センサで任意の目標の観測を行う場
合の推定誤差分散を計算して出力する推定誤差分散計算
器３３を具備したので、ｉ番目のセンサでｊ番目の目標
の観測を行う場合の推定誤差分散を計算して出力するこ
とができ、このため、観測を行わない予測誤差分散に対
して誤差が減少する度合いを比較することが可能とな
る。

【００７６】また、上記非観測評価器２５として、上記
追尾フィルタ２４が出力する追尾情報の中から予測誤差
分散を入力し、その超楕円体の体積を計算して出力する
超楕円体体積計算器３２を用いたので、多次元である予
測誤差分散を１つの量、すなわちスカラーとして統合
し、効果の指標として利用することが可能となる。

【００７７】また、上記観測評価器２８として、上記推
定誤差分散計算器３３が出力する推定誤差分散を入力
し、その超楕円体の体積を計算して出力する超楕円体体
積計算器３２を用いたので、多次元である推定誤差分散
を１つの量、すなわちスカラーとして統合し、効果の指
標として利用することが可能となる。

【００７８】また、上記観測効果計算器３０として、上
記非観測評価器２５が出力する予測誤差分散の超楕円体
の体積と上記観測評価器２８が出力する追推定誤差分散
の超楕円体の体積との差を求め各組合せ効果として出力
する体積差型観測効果計算器３４を具備したので、観測
を行うことにより誤差全体が減少する度合いを各センサ
対目標の組合せの効果として利用することが可能とな
る。

【００７９】実施の形態５．図５は、この発明の実施の
形態５の構成を示すブロック線図である。図５におい
て、図１ないし図４に示す実施の形態１ないし４と同一
部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符
号として、３５は、建築物などの都市構造体情報をあら
かじめ記憶しておき、該都市構造体情報を出力する都市
構造体記憶器、３６は、道路などの移動拘束条件をあら
かじめ記憶しておき、該移動拘束条件を出力する移動拘
束条件記憶器、３７は、目標管理器１３を構成し、目標
に関する情報として、移動体の前回の位置とそこからの
移動時間とを出力する前回位置保持型監視器、３８は、
上記移動体に関する情報と上記移動拘束条件とを入力
し、目標の移動可能領域を計算して出力する移動可能領
域計算器、３９は、センサ毎観測情報と見通し内外判定
値とを入力し、センサの観測可能領域を計算して出力す
る観測可能領域計算器、４０は、上記移動可能領域と上
記観測可能領域とを入力し、これらの積集合領域を求
め、出力する積集合型観測効果計算器、４１は、上記積
集合領域を入力し、その面積を計算して出力する面積計
算器である。

【００８０】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置、あるいはこの発明の実施の形態１から４と
同一符号部分の動作は、従来のものと同様なので、この
発明の実施の形態５で新たに現れた部分についてのみ説
明を行う。まず、都市構造体記憶器３５は、建築物など
の都市構造体情報をあらかじめ記憶しておき、該都市構
造体情報を出力する。上記都都市構造体記憶器３５は、
都市内を移動する目標を都市に設置したセンサにより観
測する場合に、センサの観測に対する障害を表す。

【００８１】同様に、移動拘束条件記憶器３６は、道路
などの移動拘束条件をあらかじめ記憶しておき、該移動
拘束条件を出力する。上記移動拘束条件記憶器３６は、
都市内を移動する目標を都市に設置したセンサにより観
測する場合に、目標の移動に対する拘束を表す。

【００８２】また、目標管理器１３を構成する前回位置
保持型監視器３７は、目標に関する情報として、目標の
前回位置とそこからの移動時間とを出力する。そして、
移動可能領域計算器３８は、上記目標に関する情報と上
記移動拘束条件とを入力し、目標の移動可能領域を計算
して出力する。すなわち、上記目標の前回位置が点とし
て与えられる場合には、その点を中心として、上記移動
時間の間に、所定の移動速度を仮定した道路や鉄道によ
り、都市において目標が移動し得る領域を、移動可能領
域として出力する。

【００８３】観測可能領域計算器３９は、センサ毎観測
情報と上記都市型構造体情報とを入力し、センサの観測
可能領域を計算して出力する。すなわち、上記センサ毎
情報の中からセンサの位置と観測できる方向とを用い
て、さらに、観測の障害となる建築物などを記述した上
記都市型構造体情報によりそのセンサの見通し外を考慮
して、都市におけるそのセンサの観測可能領域を求め
て、出力する。

【００８４】以上の後、積集合型観測効果計算器４０
は、上記移動可能領域と上記観測可能領域とを入力し、
これらの積集合領域を求め、出力する。該積集合領域
は、目標が移動する可能性がある領域で、かつ、所定の
センサにより観測が可能である領域である。最後に、面
積計算器４１は、上記積集合領域を入力し、その面積を
計算して出力するである。この面積は、各割当て効果計
算器全体の出力である各組合せの効果として出力され
る。

【００８５】従って、上記実施の形態５によれば、上記
目標管理器１３として、目標に関する情報として、目標
の前回位置とそこからの移動時間とを出力する前回位置
保持型監視器３７を用いたので、慣性による力学的動特
性を前提とできない運動を行う目標に関して、その移動
を監視することが可能となる。

【００８６】また、上記各割当効果計算器１４に、上記
目標管理器１３が出力する目標の前回位置と移動時間、
与えられる移動拘束条件とに基づいて目標の移動可能領
域を計算して出力する移動可能領域計算器３８を具備し
たので、目標が所定の時間内で移動可能な領域を考慮し
て組合せの効果を計算することが可能となる。

【００８７】また、上記各割当効果計算器１４に、上記
センサ管理器１２が出力するセンサ毎観測情報と与えら
れる都市型構造体情報とを入力してセンサの観測可能領
域を計算して出力する観測可能領域計算器３９を具備し
たので、センサが観測可能な領域を考慮して組合せの効
果を計算することが可能となる。

【００８８】また、上記観測効果計算器１４に、上記移
動可能領域計算器３８が出力する移動可能領域と上記観
測可能領域計算器３９が出力する観測可能領域とを入力
してそれらの積集合領域を求め出力する積集合型観測効
果計算器４０を具備したので、目標が移動可能で、か
つ、センサが観測可能な領域を考慮して組合せの効果を
計算することが可能となる。

【００８９】また、上記観測効果計算器３０に、上記積
集合型観測効果計算器４０が出力する積集合領域の面積
を計算して出力する面積計算器４１をさらに具備し、該
面積計算器の出力を上記各割当て効果計算器全体の出力
とするようにしたので、目標が移動可能で、かつ、セン
サが観測可能な領域を、目標監視の指標として利用する
ことが可能となる。

【００９０】また、都市構造体情報を予め記憶して上記
観測可能領域計算器３９に出力する都市構造体記憶器３
５を具備したので、都市内でセンサが観測を行う場合に
障害となる建築物などを考慮した観測領域の計算が可能
となる。

【００９１】また、道路などの移動拘束条件を予め記憶
して移動拘束条件として移動可能領域計算器３８に出力
する移動拘束条件記憶器３６を具備したので、都市など
において、目標が移動するために用いる道路や鉄道など
の移動手段を考慮した移動領域の計算が可能となる。

【００９２】実施の形態６．図６は、この発明の実施の
形態６の構成を示すブロック線図である。図６におい
て、図１ないし図５に示す実施の形態１ないし５と同一
部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符
号として、観測効果計算器３０内の４２は、上記移動可
能領域計算器３８が出力する移動可能領域の面積を計算
して出力する第１の面積計算器、４３は、上記積集合型
観測効果計算器４０が出力する積集合領域の面積を計算
して出力する第２の面積計算器、４４は、上記第１の面
積計算器４２の出力と上記第２の面積計算器４３の出力
とを入力して移動可能領域の面積に対する積集合領域の
面積の比率を計算して出力する比率計算器である。

【００９３】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置、あるいはこの発明の実施の形態１から５と
同一符号部分の動作は、従来のものと同様なので、この
発明の実施の形態６で新たに現れた部分についてのみ説
明を行う。まず、観測効果計算器３０内の第１の面積計
算器４２は、上記移動可能領域計算器の出力である移動
可能領域を入力し、その面積を計算して出力する。ま
た、第２の面積計算器４３は、上記積集合型観測効果計
算器の出力である積集合領域を入力し、その面積を計算
して出力する。

【００９４】そして、比率計算器４４は、上記第１の面
積計算器の出力と上記第２の面積計算器の出力とを入力
し、移動可能領域の面積に対する積集合領域の面積の比
率を計算して出力する。この比率は、上記各割当て効果
計算器全体の出力となる。

【００９５】従って、上記実施の形態６によれば、上記
観測効果計算器３０に、上記移動可能領域計算器３８が
出力する移動可能領域の面積を計算して出力する第１の
面積計算器４２と、上記積集合型観測効果計算器４０が
出力する積集合領域の面積を計算して出力する第２の面
積計算器４３と、上記第１の面積計算器４２の出力と上
記第２の面積計算器４３の出力とを入力して移動可能領
域の面積に対する積集合領域の面積の比率を計算して出
力する比率計算器４４とをさらに具備し、該比率計算器
４４の出力を上記各割当て効果計算器１４全体の出力と
するので、目標が移動するかも知れない領域全体に対し
て観測できる部分の割合いによって、目標対センサの組
合せの効果を評価することが可能となる。

【００９６】実施の形態７．図７は、この発明の実施の
形態７の構成を示すブロック線図である。図７におい
て、図１ないし図６に示す実施の形態１ないし６と同一
部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符
号として、観測効果計算器３０内の４５は、観測可能領
域計算器３９が出力する観測可能領域の面積を計算して
出力する第３の面積計算器、４６は、積集合型観測効果
計算器４０が出力する積集合領域の面積を計算して出力
する第４の面積計算器、４４は、上記第３の面積計算器
４５の出力と上記第４の面積計算器４６の出力とを入力
して観測可能領域の面積に対する積集合領域の面積の比
率を計算して出力する比率計算器である。

【００９７】次に動作について説明する。従来のセンサ
群管理装置、あるいはこの発明の実施の形態１から６と
同一符号部分の動作は、従来のものと同様なので、この
発明の実施の形態７で新たに現れた部分についてのみ説
明を行う。まず、観測効果計算器３０内の第３の面積計
算器４５は、上記観測可能領域計算器３９の出力である
観測可能領域を入力し、その面積を計算して出力する。
また、第４の面積計算器４６は、上記積集合型観測効果
計算器４０の出力である積集合領域を入力し、その面積
を計算して出力する。

【００９８】そして、比率計算器４４は、上記第３の面
積計算器４５の出力と上記第４の面積計算器４６の出力
とを入力し、観測可能領域の面積に対する積集合領域の
面積の比率を計算して出力する。この比率は、上記各割
当て効果計算器１４全体の出力となる。

【００９９】従って、上記実施の形態７によれば、上記
観測効果計算器３０に、上記観測可能領域計算器３９が
出力する観測可能領域の面積を計算して出力する第３の
面積計算器４５と、上記積集合型観測効果計算器４０が
出力する積集合領域の面積を計算して出力する第４の面
積計算器４６と、上記第３の面積計算器４５の出力と上
記第４の面積計算器４６の出力とを入力して観測可能領
域の面積に対する積集合領域の面積の比率を計算して出
力する比率計算器４４とをさらに具備し、該比率計算器
４４の出力を上記各割当て効果計算器１４全体の出力と
するので、センサが観測できる領域全体に対して、実際
に目標が存在する可能性がある部分の割合いによって、
目標対センサの組合せの効果を評価することが可能とな
る。

【０１００】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、複数
のセンサにより複数の目標を監視するセンサ群管理装置
において、複数の目標に対応してそれぞれの目標に関す
る情報を出力する複数の目標管理器と、複数のセンサに
対応してそれぞれのセンサに関する情報を出力する複数
のセンサ管理器と、上記各目標管理器の出力と上記各セ
ンサ管理器の出力とを入力し、各目標と各センサとのそ
れぞれの組合せの効果を計算して出力する複数の割当て
効果計算器と、上記各割当効果計算器の出力を入力し
て、与えられた仮想割当てに対応する目的関数を計算し
て出力する目的関数計算器と、上記目的関数計算器から
出力される目的関数に基づいて仮想割当てを上記目的関
数計算器に出力すると共に、上記目的関数の値の収束を
判定し、収束したと判定された場合に、そのときの仮想
割当てを目標対センサ割当て情報として上記各センサに
出力する割当て決定器とを具備したので、運用上の目的
を目標やセンサの情報から具体的に規定する構成、さら
に、その規定された目的を最適化する構成となり、運用
上の目的に対して、最適な目標対センサ割当て情報を得
ることができる。また、実現上の制約を実現上の関連情
報から具体的に規定する構成をとっているので、実現上
の制約を満足した目標対センサ割当て情報を得ることが
できる。

【０１０１】また、上記目的計算器として、適応度関数
を目的関数として計算して出力する適応度関数計算器を
具備すると共に、上記割当て決定器として、上記適応度
関数の最大値を探索する最大値探索アルゴリズム計算器
を具備したので、目標対センサ割当て問題を、従来より
様々な研究が行われて来た最大値探索型最適化アルゴリ
ズムに当てはめて解くことができる。

【０１０２】また、上記最大値探索アルゴリズム計算器
として、多点検索により最大値を求める遺伝的アルゴリ
ズム計算器を具備したので、微分を用いない多点検索に
より、適応度関数の最大値を求めながら、最適な目標対
センサの割当てを求めることができる。

【０１０３】また、上記目的計算器として、評価関数を
目的関数として計算して出力する評価関数計算器を具備
すると共に、上記割当て決定器として、上記評価関数の
最小値を探索する最小値探索アルゴリズム計算器を具備
したので、目標対センサ割当て問題を、従来より様々な
研究が行われて来た最小値探索型最適化アルゴリズムに
当てはめて解くことができる。

【０１０４】また、上記最小値探索アルゴリズム計算器
として、相互結合型ニューラルネットワーク計算器を具
備したので、評価関数が単調に減少するように組まれた
ネットワーク型計算により、該評価関数の最小値を求め
ながら、最適な目標対センサの割当てを求めることがで
きる。

【０１０５】また、上記各割当効果計算器に、上記目標
管理器からの出力に基づいて各センサが任意の目標の観
測を行わない場合の非観測評価値を出力する非観測評価
器と、与えられる観測誤差分散に基づいて各センサが任
意の目標の観測を行う場合の観測時評価値を出力する観
測評価器と、上記非観測評価器からの非観測評価値と上
記観測評価器からの観測時評価値及び与えられる見通し
内外判定値に基づいて観測を行う効果を計算して各組合
せ効果として出力する観測効果計算器とを具備したの
で、観測の効果として、観測を行う場合と観測を行わな
い場合との違いを定量的に求めることが可能となる。

【０１０６】また、上記目標管理器として、動的平滑を
行う追尾フィルタを用いたので、目標の予測位置、予測
速度、および、これらの誤差を意味する予測誤差分散を
得ることができ、統計的な理論に基づく各組合せの効果
を計算することが可能となる。

【０１０７】また、上記非観測評価器として、上記追尾
フィルタが出力する予測誤差分散行列を入力し、その対
角要素を抽出して出力する対角要素抽出器を用いたの
で、観測を行わない場合の位置の予測誤差分散を得るこ
とができ、非観測時評価値を統計的に求めることが可能
となる。

【０１０８】また、上記各割当効果計算器に、上記セン
サ管理器からのセンサ毎観測情報と上記追尾フィルタか
らの追尾情報を入力して観測誤差分散を計算して観測誤
差分散行列を出力する観測誤差分散計算器を具備したの
で、観測を行う場合の統計的扱いが多次元で可能とな
る。

【０１０９】また、上記観測評価器として、上記観測誤
差分散計算器が出力する観測誤差分散行列からその対角
要素を抽出して出力する対角要素抽出器を用いたので、
観測を行う場合の位置の観測誤差分散を得ることがで
き、観測時評価値を統計的に求めることが可能となる。

【０１１０】また、上記観測効果計算器として、上記非
観測評価器からの予測誤差分散行列の対角要素と上記観
測評価器からの観測誤差分散行列の対角要素とを入力と
してそれら誤差分散行列の対角要素の逆数の和を計算し
各組合せ効果として出力する逆数加算型観測効果計算器
を用いたので、最小二乗推定に基づいて、観測を行う場
合の推定誤差分散行列を求めることが可能となる。

【０１１１】また、上記各割当効果計算器に、上記目標
管理器からの追尾情報と上記センサ管理器からのセンサ
毎観測情報及び与えられる地形情報の入力に基づいて上
記追尾情報の中から目標の予測位置を用いると共に上記
センサ毎観測情報からセンサの観測能力を用い各センサ
から任意の目標が地形の陰にならずに観測可能か否かを
判定してその見通し判定値を出力する見通し内外判定器
を具備したので、観測自体が不可能な場合を考慮に入れ
ることが可能となる。

【０１１２】また、地形情報を予め記憶してなる地形情
報記憶器を具備し、当該地図情報を上記見通し内外判定
器に与えるようにしたので、山などの地形の障害により
あるセンサからある目標の観測が不可能となる場合を考
慮に入れることが可能となる。

【０１１３】また、上記各割当効果計算器に、上記追尾
フィルタが出力する追尾情報の中から予測誤差分散と上
記観測誤差分散計算器が出力する観測誤差分散とを入力
して各センサで任意の目標の観測を行う場合の推定誤差
分散を計算して出力する推定誤差分散計算器をさらに具
備したので、ｉ番目のセンサでｊ番目の目標の観測を行
う場合の推定誤差分散を計算して出力することができ、
このため、観測を行わない予測誤差分散に対して誤差が
減少する度合いを比較することが可能となる。

【０１１４】また、上記非観測評価器として、上記追尾
フィルタが出力する追尾情報の中から予測誤差分散を入
力し、その超楕円体の体積を計算して出力する超楕円体
体積計算器を用いたので、多次元である予測誤差分散を
１つの量、すなわちスカラーとして統合し、効果の指標
として利用することが可能となる。

【０１１５】また、上記観測評価器として、上記推定誤
差分散計算器が出力する推定誤差分散を入力し、その超
楕円体の体積を計算して出力する超楕円体体積計算器を
用いたので、多次元である推定誤差分散を１つの量、す
なわちスカラーとして統合し、効果の指標として利用す
ることが可能となる。

【０１１６】また、上記観測効果計算器として、上記非
観測評価器が出力する予測誤差分散の超楕円体の体積と
上記観測評価器が出力する追推定誤差分散の超楕円体の
体積との差を求め各組合せ効果として出力する体積差型
観測効果計算器を具備したので、観測を行うことにより
誤差全体が減少する度合いを各センサ対目標の組合せの
効果として利用することが可能となる。

【０１１７】また、上記目標管理器として、目標に関す
る情報として、目標の前回位置とそこからの移動時間と
を出力する前回位置保持型監視器を用いたので、慣性に
よる力学的動特性を前提とできない運動を行う目標に関
して、その移動を監視することが可能となる。

【０１１８】また、上記各割当効果計算器に、上記目標
管理器が出力する目標の前回位置と移動時間、与えられ
る移動拘束条件とに基づいて目標の移動可能領域を計算
して出力する移動可能領域計算器を具備したので、目標
が所定の時間内で移動可能な領域を考慮して組合せの効
果を計算することが可能となる。

【０１１９】また、道路などの移動拘束条件を予め記憶
して移動拘束条件として上記移動可能領域計算器に出力
する移動拘束条件記憶器を具備したので、都市などにお
いて、目標が移動するために用いる道路や鉄道などの移
動手段を考慮した移動領域の計算が可能となる。

【０１２０】また、上記各割当効果計算器に、上記セン
サ管理器が出力するセンサ毎観測情報と与えられる都市
型構造体情報とを入力してセンサの観測可能領域を計算
して出力する観測可能領域計算器を具備したので、セン
サが観測可能な領域を考慮して組合せの効果を計算する
ことが可能となる。

【０１２１】また、都市構造体情報を予め記憶して上記
観測可能領域計算器に出力する都市構造体記憶器を具備
したので、都市内でセンサが観測を行う場合に障害とな
る建築物などを考慮した観測領域の計算が可能となる。

【０１２２】また、上記観測効果計算器に、上記移動可
能領域計算器が出力する移動可能領域と上記観測可能領
域計算器が出力する観測可能領域とを入力してそれらの
積集合領域を求め出力する積集合型観測効果計算器を具
備したので、目標が移動可能で、かつ、センサが観測可
能な領域を考慮して組合せの効果を計算することが可能
となる。

【０１２３】また、上記観測効果計算器に、上記積集合
型観測効果計算器が出力する積集合領域の面積を計算し
て出力する面積計算器をさらに具備し、該面積計算器の
出力を上記各割当て効果計算器全体の出力とするので、
目標が移動可能で、かつ、センサが観測可能な領域を目
標監視の指標として利用することが可能となる。

【０１２４】また、上記観測効果計算器に、上記移動可
能領域計算器が出力する移動可能領域の面積を計算して
出力する第１の面積計算器と、上記積集合型観測効果計
算器が出力する積集合領域の面積を計算して出力する第
２の面積計算器と、上記第１の面積計算器の出力と上記
第２の面積計算器の出力とを入力して移動可能領域の面
積に対する積集合領域の面積の比率を計算して出力する
比率計算器とをさらに具備し、該比率計算器の出力を上
記各割当て効果計算器全体の出力とするので、目標が移
動するかも知れない領域全体に対して観測できる部分の
割合いによって、目標対センサの組合せの効果を評価す
ることが可能となる。

【０１２５】さらに、上記観測効果計算器に、上記観測
可能領域計算器が出力する観測可能領域の面積を計算し
て出力する第３の面積計算器と、上記積集合型観測効果
計算器が出力する積集合領域の面積を計算して出力する
第４の面積計算器と、上記第３の面積計算器の出力と上
記第４の面積計算器の出力とを入力して観測可能領域の
面積に対する積集合領域の面積の比率を計算して出力す
る比率計算器とをさらに具備し、該比率計算器の出力を
上記各割当て効果計算器全体の出力とするので、センサ
が観測できる領域全体に対して、実際に目標が存在する
可能性がある部分の割合いによって、目標対センサの組
合せの効果を評価することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図２】この発明の実施の形態２の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図３】この発明の実施の形態３の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図４】この発明の実施の形態４の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図５】この発明の実施の形態５の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図６】この発明の実施の形態６の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図７】この発明の実施の形態７の構成を示すブロッ
ク線図である。

【図８】特開平９−２５７９２３号公報に示された従
来のセンサ群管理装置の構成を示すブロック線図であ
る。

【符号の説明】

１目標、２センサ、３センサ群管理装置、４観
測情報融合器、１２センサ管理器、１３目標管理器、
１４割当効果計算器、１５目的関数計算器、１６
適応度関数計算器、１７割当て決定器、１８最大値
探索アルゴリズム計算器、１９遺伝的アルゴリズム計
算器、２０評価関数計算器、２１最小値探索アルゴリ
ズム計算器、２２相互結合型ニューラルネットワーク
計算器、２３地形情報記憶器、２４追尾フィルタ、
２５非観測評価器、２６対角要素抽出器、２７観測
誤差分散計算器、２８観測評価器、２９見通し内外
判定器、３０観測効果計算器、３１逆数加算型観測
効果計算器、３２超楕円体体積計算器、３３推定誤差
計算器、３４体積差型観測効果計算器、３５都市型
構造体記憶器、３６移動拘束条件記憶器、３７前回
位置保持型監視器、３８移動可能領域計算器、３９
観測可能領域計算器、４０積集合型観測効果計算器、
４１面積計算器、４２第１の面積計算器、４３第
２の面積計算器、４４比率計算器、４５第３の面積
計算器、４６第４の面積計算器。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のセンサにより複数の目標を監視す
るセンサ群管理装置において、複数の目標に対応してそれぞれの目標に関する情報を出
力する複数の目標管理器と、複数のセンサに対応してそれぞれのセンサに関する情報
を出力する複数のセンサ管理器と、上記各目標管理器の出力と上記各センサ管理器の出力と
を入力し、各目標と各センサとのそれぞれの組合せの効
果を計算して出力する複数の割当て効果計算器と、上記各割当効果計算器の出力を入力して、与えられた仮
想割当てに対応する目的関数を計算して出力する目的関
数計算器と、上記目的関数計算器から出力される目的関数に基づいて
仮想割当てを上記目的関数計算器に出力すると共に、上
記目的関数の値の収束を判定し、収束したと判定された
場合に、そのときの仮想割当てを目標対センサ割当て情
報として上記各センサに出力する割当て決定器とを具備
したことを特徴とするセンサ群管理装置。
【請求項２】上記目的計算器として、適応度関数を目
的関数として計算して出力する適応度関数計算器を具備
すると共に、上記割当て決定器として、上記適応度関数
の最大値を探索する最大値探索アルゴリズム計算器を具
備したことを特徴とする請求項１記載のセンサ群管理装
置。
【請求項３】上記最大値探索アルゴリズム計算器とし
て、多点検索により最大値を求める遺伝的アルゴリズム
計算器を具備したことを特徴とする請求項２記載のセン
サ群管理装置。
【請求項４】上記目的計算器として、評価関数を目的
関数として計算して出力する評価関数計算器を具備する
と共に、上記割当て決定器として、上記評価関数の最小
値を探索する最小値探索アルゴリズム計算器を具備した
ことを特徴とする請求項１記載のセンサ群管理装置。
【請求項５】上記最小値探索アルゴリズム計算器とし
て、相互結合型ニューラルネットワーク計算器を具備し
たことを特徴とする請求項４記載のセンサ群管理装置。
【請求項６】上記各割当効果計算器に、上記目標管理
器からの出力に基づいて各センサが任意の目標の観測を
行わない場合の非観測評価値を出力する非観測評価器
と、与えられる観測誤差分散に基づいて各センサが任意
の目標の観測を行う場合の観測時評価値を出力する観測
評価器と、上記非観測評価器からの非観測評価値と上記
観測評価器からの観測時評価値及び与えられる見通し内
外判定値に基づいて観測を行う効果を計算して各組合せ
効果として出力する観測効果計算器とを具備したことを
特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載のセンサ
群管理装置。
【請求項７】上記目標管理器として、動的平滑を行い
追尾情報を出力する追尾フィルタを用いたことを特徴と
する請求項１ないし６のいずれかに記載のセンサ群管理
装置。
【請求項８】上記非観測評価器として、上記追尾フィ
ルタが出力する追尾情報から予測誤差分散行列を抽出し
その対角要素を抽出して出力する対角要素抽出器を用い
たことを特徴とする請求項７記載のセンサ群管理装置。
【請求項９】上記各割当効果計算器に、上記センサ管
理器からのセンサ毎観測情報と上記追尾フィルタからの
追尾情報を入力して観測誤差分散を計算して出力する観
測誤差分散計算器を具備したことを特徴とする請求項７
または８記載のセンサ群管理装置。
【請求項１０】上記観測評価器として、上記観測誤差
分散計算器が出力する観測誤差分散行列からその対角要
素を抽出して出力する対角要素抽出器を用いたことを特
徴とする請求項９記載のセンサ群管理装置。
【請求項１１】上記観測効果計算器として、上記非観
測評価器からの予測誤差分散行列の対角要素と上記観測
評価器からの観測誤差分散行列の対角要素とを入力とし
てそれら誤差分散行列の対角要素の逆数の和を計算し各
組合せ効果として出力する逆数加算型観測効果計算器を
用いたことを特徴とする請求項１０記載のセンサ群管理
装置。
【請求項１２】上記各割当効果計算器に、上記目標管
理器からの追尾情報と上記センサ管理器からのセンサ毎
観測情報及び与えられる地形情報の入力に基づいて上記
追尾情報の中から目標の予測位置を用いると共に上記セ
ンサ毎観測情報からセンサの観測能力を用い各センサか
ら任意の目標が地形の陰にならずに観測可能か否かを判
定してその見通し判定値を出力する見通し内外判定器を
具備したことを特徴とする請求項７ないし１１のいずれ
かに記載のセンサ群管理装置。
【請求項１３】地図情報を予め記憶してなる地形情報
記憶器を具備し、当該地図情報を上記見通し内外判定器
に与えることを特徴とする請求項１２記載のセンサ群管
理装置。
【請求項１４】上記各割当効果計算器に、上記追尾フ
ィルタが出力する追尾情報の中から予測誤差分散と上記
観測誤差分散計算器が出力する観測誤差分散とを入力し
て各センサで任意の目標の観測を行う場合の推定誤差分
散を計算して出力する推定誤差分散計算器をさらに具備
したことを特徴とする請求項９ないし１３のいずれかに
記載のセンサ群管理装置。
【請求項１５】上記非観測評価器として、上記追尾フ
ィルタが出力する追尾情報の中から予測誤差分散を入力
し、その超楕円体の体積を計算して出力する超楕円体体
積計算器を用いたことを特徴とする請求項１４記載のセ
ンサ群管理装置。
【請求項１６】上記観測評価器として、上記推定誤差
分散計算器が出力する推定誤差分散を入力し、その超楕
円体の体積を計算して出力する超楕円体体積計算器を用
いたことを特徴とする請求項１４または１５記載のセン
サ群管理装置。
【請求項１７】上記観測効果計算器として、上記非観
測評価器が出力する予測誤差分散の超楕円体の体積と上
記観測評価器が出力する追推定誤差分散の超楕円体の体
積との差を求め各組合せ効果として出力する体積差型観
測効果計算器を具備したことを特徴とする請求項１６記
載のセンサ群管理装置。
【請求項１８】上記目標管理器として、目標に関する
情報として、目標の前回位置とそこからの移動時間とを
出力する前回位置保持型監視器を用いたことを特徴とす
る請求項１記載のセンサ群管理装置。
【請求項１９】上記各割当効果計算器に、上記目標管
理器が出力する目標の前回位置と移動時間、与えられる
移動拘束条件とに基づいて目標の移動可能領域を計算し
て出力する移動可能領域計算器を具備したことを特徴と
する請求項１８記載のセンサ群管理装置。
【請求項２０】道路などの移動拘束条件を予め記憶し
て移動拘束条件として上記移動可能領域計算器に出力す
る移動拘束条件記憶器を具備したことを特徴とする請求
項１９記載のセンサ群管理装置。
【請求項２１】上記各割当効果計算器に、上記センサ
管理器が出力するセンサ毎観測情報と与えられる都市型
構造体情報とを入力してセンサの観測可能領域を計算し
て出力する観測可能領域計算器を具備したことを特徴と
する請求項１９または２０記載のセンサ群管理装置。
【請求項２２】都市構造体情報を予め記憶して上記観
測可能領域計算器に出力する都市構造体記憶器を具備し
たことを特徴とする請求項２１記載のセンサ群管理装
置。
【請求項２３】上記観測効果計算器に、上記移動可能
領域計算器が出力する移動可能領域と上記観測可能領域
計算器が出力する観測可能領域とを入力してそれらの積
集合領域を求め出力する積集合型観測効果計算器を具備
したことを特徴とする請求項２１または２２記載のセン
サ群管理装置。
【請求項２４】上記観測効果計算器に、上記積集合型
観測効果計算器が出力する積集合領域の面積を計算して
出力する面積計算器をさらに具備し、該面積計算器の出
力を上記各割当て効果計算器全体の出力とすることを特
徴とする請求項２３記載のセンサ群管理装置。
【請求項２５】上記観測効果計算器に、上記移動可能
領域計算器が出力する移動可能領域の面積を計算して出
力する第１の面積計算器と、上記積集合型観測効果計算
器が出力する積集合領域の面積を計算して出力する第２
の面積計算器と、上記第１の面積計算器の出力と上記第
２の面積計算器の出力とを入力して移動可能領域の面積
に対する積集合領域の面積の比率を計算して出力する比
率計算器とをさらに具備し、該比率計算器の出力を上記
各割当て効果計算器全体の出力とすることを特徴とする
請求項２３記載のセンサ群管理装置。
【請求項２６】上記観測効果計算器に、上記観測可能
領域計算器が出力する観測可能領域の面積を計算して出
力する第３の面積計算器と、上記積集合型観測効果計算
器が出力する積集合領域の面積を計算して出力する第４
の面積計算器と、上記第３の面積計算器の出力と上記第
４の面積計算器の出力とを入力して観測可能領域の面積
に対する積集合領域の面積の比率を計算して出力する比
率計算器とをさらに具備し、該比率計算器の出力を上記
各割当て効果計算器全体の出力とすることを特徴とする
請求項２３記載のセンサ群管理装置。