JP2000501839A - レーダシステムのための追跡方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ドエル時間に対するターゲット状態予測に基づいてそれぞれの伝播モードごとに複数のゲートを生成し、前記ゲートに含まれるターゲット測定点に基づいて前記ドエル時間に対するターゲット状態予測値を生成することよりなる信号エコーシステムの追跡方法。

Description

【発明の詳細な説明】 レーダシステムのための追跡方法 本発明は、フェーズドアレイレーダシステムまたはバイスタティック(ＢＩＳ ＴＡＴＩＣ)レーダシステム等のレーダシステムについての追跡方法に関する。 以下の議論はレーダシステムを用いているが、本発明はソナーシステム等の他の 信号エコーシステムにも適応することが出来る。 あるターゲットから戻って来るレーダ信号は、レーダシステムの受信システム に相対するターゲットの直距離（ｓｌａｎｔ ｒａｎｇｅ）、アジマス及び速度 に関して決定されるべき情報を有している。受信システムは、しかしながら、異 なる伝播経路もしくはモードを有するターゲットからの多数の信号をも通常受信 する。受信システムによって、および、受信システム内において流動されたノイ ズは、ターゲットからの帰還信号と誤認され、考慮されなければならない。ある 一つの伝播モードに関する信号に基づいてあるターゲットを追跡する追跡方法が 従来より採用されている。ある一つの伝播モードが選ばれると、他のモードに関 する情報は無視されるが、そのような情報は追跡方法の正確さと感度を向上させ るために使用することができる。 本発明によれば、ドエル時間の間のターゲット状態予測に基づいて各伝播モー ドのための複数のゲートを生成する：および 上記ゲートに属するターゲットの測定点に基づいて上記ドエル時間についてタ ーゲット状態評価を生成することを含む、 信号エコーシステムのための追跡方法が提供される。 本発明は、以下のことを含む信号エコーシステムについての追跡方法を提供す る： あるドエル点について、ターゲット測定点を得る； 上記測定点の少なくとも一つからターゲットの初期状態評価を得ることによっ て、追跡を初期化する； 上記ターゲット状態評価に基づいて続くドエル時間についてターゲットの状態 予測を決定する； 上記ターゲットの状態予測に基づいて各伝播モードについて複数のゲートを生 成する；および 上記続くドエル時間について、上記ゲートに属するターゲットの測定点に基づ いて上記続くドエル時間についてターゲットの状態評価を生成する。 ターゲッ トの状態評価は、上記ゲート内の上記測定点に対して関連する仮説および上記仮 説に対する関連する確率を適応することによって生成することができ、各仮説に ついて測定点から条件付きの状態評価を得るとともに、上記確率を乗算すること により、上記条件付き状態評価を合算する。 追跡初期化ステップは、上記続く ドエル時間について複数の上記ターゲットの状態評価を生成することにより、複 数の追跡フィルタを初期化するため複数の伝播モードについて行うことが有利で ある。 本発明は、更に、複数の伝播モードに関連して付加的なパラメータを含むため 、ターゲット状態べクトルを延長するとともに、ターゲット状態評価を更新する 際に、上記モードについて伝播経路特性に関連する不確定性の測定を考慮するこ とを含む信号エコーシステムについての追跡方法についても提供する。 以下に本発明の好ましい実施例が添付の図面を参照してある一つの例として記 述される、ここで： 図１は見通し外レーダ(ＯＴＨＲ)システムの図式的なダイヤグラムである； 図２は測定参照フレームのダイヤグラムである； 図３は可能な伝播モードのダイヤグラムである； 図４はターゲット軌跡のグラフである； 図５はシステムの測定幾何学のダイヤグラムである；および 図６はターゲットの状態評価のための多重ゲートのダイヤグラムである。 バイスタティックレーダシステムは、分離された送信と受信のサイトを採用し ており、上空波システムとして知られている、電離層によっ屈折されるよう水平 から上向きに送信信号を指向させる見通し外レーダ(ＯＴＨＲ)システムを含んで いる。ＯＴＨＲシステムは、レーダ波を海水の表面に沿って伝播させるとともに 、対象物から反射されたレーダ信号によって対象物を検出することができる受信 シ ステムを備える表面波レーダシステムをも含む。 図１に示されたＯＴＨＲシステムには、受信システム４と送信システム６を含 む。送信システム６は、送信機サイトにある送信アンテナのインラインアレイ７ と電気信号を上記アンテナに送る制御システムを備える。受信システム４は、受 信アンテナのインラインアレイ１２および受信機サイトに位置するアンテナによ って受信された信号を処理するための制御システム１６を備える。ＯＴＨＲシス テムはアリススプリングス(Ａｌｉｃｅ Ｓｐｒｉｎｇｓ)にあるジンダレイ(Ｊ ｉｎｄａｌｅｅ)設備(ＪＦＡＳ)および米国海軍のＲＯＴＨＲシステムを含む。 レーダの広い送信ビームは電離層の領域に向けて指向され、電離層から屈折さ れた信号はターゲット３を監視するため、再指向される。ビームはターゲットが 位置する領域または範囲に効果的に指向される。ある領域には多数のターゲット が存在する可能性があり、受信機制御システム１６は照射された領域から戻って 来たエネルギーを多数の小さなビームに分割し、受信システムからの各距離によ って特徴付けられる複数の領域セルにさらに分割される。このことは受信システ ム４が照射された領域内に存在する多数のターゲットを追跡することを可能にす る。受信ビームはさらに受信システム４に対する対象物の相対速度によって特徴 付けられる複数の速度セルに分割することができる。このことは、受信システム ４からの対象物の距離に基づいてそれら対象物が分離できなかった場合には、そ れらの速度に基づいてターゲットを分離することができる。送信および受信ビー ムは、多数のビーム指向位置を通して、ある与えられた位置において、消費され る時間でもって同期して移動、もしくは走査される。以下では上記時間をドエル 時間と呼称する。各ドエル時間の間に受信されたレーダ信号、またはエコーから 得られる測定値はドエルと呼称される。 制御システム１６の制御ソフトウエアは、各ドエルからあるターゲットに関す る４つのパラメータを得ることができ、これらのパラメータは伝播経路長、もし くは直距離(Ｒ)、アジマス(Ａ)、ドップラー周波数ずれ、もしくは径方向速度( Ｄ)および信号対雑音比(ＳＮＲ)測定に基づいた信号強度である。これらは、Ｒ ＡＤもしくはレーダ座標と呼称される。ドエルから得られる測定値のセットは他 のターゲットからのクラッタ(ｃｌｕｔｔｅｒ)および検出値をも含む。 ドエルは図２に示すように、３次元軸上において候補検出点としてそれらをプ ロットすることにより、図形的に表現することができ、ドエルｔ＝ｋについて、 ある軸はＲを表わし、今一つはＡを、また第３の軸はＤの値をそれぞれ表わす。 １００及至１０００のオーダーのいかなるドエル時間t＝ｋについて、候補検出 点５０が受信システム４によって決定される。上記点５０のいくつかはあるター ゲットに対応し、他の点はクラッタエコーや送信システム６あるいは受信システ ム４内に固有の雑音に単に関係するものである。クラッタエコーは地面や、例え ば流星などの興味のない対象物からの背面散乱によって生じる。ＯＴＨＲシステ ムは、図３に示すように、受信システム４に向けてエコーを下向きに屈折させる 異なる高さ５３の複数の異なる電離層５４によって、ターゲットから帰還する複 数のエコー経路が存在するため多重経路伝播に従属する。４つの異なる反射層Ｆ₀ 、Ｆ₁、Ｆ₂およびF₃まで存在し得るとすると、これら層の組み合わせによる反 射に対応してターゲットから帰還するエコーは複数となる。伝播モードは、信号 が屈折される層によって規定される。例えば、Ｆ₀−Ｆ₁は層Ｆ₀を介した送信経 路と層Ｆ₁を介した受信経路についての伝播モードであり、ここで、Ｔは図３に 示すようにターゲット３を表わす。候補検出点５０についての伝播経路が知られ ていない場合、異なる層の高さは上記同一のターゲットについて異なる伝播モー ドの点間の関係に関する幾つかの情報を与える市販の電離層サウンダを用いて決 定される。各層の高さと特性を知ることによって、異なる伝播モードの予想され るＲＡＤ測定に関しての指示を与える。 ある与えられたドエルｋにおけるターゲットの状態は以下のように表される。 スレートである。移動の方程式はターゲットの動的挙動を記述するのに用いられ 、例えば、一定速度のターゲットはドエル間の時間が一定であれば、以下の式に 従う。この式は公知の状態−空間形式において、以下の如く表される。 x(k+1)=F(k)x(k)+v(k) （３） ここで、Ｆ(ｋ)は既知のマトリックスであり、例えば、一定速度のターゲットの 場合、次式で表される。 ここで、Ｔ_kはドエルkとｋ＋１の間の時間である。項ｖ(ｋ)は標準カルマンフィ ルタリングにおいて使用されている０平均ホワイトガウシアンプロセスノイズを 表わす。ｖ(ｋ)の共分散行列Ｑ(ｋ)は既知であると仮定する。 ワイ・バー−シャロム（Ｙ．Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ）とティー・イー・フォー トマン（Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎｎ）著「トラッキングおよびデータアソシエー ション」、アカデミックプレス、１９８８に記述された確率的データアソシエー ション（ＰＤＡ）フィルタに基づいた現在使用されている追跡方法は図２に示す 通常０である。仮定されたアジマスクロッシングレートで対応するように初期セ って開始される。さらなる測定選択はターゲット測定の次の予測位置の付近の有 効ゲート７０内に入る測定値のみを採用することによって達成される。この方法 は追跡の間レーダの地上座標へのマッピングの知識を要求しない。この方法の不 利な点は多重経路伝播から得られる多重の検出値によってもたらされる情報を使 用できないことにある。また、多重経路伝播の存在は、ＰＤＡの如き従来のフィ ルタを用いたレーダ座標系において追跡が実行される場合、図４に示すように単 一のターゲットについて発生されるべき多重の軌跡６０、６２および６４を惹起 する。もしも軌跡６２と６４が仮定されたモードについて、期待される分離を近 接して発生する場合には図５の同一のターゲット５２に関連すると考えられ、こ こで過剰に発散する軌跡６６は他のターゲットに対応するか、クラッタに対応す るものとして無視することができる。従来のＰＡＤ追跡において、通常おこって くるこのような状態は同一のターゲットに互いに関係する多重モード軌跡をグル ープ化するためのフュージョン又はクラスタリング走査を必要とする。このこと は、ある特定の伝播モードで軌跡を特定することを可能にする。座標登録の今一 つの状態はレーダオペレータに対して図形表示のために軌跡を地上座標系に写像 することを要求する。 以下に記述する好ましい実施例では、追跡の開始および追跡の間、多重経路伝 播の利点を考慮し、この利点を採用するために電離層サウンダや他の手段によっ て与えられる仮想高さを含む電離層構造の明確な知識を用いる。このことはター ゲットにつき、単一の検出を期待するのみであり、多重経路検出によってもたら されるターゲット関連の付加的な情報からの利点を得ることを不可能とする従来 の方法から区別される。単一ターゲットの多重経路検出から得られる追跡動作に おけるゲインは種々の伝播モードの幾つかあるいは全てを介したターゲット検出 の確率が低い場合に重要である。 ターゲットの状態は式(１)のように表され、ここでｒは地球９の表面を横切る いて実行されるが、ターゲットの動的挙動を記述するとともにそれらを他の測定 座標系に関連させるためには、例えば、好ましい伝播モードに対して、他の基準 フレームを使用することができる。 地上およびレーダ座標系間の変換は以下の式で表される。 ここで、時間ｋにおいて、図５に示すように、Ｒは測定された直距離、Ａは測定 されたアジマス、Ｄはドップラー速度(直距離レート)、ｈは受信経路上の仮想分 離高さ５３、ｈ₁は送信経路上の仮想分離層高さ５４である。直距離Ｒは送信機 ７からターゲット５２を経て受信機４に至る全経路長の１／２として定義される 。測定されたアジマス、もしくは円錐角Ａは入射光線５７と受信機アレイ軸１２ の 種々の伝播モードは対応する図３に示すようにターゲットに対して、対応する 外側の境界と帰還伝播モードの組み合わせＦ₀−Ｆ₀、Ｆ₀−Ｆ₁、Ｆ₁−Ｆ₀、・・・ 、Ｆ₂−Ｆ₂に応じてラベル付けされる。高さｈ₀、ｈ₁、ｈ₂、ｈ₃をもった４つの 可能な電離層Ｆ₀、Ｆ₁、Ｆ₂、Ｆ₃についてこれらのモードは１から１６でそれぞ れ番号付けされる。ターゲットの状態ｘ(ｋ)に関連して種々の電波モードについ ての測定プロセスを以下の式で表わすことができる。 等々、および可能な電波モードを仮定された数ｎは時間とともに変化し得る。上 記においてｗ_i(ｋ)と仮定された測定ノイズ項を表わす既知の共分散Ｒ_i(ｋ)を持 った０平均ホワイトガウシアンシーケンスである。上記の非線形測定関数Ｈ_i(・ )の実際の形式は図５に示される電離層モデルの幾何学形状によって決定される とともに、他のファクタの中で電離層ｈ_rとｈ_fの仮想高さ５３および５５とを受 信機および送信機アレイ７および１２の位置及び分離状態に依存する。 図５における仮想電離層高さｈ_iは近似的にしか知ることができないが、しか し、それはターゲットの動的挙動に比較すれば非常に緩慢に変わると考えられ、 それらは状態べクトルｘ(ｋ)に含まれることができ、ターゲットを記述する動的 変数に従って評価される。この場合、式(１)に変えて以下の式を用いる。各仮想高さは以下の式を満足する。 h_i(k+1)=h_i(k)+v_i(k) （８） ここで、ｖ_i(ｋ)は小さい処理ノイズ項である。 基準地上フレームへの変換は、対応する仮想高さｈ_rおよびｈ_fを有する外側境 界と帰還伝播モードの組み合わせＦ_r及びＦ_fの選択を有する。式(５)への逆変換 は以下の式で表され、 かつ図５に示す幾何学系から導かれる。 Ｐ（ｋ|ｋ）で表される。 ある任意の時刻０において、追跡が未だ観察されていないターゲットに対応す る初期点５０を選択することによって開始される。この測定に寄与する伝播モー はある与えられた伝播モード、もしくは送信および受信経路について電離層高さ が仮定されない限り式(９)から導くことはできない。好ましい方法は、それ故ｎ 個のトラッキングフィルタ、各可能な初期伝播モードについて一つを初期化する ことである。各フィルタは第１の測定点５０に基づいて式(９)を用いてその初期 状態評価を与えるために対応する仮想高さｈ_rおよびｈ_fを持った特定の初期伝播 モードを仮定する。初期ターゲットアジマスレートの評価は、通常０である出発 値に設定される。初期状態エラー共分散Ｐ（０|０）は同様に与えられ、ターゲ ットの位置および速度における初期の不確定性を補うために十分大きな値に設定 される。初期化の他の方法は単一のレーダドエルより多くのドエルからのデータ を用いることによって可能であるが、先に述べた方法はこれらの内で最も簡単で ある。測定点５０から初期化されたｎ個のフィルタの内、正しい初期伝播モード の仮定に基づくフィルタは、最良を実行すると期待され、従って、その状態評価 はそれによって初期化された他のフィルタのものよりも一層正確（平均的により 小さいエラーを含むという意味において）であると考えられる。処理が進むに従 って、上記のように初期化されたｎ個のフィルタのいずれがその動力学的モデル が式(２)で表されると仮定されるターゲットに匹敵するかが状態評価の観察によ って明らかになる。 上記で初期化された各トラッキングフィルタによって要求される回帰的な処理 が以下に記述される。この処理の目的は、回帰的な方法でターゲット状態の近似 さの測定値Ｙ(１)、…、Ｙ(ｋ)、ここで、Ｙ(ｉ)はドエルｉにおいて受信された 測定値のセットを表わす、を含む測定データに基づいて計算することである。評 ることにより与えられる。軌跡の正確性は状態エラ一共分散Ｐ(ｋ|ｋ)から得ら れる標準偏差のサイズによって示される。式(３)の動的ターゲットモデルは各伝 播モードにおいて次のドエルの間、各測定値が測定値のノイズのない状態におい ０)は先に述べたワイ・バー・シャロム(Ｙ．Ｂａｒ−Ｓｈａ１ｏｍ)とティー・ イー・フォートマン(Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎｎ)著「トラッキングおよびデータ アソシエーション」、アカデミックプレス、１９８８に記述されたカルマンフィ ルタリングの通常の方法において、以下のように与えられる。 ここで関連する共分散は、 P(1|0)=F(0)P(0|0)F'(0)＋Q(0) (11) で与えられ、ここでＦ’は式（３）における遷移行列の置換行列である。一つの Ｆ₀、Ｆ₀−Ｆ₁、…、等に対応して各トラッキングフィルタにつき測定空間内に おいてｎ個のゲート７２、７４および７６を生成するのに使用される。各々の伝 播モードについての測定値予測は以下の通りである。 関連する測定値予測共分散は以下の式で与えられる。 測定関数Ｈ_i(・)のヤコブ行列である。各伝播モードについての有効ゲートはＲ ＡＤ空間における楕円領域で以下の式により定義される。 ここでγ_iは有効ゲートのサイズである。ゲートｉの中にターゲットが入る確率 はＰ_G ⁱで表される一方、ｉ番目の伝播モードを介してターゲットを検出する確率 はＰ_D ⁱで示される。このことは、図６において３個の伝播モードＦ₀−F₀、Ｆ₀− Ｆ_1、…、等に対する測定予測値８２，８４および８６上に中心がおかれた３つの ゲート７２、７４および７６について示されている。ゲートはオーバーラップす るかもしれないし、しないかもしれない。有効領域は有効ゲートの結合として、 あるいはそれら結合を含むある領域として定義される。有効ゲートの内側に入る 点はターゲット５２に恐らく関係するものとして受け入れられるとともに、いっしょに用いられる。対応する状態エラー共分散はＰ(１|１)に更新される。 このプロセスは回帰的であって以下のように表される。 む図２に与えられた形式の０からｋまでのドエルからの全ての情報４８に基づい たターゲット状態ｘ(ｋ)の近似的な最小二乗平均エラー評価である。この評価は ターゲット状態の確率密度関数が全ての測定データに合うようなガウス関数とし て仮定されているために近似的である。 め、ゲート７２，７４，７６等に入り込む測定値はワイ・バー・シャロム(Ｙ． Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ)とティー・イー・フォートマン(Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎ ｎ)との「トラッキングおよびデータアソシエーション」、アカデミックプレス 、１９８８に記述された確率的データアソシエーションフレームワークにおいて 使用され、あるターゲットから、もしくはクラッタによる測定を考慮するのに加 えて測定値を生成した可能性のある伝播モードについてのアソシエーション仮説 を含んでいる。ターゲット存在又はコンフィデンスモデルはエス・ビー・コール グローブ(Ｓ．Ｂ．Ｃｏｌｅｇｒｏｖｅ)，エイ・ダブリュ・デイビス(Ａ．Ｗ． Ｄａｖｉｓ)およびジェイ・ケイ・アイリフ(Ｊ．Ｋ．Ａｙｌｉｆｆｅ)の「トラ ック・イニシエーション・アンド・ニアレスト・ネイバーズ・インコーポレイテ ッド・イントゥ・ポロバービリステイック・データ・アソシエーション」、J.El ec.and Electronic Eng.,Australia,Vol.6,No.3,pp.191-198,1986に記述された フィルタと協動することができる。時刻ｋにおいて、時刻ｋに対して与えられた データでターゲットが存在する確率はＰ_E(ｋ|ｋ)で示される。ターゲットの存在 はターゲットの存在確率Ｐ_E(ｋ|ｋ−１)の予測確率が以下の式を満足するように ２状態のマルコフチェインとしてモデル化されている。 P_E(k-1|k-1)=Δ₀P_E(k|k-1)+Δ₁｛1-P_E(k-1|k-1)｝ (16) ここで２つの遷移確率はΔ。とΔ,は以下の式によって定義されている。 Δ₀＝Ｐ_r(時刻ｋにおいてターゲットが存在する|時刻ｋ−１においてターゲッ トが存在する)、 Δ₁＝Ｐ_r(時刻ｋにおいてターゲットが存在する|時刻ｋ−１でターゲットが存 在しない） 任意の初期値Ｐ_Eで(０|０)＝０．５が仮定されている。 フィルタリング処理の一例として、ゲート７２と７４が伝播モードＦ。−Ｆ₀ およびＦ₀−Ｆ₁と協動し、ゲート７６が伝播モードＦ₁−Ｆ₁と連携し、各セ １)、８２、８４および８６で与えられた場合を考える。これらの伝播モード を１，２，３と数え、測定値予測に引用する。ゲート７２が２つの測定値ｙ₁、 ｙ₂９０を含み、ゲート７４が１つの測定値ｙ₃９２を含み。一方、ゲート７６が いかなる測定値をも含まないと仮定する。適応しうる７個のアソシエーション仮 説（−１から５で与えられる。）は以下の通りである： （−１）ターゲットは存在しない。 （０） ターゲットは存在するが、すべての有効であると考えられた測定 値ｙ₁、ｙ₂およびｙ₃はクラッタである。 （１） ｙ₁およびｙ₃がクラッタであり、ｙ₂は伝播モードＦ₀−Ｆ₀による ターゲット検出である。 （２） ｙ₂とｙ₃はクラッタであり、ｙ₁は伝播モードＦ₀−Ｆ₀によるター ゲット検出である。 （３） ｙ₃はＦ₀−Ｆ₁によるターゲット検出であり、ｙ₁とｙ₂の両方がク ラッタである。 （４） ｙ₃はＦ₀−Ｆ₁によるターゲット検出であり、ｙ₂はＦ₀−Ｆ₀によ るターゲット検出であり、ｙ₁はクラッタである。 （５） ｙ₃はＦ₀−Ｆ₁によるターゲット検出であり、ｙ₂はＦ₀−Ｆ₀によ るターゲット検出であり、ｙ₁はクラッタである。 上記可能性のあるアソシエーション仮説の各々について、条件付ターゲッ ｏｒｄ)とアール・ジェイ・エヴァンス(Ｒ．Ｊ．Ｅｖａｎｓ)の“Probabilistic Data Association for Systems with Multiple Simultaneous Mcasurements”, Automatica,Vol.32,No.9,pp.1311-1316,1996に記載されてい に与えられる。 ここで、項Ｊ_iおよびＳ_iは式(１３)と同様である。対応する条件付き状態エラー 共分散Ｐ_i(ｋ|ｋ)は以下の式により与えられる。 ここで、Ｃ≧１はターゲットが存在しない場合に、増大する不確定性を表わすス ケールファクタである。 各アソシエーション仮説の確率の計算、これはアソシエーション確率と呼ばれ る、はワイ・バー−シャロム(Ｙ．Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ)とティー・イー・フォ ートマン(Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎｎ)著「トラッキングおよびデータアソシエー ション」、アカデミックプレス、１９８８に記述されているようにレーダ測定空 間内において、均一に分散されたクラッタ測定値とポワソンモデルを仮定するこ とにより、有効領域の内側のクラッタ点の数について空間密度λを用いて図示さ れる。また、いかなる伝播モードを介したターゲット検出確率Ｐ_Dが同一である とし、ゲート確率Ｐ_Gも同一であると仮定する。Ｐ_DとＰ_Gはシステム２の走査特 性が与えられた追跡方法から最適な挙動を抽出すべく選択された与えられた値で あるパラメータである。現在の時間ｋまでの全ての測定データに関して条件付け られた各アソシエーション仮説ｉの確率として定義されているアソシエーション 確率β_i(ｋ)はジー・ダブリュ・プルフォード(Ｇ．Ｗ．Ｐｕｌｆｏｒｄ)とアー ル・ジェイ・エヴァンス(Ｒ．Ｊ．Ｅｖａｎｓ)著“Probabilistic Data Associa tion for ASystems withMultiple Simultaneous Measurements”,Automatica,Vo l.32,No.9,pp.1311-1316,1996に記述されているように以下の式によって表され る。 ウス密度であり、δ(ｋ)はアソシエーション確率の層が１になるように選ばれた 正規化定数である。 フィルタについて更新されたターゲット状態評価は、各々のアソシエーション 確率によって決定される重みをつけた条件付き状態評価を積算することによって 以下のように得られる。 状態エラー共分散Ｐ(ｋ|ｋ)はワイ・バー−シャロム(Ｙ．Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ )とティー・イー・フォートマン(Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎｎ)著「トラッキング およびデータアソシエーション」、アカデミックプレス、１９８８に記載された ガウシアンミックスチャーから標準的な技術を用いて以下のように得られる。 更新されたターゲット存在確率Ｐ_E(ｋ|ｋ)は以下の通り得られる。 P_E(k｜k)=1-β_-1(k) (22) トラック管理はターゲット存在確率を以下の式に従って閾値保持することによっ て達成される。 P_E(k|k)＜P_DEL⇒delete track P_E(k|k)＞P_CON⇒confirm track ここでＰ_DELおよびＰ_CONはトラック管理閾値である。Ｐ_DEL＜Ｐ_CONであることに 注意すべきである。Ｐ_E(ｋ|ｋ)はドエルからドエルで相当に変化するので式（２ ３）におけるトラック確認について最後の２，３のドエルに亙ったＰ_E(ｋ|ｋ)の 平均値を用いるのがより良い。 上記の方法は有効ゲートの内側に入る任意の数の測定および任意の数の伝播モ ードに容易に拡張することができる。任意のクラッタ確率密度関数および同一で ないゲートおよび検出確率は本方式内で容易に達成することができる。 上で述べたトラッキングフィルタはＣプログラム言語を用いたソフトウエアに よって実現でき、デジタル・イクイップメント・コーポレイションの１７５ＭＨ ｚのアルファ・ワークステーション上で実行される。好ましい実施例ではＦ₀− Ｆ₀、Ｆ₀−Ｆ₁、Ｆ₁−Ｆ₀およびＦ,−Ｆ,に対応する４つの伝播モードを仮定し ている。Ｆ₀とＦ₁の電離層の仮想高さは式(７)において状態変数として含まれ、 これらはターゲットのレンジ（領域）、アジマス、レンジレートおよびアジマス レートとともにノイズ測定値から推定される。 多くの修正はこれまで図面を参照して述べた本発明の範囲を逸脱することなく 当業者にとって明らかであろう。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ， ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，Ｓ Ｚ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ， ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，Ｇ Ｅ，ＨＵ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ， ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，Ｐ Ｌ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ， ＶＮ (72)発明者 ジャロット，ロバート・キース オーストラリア3134ビクトリア州 リング ウッド・ノース、ブラムリー・ロード28番 (72)発明者 エバンズ，ロビン・ジョン オーストラリア3195ビクトリア州 アスペ ンデイル、ベイビュー・レイン５番

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． ドエル時間に対するターゲット状態予測に基づいてそれぞれの伝播モード ごとに複数のゲートを生成し、 前記ゲートに含まれるターゲット測定点に基づいて前記ドエル時間に対するタ ーゲット状態予測値を生成することよりなる信号エコーシステムの追跡方法。 ２． 請求項１に記載の方法であって、 初期ドエル時間に対する初期ターゲット測定点を得、 前記初期測定点のうちの少なくとも一つから初期ターゲット状態予測値を得る ことで追跡を開始し、 前記初期ターゲット状態予測値に基づいて前記初期時間後にドエル時間に対す る前記ターゲット状態予測を判定することよりなる追跡方法。 ３． 請求項２に記載の方法であって、ターゲット状態予測値が、アソシエーシ ョン仮定を前記ゲートにおける前記測定点に、また、アソシエーション確率を前 記仮定にそれぞれ適用し、各仮定について測定点から条件状態予測値を得て、前 記確率で掛け合わせた前記条件状態予測値を加算することにより生成してなる追 跡方法。 ４． 請求項３に記載の方法であって、ターゲットトラックの存続確率Ｐ_Eが、 前記アソシエーション確率のうちの少なくとも一つから得られ、このＰ_Eが所定 閾値よりも小さければ、前記ターゲット状態予測値を利用して維持するターゲッ ト追跡を削除することよりなる追跡方法。 ５． 請求項４に記載の方法であって、前記測定点が、ドエルから得られたＲＡ Ｄ空間における座標検出点である追跡方法。 ６． 請求項５に記載の方法であって、前記ターゲット状態予測が、運動の一次 方程式を利用することで前記ターゲット状態予測値から得られることよりなる追 跡方法。 ７． 請求項６に記載の方法であって、前記ゲートが、ＲＡＤ空間において楕円 形状を有し、かつ、それぞれの伝播モードごとにＲＡＤ空間に対して前記ターゲ ット状態予測を翻訳して、有効ゲートを定義するそれぞれの伝播モードごとの対 応する予測共分散とを得ることにより得られた有効ゲートである追跡方法。 ８． 請求項７に記載の方法であって、前記仮定が、ターゲットがない、前記ゲ ートないの測定点が散乱している、前記ゲートのうちの少なくとも一つにおける 測定点がターゲット検出である、を含んでなる追跡方法。 ９． 請求項２から８までの何れか一項に記載の方法であって、前記追跡開始ス テップが、複数の伝播モードについて実行することで、複数の前記初期ターゲッ ト状態予測値を生成して複数の追跡フィルターを開始してなる追跡方法。 １０． 複数の伝播モードにアソシエーションする追加パラメータを含ませるべ くターゲット状態べクトルを拡張し、ターゲット状態予測値を更新する際に、伝 播路特性にアソシエーションした測定不確実性を考慮することよりなる信号エコ ーシステムの追跡方法。