JP2001296356A - 複数センサの制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 目標がセンサの観測範囲内に出現する度合い
を考慮し、センサの制御を行う複数センサの制御装置を
得る。 【解決手段】 目標航跡情報、センサの性能情報、およ
び遮蔽物情報に応じて、目標が出現している比率を考慮
して観測優先度を、観測優先度ベクトルとして評価する
出現比率考慮観測優先度ベクトル評価器１２と、目標航
跡情報、およびセンサの性能情報に応じて、センサから
目標を観測した場合の観測効果を算出する観測効果算出
器３と、観測優先度ベクトル、および観測効果に応じ
て、センサから目標に対する観測割当て結果を算出する
出現比率考慮センサ対目標割当て器１３とを備えた。

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、製造業、流通
業、および経営管理などで問題となる、多数の供給源か
ら多数の消費対象に消費資源を最適に配分するための資
源配分に関するものであり、ここでは特に、複数のセン
サにより対象の観測を行う場合に、各センサに観測の役
割を指示する複数センサの制御装置について述べる。ま
た、これらの発明は、妨害リソース配分問題などにも適
用することが可能である。

【０００２】

【従来の技術】図１６は例えば「多目標追尾のためのセ
ンサ群協調管理方法（野本弘平、木瀬若桜、白石將、日
本ファジィ学会関東支部特別ワークショップ、１９９
９．１．２１．２２）」で説明されている従来の複数セ
ンサの制御装置を示すブロック図であり、図において、
１は目標航跡情報を格納する目標航跡情報ファイル、２
はセンサの性能情報を格納するセンサ情報ファイルであ
る。３はそれら目標航跡情報、およびセンサの性能情報
に応じて、センサから目標を観測した場合の観測効果を
算出する観測効果算出器、４はその観測効果に応じて、
センサから目標に対する観測割当て結果を算出するセン
サ対目標割当て器、５はそのセンサ対目標割当て器４で
の割当て手順を示すルール、６はその観測割当て結果を
格納する割当て結果ファイルである。

【０００３】次に動作について説明する。目標航跡情報
ファイル１には、予めレーダ、パッシブセンサ、または
赤外線撮像装置などのセンサにより得られる目標の位
置、進行方向、および速度を含む目標航跡情報を格納し
ておく。また、センサ情報ファイル２には、予めセンサ
の探知範囲などを記録したセンサの性能情報を格納して
おく。観測効果算出器３は、それら目標航跡情報および
センサの性能情報を入力し、各センサが各目標の観測に
対する効果を算出する。効果の算出は、例えば、各セン
サと目標の位置関係、あるいは目標の予測位置の範囲な
どから行う。これらの効果の算出を各センサから各目標
に対して行い、その結果を観測効果行列として出力す
る。図６は観測効果行列を示す説明図であり、図におい
て、センサはＭ個、目標はＮ個存在し、例えば、センサ
ｉから目標ｊに対する観測効果行列はＥｉｊとなる。

【０００４】センサ対目標割当て器４は、その観測効果
行列を入力し、ルール５で与えられる割当て手順に従っ
て、各センサからの各目標の観測の効果が高くなるよう
に割当てを実施する。図１７はルール５で与えられる割
当て手順を示すフローチャートであり、図において、ま
ず、観測効果行列の中から最も大きい要素を選択し、そ
の選択された要素に応じてセンサｉから目標ｊに割当て
を行う（ステップＳＴ１）。他に利用可能なセンサもし
くは割当てるべき目標が存在するか判定し（ステップＳ
Ｔ２）、存在する場合は、観測効果行列の中から次に大
きい要素を選択するようにステップＳＴ１に処理を進め
（ステップＳＴ３）、存在しない場合は割当てを終了す
る。これらの処理により、センサ対目標割当て器４は、
各センサから各目標への割当て結果を割当て行列として
出力し、割当て結果ファイル６は、その割当て行列を格
納する。図１８は割当て行列を示す説明図であり、図に
おいて、割当て行列は、図６に示した観測効果行列と同
様に、センサはＭ個、目標はＮ個存在し、例えば、セン
サｉから目標ｊに対する割当て行列はＸｉｊとなる。こ
の割当て行列の各要素は、初期値として０が与えられ、
例えば、センサｉから目標ｊに対する割当ての決定に応
じて値が与えられる。なお、従来の複数のセンサの制御
装置では、このような割当て規則を、ヒューリスティッ
クな方法により記述し実施している。従って、この場
合、ルール５はヒューリスティックアルゴリズムという
ことになる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の複数のセンサの
制御装置は以上のように構成されているので、目標およ
びセンサの数と、現在の観測効果のみを利用して割当て
を行っていた。従って、観測時に、センサから目標が観
測範囲外の位置に存在するか否かということを考慮して
おらず、センサから目標が観測範囲外の位置に存在する
場合は、それらの目標に対して実際に観測を行うことが
できなくなるという課題があった。

【０００６】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、目標がセンサの観測範囲内に出現
する度合いを考慮し、センサの制御を行う複数センサの
制御装置を得ることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明に係る複数セン
サの制御装置は、遮蔽物情報を格納する遮蔽物データベ
ースと、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽
物情報に応じて、目標が出現している比率を考慮して観
測優先度を、観測優先度ベクトルとして評価する出現比
率考慮観測優先度ベクトル評価器と、観測優先度ベクト
ル、および観測効果に応じて、センサから目標に対する
観測割当て結果を算出する出現比率考慮センサ対目標割
当て器とを備えたものである。

【０００８】この発明に係る複数センサの制御装置は、
出現比率考慮観測優先度ベクトル評価器に、センサの性
能情報、および遮蔽物情報に応じて、センサの覆域を算
出するセンサ覆域算出器と、センサの覆域、目標航跡情
報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じて、目
標が見通し外に入る位置を予測する目標見通し外位置予
測器と、センサの覆域、目標航跡情報、センサの性能情
報、および遮蔽物情報に応じて、目標の出現位置を予測
する目標出現位置予測器と、目標の出現位置、目標が見
通し外に入る位置、および目標航跡情報に応じて、各目
標に対して見通し内に出現している時間の比率を、目標
見通し内出現比率として算出する目標見通し内出現比率
計算器と、目標見通し内出現比率を目標観測優先度ベク
トルに変換する目標観測優先度ベクトル変換器とを備え
たものである。

【０００９】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標見通し外位置予測器に、センサの覆域、目標航跡情
報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じて、各
目標が見通し外に入る位置を直線予測する直線目標見通
し外位置予測器を備え、目標出現位置予測器に、センサ
の覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽
物情報に応じて、各目標の出現位置を直線予測する直線
目標出現位置予測器を備えたものである。

【００１０】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標見通し外位置予測器に、センサの覆域、目標航跡情
報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じて、遮
蔽物を考慮して各目標が見通し外に入る位置を予測する
遮蔽物考慮目標見通し外位置予測器を備え、目標出現位
置予測器に、センサの覆域、目標航跡情報、センサの性
能情報、および遮蔽物情報に応じて、遮蔽物を考慮して
各目標の出現位置を予測する遮蔽物考慮目標出現位置予
測器を備えたものである。

【００１１】この発明に係る複数センサの制御装置は、
遮蔽物考慮目標出現位置予測器に、センサの覆域、遮蔽
物情報、および目標航跡情報に応じて、見通し外地域に
おける目標の分岐点を予測する見通し外目標分岐予測位
置計算器と、見通し外地域における目標の分岐点、セン
サの覆域、目標航跡情報、およびセンサの性能情報に応
じて、目標の出現可能性が最も大きい位置を、目標の出
現位置として予測する最大可能性目標位置計算器を備え
たものである。

【００１２】この発明に係る複数センサの制御装置は、
遮蔽物考慮目標出現位置予測器に、センサの覆域、遮蔽
物情報、および目標航跡情報に応じて、見通し外地域に
おける目標の分岐点を予測する見通し外目標分岐予測位
置計算器と、見通し外地域における目標の分岐点、セン
サの覆域、目標航跡情報、およびセンサの性能情報に応
じて、目標の出現位置を分布として算出する目標出現分
布計算器を備えたものである。

【００１３】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標見通し内出現比率計算器に、目標の出現位置、目標
が見通し外に入る位置、および目標航跡情報に応じて、
センサ毎に目標が見通し内に出現している比率を算出す
るセンサ毎見通し内比率計算器を備えたものである。

【００１４】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標見通し内出現比率計算器に、目標の出現位置、目標
が見通し外に入る位置、および目標航跡情報に応じて、
センサクラスタ毎に目標が見通し内に出現している比率
を算出するクラスタ毎見通し内比率計算器を備えたもの
である。

【００１５】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標観測優先度ベクトル変換器に、目標見通し内出現比
率に応じて、目標見通し内出現比率のみを考慮して目標
観測優先度ベクトルを算出する出現比率考慮目標観測優
先度ベクトル変換器を備えたものである。

【００１６】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標観測優先度ベクトル変換器に、目標類別情報を格納
する目標類別情報ファイルと、目標類別情報、および目
標見通し内出現比率に応じて、目標見通し内出現比率の
みならずその目標類別情報も考慮して目標観測優先度ベ
クトルを算出する出現比率と類別情報考慮目標観測優先
度ベクトル変換器を備えたものである。

【００１７】この発明に係る複数センサの制御装置は、
目標観測優先度ベクトル変換器に、目標を観測した時刻
情報を格納する観測時刻情報ファイルと、観測時刻情
報、および目標見通し内出現比率に応じて、目標見通し
内時間比率のみならずその観測時刻情報も考慮して目標
観測優先度ベクトルを算出する出現比率と観測時刻考慮
目標観測優先度ベクトル変換器を備えたものである。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による複
数センサの制御装置を示すブロック図であり、図におい
て、１は目標航跡情報を格納する目標航跡情報ファイ
ル、２はセンサの性能情報を格納するセンサ情報ファイ
ル、１１は遮蔽物情報を格納する遮蔽物データベースで
ある。１２はそれら目標航跡情報、センサの性能情報、
および遮蔽物情報に応じて、目標が出現している比率を
考慮して観測優先度を、観測優先度ベクトルとして評価
する出現比率考慮観測優先度ベクトル評価器、３はそれ
ら目標航跡情報、およびセンサの性能情報に応じて、セ
ンサから目標を観測した場合の観測効果を算出する観測
効果算出器である。１３はそれら観測優先度ベクトル、
および観測効果に応じて、センサから目標に対する観測
割当て結果を算出する出現比率考慮センサ対目標割当て
器、１４はその出現比率考慮センサ対目標割当て器１３
での割当て手順を示すルール、１５はその観測割当て結
果を格納する割当て結果ファイルである。

【００１９】また、出現比率考慮観測優先度ベクトル評
価器１２において、２１はセンサの性能情報、および遮
蔽物情報に応じて、センサの覆域を算出するセンサ覆域
算出器、２２はそれらセンサの覆域、目標航跡情報、セ
ンサの性能情報、および遮蔽物情報に応じて、目標が見
通し外に入る位置を予測する目標見通し外位置予測器、
２３はそれらセンサの覆域、目標航跡情報、センサの性
能情報、および遮蔽物情報に応じて、目標の出現位置を
予測する目標出現位置予測器、２４はそれら目標の出現
位置、目標が見通し外に入る位置、および目標航跡情報
に応じて、各目標に対して見通し内に出現している時間
の比率を、目標見通し内出現比率として算出する目標見
通し内出現比率計算器、２５はその目標見通し内出現比
率を目標観測優先度ベクトルに変換する目標観測優先度
ベクトル変換器である。

【００２０】さらに、目標見通し外位置予測器２２にお
いて、２６はセンサの覆域、目標航跡情報、センサの性
能情報、および遮蔽物情報に応じて、各目標が見通し外
に入る位置を直線予測する直線目標見通し外位置予測器
である。さらに、目標出現位置予測器２３において、２
７はそれらセンサの覆域、目標航跡情報、センサの性能
情報、および遮蔽物情報に応じて、各目標の出現位置を
直線予測する直線目標出現位置予測器である。さらに、
目標見通し内出現比率計算器２４において、２８は目標
の出現位置、目標が見通し外に入る位置、および目標航
跡情報に応じて、センサ毎に目標が見通し内に出現して
いる比率を算出するセンサ毎見通し内比率計算器であ
る。さらに、目標観測優先度ベクトル変換器２５におい
て、２９は目標見通し内出現比率に応じて、その目標見
通し内出現比率のみを考慮して目標観測優先度ベクトル
を算出する出現比率考慮目標観測優先度ベクトル変換器
である。

【００２１】次に動作について説明する。目標航跡情報
ファイル１には、予めレーダ、パッシブセンサ、および
赤外線撮像装置などのセンサにより得られる目標の位
置、進行方向、および速度を含む目標航跡情報を格納し
ておく。センサ情報ファイル２には、予めセンサの探知
範囲などを記録したセンサの性能情報を格納しておく。
これらは従来技術と同様の公知のものである。

【００２２】遮蔽物データベース１１には、建物などを
はじめとする構造物の高さの情報、および山岳の標高な
どの地形による高さの情報などを含む遮蔽物情報を予め
格納しておく。出現比率考慮観測優先度ベクトル評価器
１２は、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽
物情報を入力し、目標が一度見通し外領域に突入した後
再度見通し内領域に出現する可能性が１回もしくは複数
回に渡って存在する場合、見通し内領域に存在する時間
と見通し外領域に存在する時間との割合を表す目標の出
現比率を考慮して、どの目標を優先的に観測するかを示
す観測優先度を評価する。さらに、その評価結果を観測
優先度ベクトルとして、出現比率考慮センサ対目標割当
て器１３に対して出力する。以下、この出現比率考慮観
測優先度ベクトル評価器１２の詳細な動作について説明
する。

【００２３】センサ覆域算出器２１は、センサの性能情
報、および遮蔽物情報を入力し、それらの情報からセン
サの探知範囲を示すセンサの覆域を計算する。これらの
センサ覆域は、センサの性能により変化する。図２はセ
ンサの覆域を示す説明図であり、図において、斜線部が
センサ覆域である。図に示すように、遮蔽物情報により
建物のような障害物、あるいは山岳のような標高が高い
領域が存在するような場合には、その領域はセンサの探
知範囲外となり、覆域とならないことがある。これらの
センサ覆域は、例えば、座標のスカラー値の範囲で指定
される。算出されたセンサの覆域は、遮蔽物情報と共
に、目標見通し外位置予測器２２ならびに目標出現位置
予測器２３に対して出力される。

【００２４】目標見通し外位置予測器２２は、センサの
覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物
情報を入力し、目標航跡情報に基づいて、目標が見通し
外領域に入る位置を予測する。さらに、その予測された
位置を、目標が見通し外に入る位置として、目標航跡情
報と共に目標見通し内時間比率計算器２４に対して出力
する。図１では、目標見通し外位置予測器２２は、直線
目標見通し外位置予測器２６により構成されている。直
線目標見通し外位置算出器２６は、目標航跡情報に基づ
いて、各目標の運動方向を直線予測し、目標が見通し外
領域に入る領域を算出する。図３は観測可能な限界位置
の算出例を示す説明図であり、図において、以降の運動
方向を予測すると点線のようになる。すなわち、目標の
直線運動方向とセンサの覆域の交点から、目標が見通し
外領域に入る位置Ｐ１を算出している。

【００２５】目標出現位置予測器２３は、目標航跡情
報、センサの性能情報、センサの覆域、および遮蔽物情
報を入力し、目標航跡情報に基づいて、見通し外領域に
突入し、かつその後再出現する可能性が高い目標の出現
位置を予測する。さらに、その予測された位置を目標の
出現位置として、目標見通し内出現比率計算器２４に対
して出力する。図１では、目標出現位置予測器２３は、
直線目標出現位置予測器２７により構成されている。直
線目標出現位置予測器２７は、目標航跡情報、センサの
性能情報、センサの覆域、および遮蔽物情報を入力し、
目標の運動方向を直線予測し、目標が見通し内領域に再
出現すると予測される位置を算出する。例えば、図３に
おいては、直線目標見通し外位置算出器２６の場合と同
様にして、その点線とセンサ覆域の交点Ｐ２が再出現予
測点となる。

【００２６】目標見通し内出現比率計算器２４は、目標
の出現位置、目標が見通し外に入る位置、および目標航
跡情報を入力し、ある一定の時間単位において、例え
ば、式（１）を用いて各目標に対して目標がどの位の割
合で見通し内領域に存在しているかを示す目標見通し内
出現比率を算出する。 ｔｉｊ＝（ｒｊ−ｒ０ｉｊ）／ｒｊ （１） 但し、ｔｉｊはセンサｉから見た、目標ｊの見通し内出
現比率、ｒｊは目標ｊにおいて、現在位置から単位時間
後までの移動距離、ｒ０ｉｊはセンサｉから見て、目標
ｊが見通し外領域に入っている領域における総移動距離
である。さらに、算出された目標見通し内出現比率を、
目標観測優先度ベクトル変換器２５に対して出力する。

【００２７】また、図１では、目標見通し内出現比率計
算器２４は、センサ毎見通し内比率計算器２８により構
成されている。センサ毎見通し内比率計算器２８は、そ
れぞれのセンサ毎に、各目標が単位時間後にどの位置に
存在するかを予測し、それまでに目標がどの割合で見通
し内領域に存在するかを示す見通し内出現比率を算出す
る。図４および図５は見通し内出現比率の算出例を示す
説明図であり、図４では、センサ１から目標１、目標２
に対して見通し内領域に出現する比率を算出している。
まず、目標１が現在Ｐ１０の位置に存在し、目標が見通
し外に入る位置がＰ１１、再出現位置がＰ１２であると
する。この時、例えば単位時間後の目標の予測位置がＰ
１３であるとすれば、例えば、式（２）のように目標１
の見通し内出現比率を算出する。 ｔ１１＝（ｒＰ１＋ｒＰ２）／ｒ１ （２） 但し、ｔ１１はセンサ１から見た、目標１の見通し内出
現比率、ｒＰ１はＰ１０からＰ１１までの距離、ｒＰ２
はＰ１２からＰ１３までの距離、ｒ１はＰ１０からＰ１
３までの距離である。一方、目標２に対しても、同様に
現在Ｐ２０の位置に存在し、見通し外に入る位置がＰ２
１で、再出現位置は存在しない。この時、単位時間後の
目標２の予測位置がＰ２２であるとすれば、式（３）の
ように目標２の見通し内出現比率を算出する。 ｔ１２＝ｒＰ３／ｒ２ （３） 但し、ｔ１２はセンサ１から見た、目標２の見通し内出
現比率、ｒＰ３はＰ２０からＰ２１までの距離、ｒ２は
Ｐ２０からＰ２２までの距離である。

【００２８】次に、図５では、センサ２から目標１は覆
域外であるため、目標２に対してのみ見通し内出現比率
を算出する。センサ１の場合と同様に、目標２には現在
Ｐ２０の位置に存在し、単位時間後の目標２の予測位置
はＰ２２であるとする。この時、センサ１の場合と異な
り、覆域の関係によりセンサ２から見通し外になる位置
はＰ２３となる。よって、式（４）のように目標２の見
通し内出現比率を算出する。 ｔ２２＝ｒＰ４／ｒ２ （４） 但し、ｔ２２はセンサ２から見た、目標２の見通し内出
現比率、ｒＰ４はＰ２０からＰ２３までの距離、ｒ２は
Ｐ２０からＰ２２までの距離である。

【００２９】目標観測優先度ベクトル変換器２５は、目
標見通し内出現比率を入力し、それに基づいて、全ての
目標について、どの目標を優先的に観測するかを示す観
測優先度を算出する。さらに、全ての目標について算出
された観測優先度を、目標観測優先度ベクトルとして、
出現比率考慮センサ対目標割当て器１３に対して出力す
る。図１では、目標観測優先度ベクトル変換器２５は、
出現比率考慮目標観測優先度ベクトル変換器２９により
構成されている。出現比率考慮目標観測優先度ベクトル
変換器２９は、目標見通し内出現比率を入力し、例え
ば、式（５）により、目標見通し内出現比率のみを利用
して、目標観測優先度を算出する。

【数１】 但し、Ｏｊは目標ｊの観測優先度、Ｃは予め与えられた
定数、Ｍはセンサの数、ｔｉｊはセンサｉから見た、目
標ｊの見通し内出現比率である。この場合、見通し内出
現比率の少ない目標、すなわち観測する機会の少ない目
標の観測を優先的に実施することになる。

【００３０】観測効果算出器３は、目標航跡情報ならび
にセンサの性能情報を入力し、各センサが各目標の観測
に対する効果を算出する。効果の算出は、例えば、各セ
ンサと目標の位置関係、あるいは目標の予測位置の範囲
などから行う。これらの効果の算出を各センサから各目
標に対して行い、その結果を観測効果行列として出力す
る。図６は観測効果行列を示す説明図であり、図におい
て、センサはＭ個、目標はＮ個存在し、例えば、センサ
ｉから目標ｊに対する観測効果行列はＥｉｊとなる。

【００３１】出現比率考慮センサ対目標割当て器１３
は、目標観測優先度ベクトル、および観測効果を入力
し、センサから目標に対する観測効果行列を作成する。
図７は観測効果行列を示す説明図であり、図では既に目
標観測優先度に応じて観測効果行列の各列の要素が並び
かえられた後を示している。さらに、ルール１４で与え
られる割当て手順に従って、目標観測優先度ベクトルに
示される各目標の観測優先度を考慮し、各センサからの
各目標の観測の効果が高くなるように、割当てを実施す
る。図８はルールで与えられる割当て手順を示すフロー
チャートであり、図において、目標観測優先度ベクトル
内の各要素Ｏｊを、その大きさを基準に並びかえる（ス
テップＳＴ１１）。ここでは、図７で示したように目標
観測優先度ベクトルの大きい順に、Ｏ１，Ｏ２，…，Ｏ
Ｎであったとして、この時に並びかえられた目標観測優
先度ベクトルに応じて、観測効果行列の各列についても
並びかえる。次に、目標観測優先度ベクトルが最も高い
ものに対応する目標Ｏ１に対し、観測効果行列Ｅ１１〜
ＥＭ１の中で最も大きいセンサを割当てる（ステップＳ
Ｔ１２）。他に利用可能なセンサもしくは割当てるべき
目標が存在するか判定し（ステップＳＴ１３）、存在す
る場合は、目標観測優先度ベクトルの中から次に大きい
目標Ｏ２を選択するようにステップＳＴ１２に処理を進
め（ステップＳＴ１４）、存在しない場合は割当てを終
了する。これらの処理により、出現比率考慮センサ対目
標割当て器１３は、各センサから各目標への割当て結果
を割当て行列として出力し、割当て結果ファイル１５
は、その割当て行列を格納する。図９は割当て行列を示
す説明図であり、図において、割当て行列は、図６に示
した観測効果行列と同様に、センサはＭ個、目標はＮ個
存在し、例えば、センサｉから目標ｊに対する割当て行
列はＸｉｊとなる。この割当て行列の各要素は、初期値
として０が与えられ、例えば、センサｉから目標ｊに対
する割当ての決定に応じて値が与えられる。なお、ルー
ル１４には、図８で示されるようなルールを格納した
が、ここでは、観測優先度と観測効果を利用したヒュー
リスティックアルゴリズムを利用しているため、格納さ
れているルールはヒューリスティックアルゴリズムとい
うことになるが、他のルールも利用可能であることは言
うまでもない。

【００３２】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、以下の効果を奏する。 （１）目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標への観測割当てを行うことができ
る。 （２）目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標に対して精度の高い観測割当てを行
うことができる。 （３）直線予測により、目標が見通し内領域に再出現す
ると予測される位置を算出するので、単純な減算、およ
び除算で算出することができ、迅速にセンサから目標へ
の観測割当てを行うことができる。 （４）センサ毎に見通し内出現比率を算出するので、各
センサの状態を考慮して、目標への観測割当てを行うこ
とができる。 （５）目標の出現比率を最優先にした、センサから目標
への観測割当てを行うことができる。

【００３３】実施の形態２．図１０はこの発明の実施の
形態２による複数センサの制御装置を示すブロック図で
あり、目標見通し外位置予測器２２において、３１はセ
ンサの覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、および
遮蔽物情報に応じて、遮蔽物を考慮して各目標が見通し
外に入る位置を予測する遮蔽物考慮目標見通し外位置予
測器である。また、目標出現位置予測器２３において、
３２はそれらセンサの覆域、目標航跡情報、センサの性
能情報、および遮蔽物情報に応じて、遮蔽物を考慮して
各目標の出現位置を予測する遮蔽物考慮目標出現位置予
測器である。さらに、遮蔽物考慮目標出現位置予測器３
２において、３３はセンサの覆域、遮蔽物情報、および
目標航跡情報に応じて、見通し外地域における目標の分
岐点を予測する見通し外目標分岐予測位置計算器、３４
はそれら見通し外地域における目標の分岐点、センサの
覆域、目標航跡情報、およびセンサの性能情報に応じ
て、目標の出現位置を分布として算出する目標出現分布
計算器である。さらに、目標見通し内時間比率計算器２
４において、３５は目標の出現位置、目標が見通し外に
入る位置、および目標航跡情報に応じて、センサクラス
タ毎に目標が見通し内に出現している比率を算出するク
ラスタ毎見通し内比率計算器である。さらに、目標観測
優先度ベクトル変換器２５において、３６は目標類別情
報を格納する目標類別情報ファイル、３７はそれら目標
類別情報、および目標見通し内出現比率に応じて、目標
見通し内出現比率のみならずその目標類別情報も考慮し
て目標観測優先度ベクトルを算出する出現比率と類別情
報考慮目標観測優先度ベクトル変換器である。その他、
図１と同一符号で示す構成は、図1と同一な構成である
のでその重複する説明を省略する。

【００３４】次に動作について説明する。遮蔽物考慮目
標見通し外位置予測器３１は、センサの覆域、目標航跡
情報、センサの性能情報、および遮蔽物情報を入力し、
遮蔽物を考慮して各目標の運動方向を予測する。図１１
は遮蔽物を考慮した予測例を示す説明図であり、図にお
いて、矢印点線で示した直線運動方向には、建物などの
遮蔽物が存在するため、例えば、実線で示されるような
方向に目標が運動するというような予測を行う。予測さ
れた目標の運動方向を用いて目標が見通し外に入る位置
Ｐを算出する。

【００３５】遮蔽物考慮目標出現位置予測器３２は、セ
ンサの覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、および
遮蔽物情報を入力し、遮蔽物情報に基づいて、そのセン
サの覆域外となる見通し外領域において目標が運動する
方向を予測する。さらに、予測結果に基づいて、目標が
見通し内領域に再出現すると予測される位置を算出す
る。図１０では、遮蔽物考慮目標出現位置予測器３２
は、見通し外目標分岐予測位置計算器３３と、目標出現
分布計算器３４とから構成されているため、この動作に
ついて説明する。見通し外目標分岐予測位置計算器３３
は、センサの覆域、目標航跡情報、および遮蔽物情報を
入力し、これらに基づいて、各目標がセンサの覆域外と
なる見通し外領域において、目標が複数方向に分岐する
可能性のある目標の分岐点を予測する。図１２は目標の
分岐点の予測例を示す説明図であり、図において、遮蔽
物の高さなどの関係により、見通し外領域の地点Ｄにお
いて目標が２方向に進むことを予測している。この場
合、地点Ｄを目標の分岐点として出力する。目標出現分
布計算器３４は、センサの覆域、目標航跡情報、センサ
の性能情報、および目標の分岐点を入力し、その目標の
分岐点以降における目標の運動方向を予測し、目標の出
現が予測される複数個の位置と、その出現可能性を計算
する。図１３は分布の計算例を示す説明図であり、図に
おいて、分岐点Ｄ以降の目標の進行方向とその可能性を
予測し、地点Ｐ１でセンサの覆域内に再出現する可能性
が７０％、地点Ｐ２でセンサの覆域内に再出現する可能
性が３０％であると予測している。従って、これらの情
報を目標の出現位置の分布として出力する。

【００３６】クラスタ毎見通し内比率計算器３５は、目
標の見通し外位置、目標の出現位置、および目標航跡情
報を入力し、センサを複数個まとめたセンサクラスタ
（以降これをクラスタと言う）毎に、利用可能なセンサ
からの目標見通し内出現時間比率を算出する。図１４は
目標見通し内出現時間比率の算出例を示す説明図であ
り、図において、目標が現在Ｐ０の位置に存在し、目標
が見通し外に入る位置がＰ１と予測されたとする。ま
た、目標が分岐点Ｄで分岐し、７０％の可能性で地点Ｐ
２に再出現し、３０％の可能性で地点Ｐ４の入力が得ら
れたものとする。この時、クラスタ毎見通し内比率計算
器３５は、単位時間後の目標予測位置をそれぞれ７０％
の可能性でＰ３、３０％の可能性でＰ５と予測する。こ
のため、位置Ｐ３については、式（６）のように目標出
現比率を算出する。 ｔ１０１＝（ｒＰ５＋ｒＰ６）／ｒ０１ （６） 但し、ｔ１０１は（予測位置をＰ３と仮定した場合の）
センサ１から見た、目標の見通し内出現比率、ｒＰ５は
Ｐ０からＰ１までの距離、ｒＰ６はＰ２からＰ３までの
距離、ｒ０１はＰ０からＰ３までの距離（Ｐ０→Ｐ１→
Ｄ→Ｐ２→Ｐ３という経路の道のり）である。

【００３７】一方、位置Ｐ５に関しては、センサ１の覆
域外であるが、センサ２からは覆域内であるため、クラ
スタ全体では覆域内であるとみなすことができる。従っ
てこの場合、式（７）のように目標見通し内出現比率を
算出する。 ｔ１０２＝（ｒＰ５＋ｒＰ７）／ｒ０２ （７） 但し、ｔ１０２は（予測位置をＰ５と仮定した場合の）
センサ１から見た、目標の見通し内出現比率、ｒＰ５は
Ｐ０からＰ１までの距離、ｒＰ７はＰ４からＰ５までの
距離、ｒ０２はＰ０からＰ５までの距離（Ｐ０→Ｐ１→
Ｄ→Ｐ４→Ｐ５という経路の道のり）である。よって、
これらの値から、例えば、式（８）のように、全体の目
標見通し内出現比率を算出する。 ｔ１０＝０．７×ｔ１０１＋０．３×ｔ１０２ （８） 但し、ｔ１０は全体の目標見通し内出現比率であり、
０．７ならびに０．３はそれぞれＰ３への出現可能性７
０％と、Ｐ５への出現可能性３０％に対応した値であ
る。

【００３８】目標類別情報ファイル３６には、予め目標
の種別や脅威、あるいは移動速度といった尺度に基づく
目標類別情報を格納しておく。出現比率と類別情報考慮
目標観測優先度ベクトル変換器３７は、目標類別情報、
および目標見通し内時間を入力し、これらの入力に基づ
いて、例えば、式（９）により目標観測優先度ベクトル
を算出する。

【数２】 但し、Ｏｊは目標ｊの観測優先度、Ｃは予め与えられた
定数、Ｍはクラスタの数、ｔｉｊはクラスタｉから見
た、目標ｊの見通し内出現比率、ｕｊは目標ｊの類別結
果により値が与えられる変数であり、観測の重要度が高
ければ値を高くし、低ければ値を低くする。例えば、航
空機などを観測する場合において、民間航空機よりも戦
闘機の方が観測優先度を高くしたい場合には、これらの
値を変化させ優先度に差をつける。以降の処理は、実施
の形態１と同様である。

【００３９】以上のように、この発明の実施の形態２に
よれば、以下の効果を奏する。 （１）目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標への観測割当てを行うことができ
る。 （２）目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標に対して精度の高い観測割当てを行
うことができる。 （３）遮蔽物が複雑に入り組んでいるような領域におい
ても、観測すべき目標が見通し内領域に存在する可能性
を精度よく予測し、センサから目標への観測割当てを行
うことができる。 （４）遮蔽物が複雑に入り組んでいるような領域におい
て、目標の観測を効果的に行うことができる。 （５）複数のセンサを統制したクラスタにおいても、効
率良く目標へのセンサ割当てを行うことができる。 （６）目標の属性、種類を考慮した、センサから目標へ
の割当てを行うことができる。

【００４０】実施の形態３．図１５はこの発明の実施の
形態３による複数センサの制御装置を示すブロック図で
あり、遮蔽物考慮目標出現位置予測器３２において、４
１は見通し外地域における目標の分岐点、センサの覆
域、目標航跡情報、およびセンサの性能情報に応じて、
目標の出現可能性が最も大きい位置を、目標の出現位置
として予測する最大可能性目標位置計算器である。ま
た、目標観測優先度ベクトル変換器２５において、４２
は目標を観測した時刻情報を格納する観測時刻情報ファ
イル、４３はそれら観測時刻情報、および目標見通し内
出現比率に応じて、目標見通し内時間比率のみならずそ
の観測時刻情報も考慮して目標観測優先度ベクトルを算
出する出現比率と観測時刻考慮目標観測優先度ベクトル
変換器である。その他、図１および図１０と同一符号で
示す構成は、図１および図１０と同一な構成であるので
その重複する説明を省略する。

【００４１】次に動作について説明する。最大可能性目
標位置計算器４１は、見通し外地域における目標の分岐
点、センサの覆域、目標航跡情報、およびセンサの性能
情報を入力し、これらに基づいて、目標の分岐点以降に
おける目標の運動方向を予測し、目標の出現可能性が最
も大きい位置を計算する。図１３を例にして説明する
と、地点Ｐ１でセンサの覆域内に再出現する可能性が７
０％、地点Ｐ２でセンサの覆域内に再出現する可能性が
３０％であると予測しているため、出現可能性が最も高
い地点Ｐ１のみを目標の出現位置として出力する。

【００４２】観測時刻情報ファイル４２には、現在把握
している各目標について、どの時刻に観測を実施したか
という観測時刻情報を格納しておく。出現比率と観測時
刻考慮目標観測優先度ベクトル変換器４３は、観測時刻
情報、目標見通し内出現比率を入力し、これらの入力に
基づいて、例えば、式（１０）により、目標観測優先度
ベクトルを算出する。

【数３】 但し、Ｏｊは目標ｊの観測優先度、Ｃは予め与えられた
定数、Ｍはセンサの数、ｔｉｊはセンサｉから見た、目
標ｊの見通し内出現比率、ｌｊは目標ｊを最後に観測し
た時刻、ｌ０は現在の時刻である。この場合、最後に観
測した時刻が遅い目標ほど観測優先度を低く与える。以
降の処理は、実施の形態１と同様する。

【００４３】以上のように、この実施の形態３によれ
ば、以下の効果を奏する。 （１）目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標への観測割当てを行うことができ
る。 （２）目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標に対して精度の高い観測割当てを行
うことができる。 （３）遮蔽物が複雑に入り組んでいるような領域におい
ても、観測すべき目標が見通し内領域に存在する可能性
を精度よく予測し、センサから目標への観測割当てを行
うことができる。 （４）遮蔽物が複雑に入り組んでいるような領域におい
て、センサを効率良く利用し目標の観測を精度良く行う
ことができる。 （５）各センサの状態を考慮して、目標への観測割当て
を行うことができる。 （６）目標の観測頻度を考慮した、センサから目標への
観測割当てを行うことができる。

【００４４】なお、上記実施の形態１から上記実施の形
態３における各構成要素は、他の実施の形態における構
成要素を適宜組み合せて構成しても良く、その場合は、
その組み合せた構成要素による効果を奏することができ
る。

【００４５】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、遮蔽
物情報を格納する遮蔽物データベースと、目標航跡情
報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じて、目
標が出現している比率を考慮して観測優先度を、観測優
先度ベクトルとして評価する出現比率考慮観測優先度ベ
クトル評価器と、観測優先度ベクトル、および観測効果
に応じて、センサから目標に対する観測割当て結果を算
出する出現比率考慮センサ対目標割当て器とを備えるよ
うに構成したので、目標が見通し内領域に存在する可能
性を考慮して、センサから目標への観測割当てを行うこ
とができる効果が得られる。

【００４６】また、この発明によれば、出現比率考慮観
測優先度ベクトル評価器に、センサの性能情報、および
遮蔽物情報に応じて、センサの覆域を算出するセンサ覆
域算出器と、センサの覆域、目標航跡情報、センサの性
能情報、および遮蔽物情報に応じて、目標が見通し外に
入る位置を予測する目標見通し外位置予測器と、センサ
の覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽
物情報に応じて、目標の出現位置を予測する目標出現位
置予測器と、目標の出現位置、目標が見通し外に入る位
置、および目標航跡情報に応じて、各目標に対して見通
し内に出現している時間の比率を、目標見通し内出現比
率として算出する目標見通し内出現比率計算器と、目標
見通し内出現比率を目標観測優先度ベクトルに変換する
目標観測優先度ベクトル変換器とを備えるように構成し
たので、目標が見通し内領域に存在する可能性を考慮し
て、センサから目標に対して精度の高い観測割当てを行
うことができる効果が得られる。

【００４７】さらに、この発明によれば、目標見通し外
位置予測器に、センサの覆域、目標航跡情報、センサの
性能情報、および遮蔽物情報に応じて、各目標が見通し
外に入る位置を直線予測する直線目標見通し外位置予測
器を備え、目標出現位置予測器に、センサの覆域、目標
航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じ
て、各目標の出現位置を直線予測する直線目標出現位置
予測器を備えるように構成したので、目標が見通し内領
域に存在する可能性を考慮して、迅速にセンサから目標
への観測割当てを行うことができる効果が得られる。

【００４８】さらに、この発明によれば、目標見通し外
位置予測器に、センサの覆域、目標航跡情報、センサの
性能情報、および遮蔽物情報に応じて、遮蔽物を考慮し
て各目標が見通し外に入る位置を予測する遮蔽物考慮目
標見通し外位置予測器を備え、目標出現位置予測器に、
センサの覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、およ
び遮蔽物情報に応じて、遮蔽物を考慮して各目標の出現
位置を予測する遮蔽物考慮目標出現位置予測器を備える
ように構成したので、遮蔽物が複雑に入り組んでいるよ
うな領域においても、観測すべき目標が見通し内領域に
存在する可能性を精度良く予測し、センサから目標への
観測割当てを行うことができる効果が得られる。

【００４９】さらに、この発明によれば、遮蔽物考慮目
標出現位置予測器に、センサの覆域、遮蔽物情報、およ
び目標航跡情報に応じて、見通し外地域における目標の
分岐点を予測する見通し外目標分岐予測位置計算器と、
見通し外地域における目標の分岐点、センサの覆域、目
標航跡情報、およびセンサの性能情報に応じて、目標の
出現可能性が最も大きい位置を、目標の出現位置として
予測する最大可能性目標位置計算器を備えるように構成
したので、遮蔽物が複雑に入り組んでいるような領域に
おいて、センサを効率良く利用し目標の観測割当てを行
うことができる効果が得られる。

【００５０】さらに、この発明によれば、遮蔽物考慮目
標出現位置予測器に、センサの覆域、遮蔽物情報、およ
び目標航跡情報に応じて、見通し外地域における目標の
分岐点を予測する見通し外目標分岐予測位置計算器と、
見通し外地域における目標の分岐点、センサの覆域、目
標航跡情報、およびセンサの性能情報に応じて、目標の
出現位置を分布として算出する目標出現分布計算器を備
えるように構成したので、遮蔽物が複雑に入り組んでい
るような領域において、目標の観測を効果的に行うこと
ができる効果が得られる。

【００５１】さらに、この発明によれば、目標見通し内
出現比率計算器に、目標の出現位置、目標が見通し外に
入る位置、および目標航跡情報に応じて、センサ毎に目
標が見通し内に出現している比率を算出するセンサ毎見
通し内比率計算器を備えるように構成したので、各セン
サの状態を考慮して、目標への観測割当てを行うことが
できる効果が得られる。

【００５２】さらに、この発明によれば、目標見通し内
出現比率計算器に、目標の出現位置、目標が見通し外に
入る位置、および目標航跡情報に応じて、センサクラス
タ毎に目標が見通し内に出現している比率を算出するク
ラスタ毎見通し内比率計算器を備えるように構成したの
で、複数のセンサを統制したクラスタにおいても、効率
良く目標へのセンサの観測割当てを行うことができる効
果が得られる。

【００５３】さらに、この発明によれば、目標観測優先
度ベクトル変換器に、目標見通し内出現比率に応じて、
目標見通し内出現比率のみを考慮して目標観測優先度ベ
クトルを算出する出現比率考慮目標観測優先度ベクトル
変換器を備えるように構成したので、目標の出現比率を
最優先にしたセンサから目標への観測割当てを行うこと
ができる効果が得られる。

【００５４】さらに、この発明によれば、目標観測優先
度ベクトル変換器に、目標類別情報を格納する目標類別
情報ファイルと、目標類別情報、および目標見通し内出
現比率に応じて、目標見通し内出現比率のみならずその
目標類別情報も考慮して目標観測優先度ベクトルを算出
する出現比率と類別情報考慮目標観測優先度ベクトル変
換器を備えるように構成したので、目標の属性、種類を
考慮した、センサから目標への観測割当てを行うことが
できる効果が得られる。

【００５５】さらに、この発明によれば、目標観測優先
度ベクトル変換器に、目標を観測した時刻情報を格納す
る観測時刻情報ファイルと、観測時刻情報、および目標
見通し内出現比率に応じて、目標見通し内時間比率のみ
ならずその観測時刻情報も考慮して目標観測優先度ベク
トルを算出する出現比率と観測時刻考慮目標観測優先度
ベクトル変換器を備えるように構成したので、目標の観
測頻度を考慮したセンサから目標への観測割当てを行う
ことができる効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１による複数センサの
制御装置を示すブロック図である。

【図２】 センサの覆域を示す説明図である。

【図３】 観測可能な限界位置の算出例を示す説明図で
ある。

【図４】 見通し内出現比率の算出例を示す説明図であ
る。

【図５】 見通し内出現比率の算出例を示す説明図であ
る。

【図６】 観測効果行列を示す説明図である。

【図７】 観測効果行列を示す説明図である。

【図８】 ルールで与えられる割当て手順を示すフロー
チャートである。

【図９】 割当て行列を示す説明図である。

【図１０】 この発明の実施の形態２による複数センサ
の制御装置を示すブロック図である。

【図１１】 遮蔽物を考慮した予測例を示す説明図であ
る。

【図１２】 目標の分岐点の予測例を示す説明図であ
る。

【図１３】 分布の計算例を示す説明図である。

【図１４】 目標見直し内出現時間比率の算出例を示す
説明図である。

【図１５】 この発明の実施の形態３による複数センサ
の制御装置を示すブロック図である。

【図１６】 従来の複数センサの制御装置を示すブロッ
ク図である。

【図１７】 ルールで与えられる割当て手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１８】 割当て行列を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 目標航跡情報ファイル、２ センサ情報ファイル、
３ 観測効果算出器、１１ 遮蔽物データベース、１２
出現比率考慮観測優先度ベクトル評価器、１３ 出現
比率考慮センサ対目標割当て器、１４ ルール、１５
割当て結果ファイル、２１ センサ覆域算出器、２２
目標見通し外位置予測器、２３ 目標出現位置予測器、
２４ 目標見通し内出現比率計算器、２５ 目標観測優
先度ベクトル変換器、２６ 直線目標見通し外位置予測
器、２７ 直線目標出現位置予測器、２８ センサ毎見
通し内比率計算機、２９ 出現比率考慮目標観測優先度
ベクトル変換器、３１ 遮蔽物考慮目標見通し外位置予
測器、３２ 遮蔽物考慮目標出現位置予測器、３３ 見
通し外目標分岐予測位置計算器、３４ 目標出現分布計
算器、３５ クラスタ毎見通し内比率計算器、３６ 目
標類別情報ファイル、３７ 出現比率と類別情報考慮目
標観測優先度ベクトル変換器、４１ 最大可能性目標位
置計算器、４２ 観測時刻情報ファイル、４３ 出現比
率と観測時刻考慮目標観測優先度ベクトル変換器。

フロントページの続き (72)発明者 三石 彰純 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） 5H303 AA11 BB03 FF03 FF11 FF20 GG11 GG20 HH01 JJ01 KK11 QQ09 5J070 AC01 AC06 AC13 AE02 AE04 AK13 AK36 AL01 BB06

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 目標航跡情報を格納する目標航跡情報フ
   ァイルと、センサの性能情報を格納するセンサ情報ファ
   イルと、遮蔽物情報を格納する遮蔽物データベースと、
   それら目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物
   情報に応じて、目標が出現している比率を考慮して観測
   優先度を、観測優先度ベクトルとして評価する出現比率
   考慮観測優先度ベクトル評価器と、それら目標航跡情
   報、およびセンサの性能情報に応じて、センサから目標
   を観測した場合の観測効果を算出する観測効果算出器
   と、それら観測優先度ベクトル、および観測効果に応じ
   て、センサから目標に対する観測割当て結果を算出する
   出現比率考慮センサ対目標割当て器と、その観測割当て
   結果を格納する割当て結果ファイルとを備えた複数セン
   サの制御装置。
2. 【請求項２】 出現比率考慮観測優先度ベクトル評価器
   に、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じて、セ
   ンサの覆域を算出するセンサ覆域算出器と、それらセン
   サの覆域、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮
   蔽物情報に応じて、目標が見通し外に入る位置を予測す
   る目標見通し外位置予測器と、それらセンサの覆域、目
   標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応
   じて、目標の出現位置を予測する目標出現位置予測器
   と、それら目標の出現位置、目標が見通し外に入る位
   置、および目標航跡情報に応じて、各目標に対して見通
   し内に出現している時間の比率を、目標見通し内出現比
   率として算出する目標見通し内出現比率計算器と、その
   目標見通し内出現比率を目標観測優先度ベクトルに変換
   する目標観測優先度ベクトル変換器とを備えたことを特
   徴とする請求項１記載の複数センサの制御装置。
3. 【請求項３】 目標見通し外位置予測器に、センサの覆
   域、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物情
   報に応じて、各目標が見通し外に入る位置を直線予測す
   る直線目標見通し外位置予測器を備え、目標出現位置予
   測器に、それらセンサの覆域、目標航跡情報、センサの
   性能情報、および遮蔽物情報に応じて、各目標の出現位
   置を直線予測する直線目標出現位置予測器を備えたこと
   を特徴とする請求項２記載の複数センサの制御装置。
4. 【請求項４】 目標見通し外位置予測器に、センサの覆
   域、目標航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物情
   報に応じて、遮蔽物を考慮して各目標が見通し外に入る
   位置を予測する遮蔽物考慮目標見通し外位置予測器を備
   え、目標出現位置予測器に、それらセンサの覆域、目標
   航跡情報、センサの性能情報、および遮蔽物情報に応じ
   て、遮蔽物を考慮して各目標の出現位置を予測する遮蔽
   物考慮目標出現位置予測器を備えたことを特徴とする請
   求項２記載の複数センサの制御装置。
5. 【請求項５】 遮蔽物考慮目標出現位置予測器に、セン
   サの覆域、遮蔽物情報、および目標航跡情報に応じて、
   見通し外地域における目標の分岐点を予測する見通し外
   目標分岐予測位置計算器と、それら見通し外地域におけ
   る目標の分岐点、センサの覆域、目標航跡情報、および
   センサの性能情報に応じて、目標の出現可能性が最も大
   きい位置を、目標の出現位置として予測する最大可能性
   目標位置計算器を備えたことを特徴とする請求項４記載
   の複数センサの制御装置。
6. 【請求項６】 遮蔽物考慮目標出現位置予測器に、セン
   サの覆域、遮蔽物情報、および目標航跡情報に応じて、
   見通し外地域における目標の分岐点を予測する見通し外
   目標分岐予測位置計算器と、それら見通し外地域におけ
   る目標の分岐点、センサの覆域、目標航跡情報、および
   センサの性能情報に応じて、目標の出現位置を分布とし
   て算出する目標出現分布計算器を備えたことを特徴とす
   る請求項４記載の複数センサの制御装置。
7. 【請求項７】 目標見通し内出現比率計算器に、目標の
   出現位置、目標が見通し外に入る位置、および目標航跡
   情報に応じて、センサ毎に目標が見通し内に出現してい
   る比率を算出するセンサ毎見通し内比率計算器を備えた
   ことを特徴とする請求項３から請求項６のうちのいずれ
   か１項記載の複数センサの制御装置。
8. 【請求項８】 目標見通し内出現比率計算器に、目標の
   出現位置、目標が見通し外に入る位置、および目標航跡
   情報に応じて、センサクラスタ毎に目標が見通し内に出
   現している比率を算出するクラスタ毎見通し内比率計算
   器を備えたことを特徴とする請求項３から請求項６のう
   ちのいずれか１項記載の複数センサの制御装置。
9. 【請求項９】 目標観測優先度ベクトル変換器に、目標
   見通し内出現比率に応じて、その目標見通し内出現比率
   のみを考慮して目標観測優先度ベクトルを算出する出現
   比率考慮目標観測優先度ベクトル変換器を備えたことを
   特徴とする請求項７または請求項８記載の複数センサの
   制御装置。
10. 【請求項１０】 目標観測優先度ベクトル変換器に、目
    標類別情報を格納する目標類別情報ファイルと、それら
    目標類別情報、および目標見通し内出現比率に応じて、
    目標見通し内出現比率のみならずその目標類別情報も考
    慮して目標観測優先度ベクトルを算出する出現比率と類
    別情報考慮目標観測優先度ベクトル変換器を備えたこと
    を特徴とする請求項７または請求項８記載の複数センサ
    の制御装置。
11. 【請求項１１】 目標観測優先度ベクトル変換器に、目
    標を観測した時刻情報を格納する観測時刻情報ファイル
    と、それら観測時刻情報、および目標見通し内出現比率
    に応じて、目標見通し内時間比率のみならずその観測時
    刻情報も考慮して目標観測優先度ベクトルを算出する出
    現比率と観測時刻考慮目標観測優先度ベクトル変換器を
    備えたことを特徴とする請求項７または請求項８記載の
    複数センサの制御装置。