JP2002328164A - 目標追尾方法およびレーダシステム - Google Patents
目標追尾方法およびレーダシステムInfo
- Publication number
- JP2002328164A JP2002328164A JP2001135471A JP2001135471A JP2002328164A JP 2002328164 A JP2002328164 A JP 2002328164A JP 2001135471 A JP2001135471 A JP 2001135471A JP 2001135471 A JP2001135471 A JP 2001135471A JP 2002328164 A JP2002328164 A JP 2002328164A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- detection
- plot
- target
- value
- tracking
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
なる誤警報確率と探知確率とをリアルタイムに求めるこ
とができず、追尾性能が劣化してしまうという課題があ
った。 【解決手段】 確率分布から定まる各エリア中の各探知
プロットの個数、S/N値または確度をもとに誤警報確
率を算出する誤警報確率算出ステップST8と、確率分
布から定まる各エリア中の各探知プロットの個数、S/
N値または確度をもとに探知確率を算出する探知確率算
出ステップST9とを備え、ステップST8の誤警報確
率とステップST9の探知確率とを用いて仮説の信頼度
を算出するるようにする。
Description
における目標追尾アルゴリズムのひとつであるAll
Neighbor追尾方式(以下、AN追尾方式と略
す)において、軽い処理負荷で高精度の追尾を行い、早
期の目標初探知および航跡確立を行うことが可能な目標
追尾方法およびレーダシステムに係るものである。
標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、図20
は従来の目標追尾方法における追尾開始処理を示すフロ
ーチャートである。図19,図20の各処理は、例えば
以下の文献1,2の中で、「Probabilisti
c Data Association Filte
r」,「Multiple Hypothesis T
racking(以下、MHTと称す)」としてそれぞ
れ開示されている。
ONS ON AUTOMATIC CONTROL
VOL.AC−23,AUGUST 1978,P61
8〜626「Tracking Methods in
a Multitarget Environmen
t」
L.J79−B−II NO.10,OCTOBER
1996,P677〜685「航跡型多重仮説相関方式
を用いた多目標追尾」
法について説明する。図19において、まず、追尾目標
の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期
値をステップST101で、追尾目標の運動モデルとし
ての等速直線運動モデルをステップST102でそれぞ
れ設定する。ステップST103では、ステップST1
02で設定した等速直線運動モデルにより、1スキャン
後の目標の位置・速度を予測して、この予測値の誤差を
推定した予測誤差共分散行列を算出する。
プロットをステップST104で入力し、等速直線運動
モデルによる目標予測位置を中心に予測誤差共分散行列
を使用して定まる追尾目標からの探知プロットの確率分
布をステップST105で算出する。ステップST10
6では、その追尾目標からの探知プロット確率分布によ
り決まる目標予測存在範囲内に存在する探知プロットを
選択し、ステップST107において、選択された探知
プロットが追尾目標からの探知プロットであるかどうか
の仮説を生成する。
探知プロット確率分布を使用してステップST107で
生成された仮説の信頼度を求め、目標の平滑位置をステ
ップST109で算出する。ステップST103〜ステ
ップST109の一連の処理は、ステップST110で
目標追尾が終了(YES)になるまで繰り返される。
理について説明する。図20において、ステップST1
11で現在のスキャン時刻における観測ベクトルを読み
込み、ステップST112でどの観測ベクトルが1スキ
ャン前のどの航跡の目標予測存在範囲内にあるかの判定
を行い、ステップST113でこの判定結果をもとにし
て現在のスキャン時刻における航跡およびクラスタを生
成する。
たクラスタ毎に現在のスキャン時刻における観測ベクト
ルと航跡が相関可能となる全ての場合をそれぞれ行列表
示し、ステップST115でこのスキャン時刻における
行列表示と航跡に関する1スキャン前の仮説を統合し、
航跡に関する現在のスキャン時刻において可能な全ての
仮説を作成するとともに、各仮説の信頼度を算出する。
の信頼度により重要でないと判定された仮説を削除する
などの処理を行い、仮説数を縮小した後にクラスタの分
離を行う。ステップST117では航跡の確立が判定さ
れ、航跡が確立するまでのステップST111〜ステッ
プST116の一連の処理が繰り返される。
以上のように構成されているので、生成した仮説の信頼
度を算出する際に必要となる誤警報確率と探知確率とを
リアルタイムに求めることができず、追尾性能が劣化し
てしまうという課題があった。
N追尾方法において、目標位置と目標の運動諸元より求
めた目標予測存在位置を中心とする目標予測存在範囲内
の各探知プロットが追尾目標からの探知プロットである
とする仮説の信頼度を求める。スキャン時刻tkまでの
情報Z kにより仮説xk,i(i=1,2,…,Ik)
が真である確率βk,iは式(1)および式(2)で得
られることが知られている。
k(−))は、平均zk(−),共分散行列Sk(−)
の3変量正規分布のプロット・データzk,jにおける
確率密度である。また、δt k,iは各仮説において追
尾航跡が探知されたか否かの識別結果であり、探知され
ていればδt k,i=1,探知されていなければδt
k,i=0である。τj k,iは各仮説において観測ベ
クトルが追尾目標からの反射信号か不要信号かの識別結
果を表し、追尾航跡からの信号であればτj k, i=
1,不要信号であればτj k,i=0である。
クトルの総数、βFTは単位体積あたりの不要信号の発
生頻度、PDは目標の探知確率、PGKは追尾航跡から
の観測ベクトルが目標予測存在範囲内に存在する確率を
それぞれ表す。不要信号の発生頻度βFTを求めるには
誤警報確率が必要である。このように、仮説の信頼度β
k,iを求めるには、探知確率と誤警報確率とが必要と
なっている。
ローカルのレーダシステムでリアルタイムに求めるアル
ゴリズムは確立されておらず、従来では固定値または別
のシステムから得た値を用いており、このために追尾性
能が悪くなっている。
在範囲内で得られた全ての探知プロットについて信頼度
を算出しており、処理負荷が重いという課題があった。
処理において、目標のS/N値が低い場合は探知確率が
小さく航跡が確立するまで時間がかかり、目標初探知や
航跡確立が遅くなってしまうという課題があった。
方式は、各航跡に対する探知プロットの割り振りにおい
て数スキャン分のデータを勘案してから決める遅延決定
のアルゴリズムであり、特にクラッタ中では航跡確立が
遅く、さらに航跡への探知プロット割り振りにおいて全
ての組み合わせを考慮するため、処理負荷が重い。
めになされたもので、AN追尾方式において、今まで目
標追尾に活用されていなかった要素を用いて、処理負荷
を軽減して高精度で目標追尾を行うことができる目標追
尾方法と、目標初探知と航跡確立を早期に行うことが可
能なレーダシステムとを構築することを目的とする。
方法は、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差
共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、
追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設
定ステップと、1スキャン後の追尾目標の位置・速度を
等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算
出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、検
出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステッ
プと、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心
に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの探知
プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算
出ステップと、確率分布から定まるエリア内に存在する
探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、選
択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生
成ステップと、各エリア中の各探知プロットの個数、S
/N値または確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報
確率算出ステップと、各エリア中の各探知プロットの個
数、S/N値または確度をもとに探知確率を算出する探
知確率算出ステップと、誤警報確率と探知確率とを用い
て、仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップ
と、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して
算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算
出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追
尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共
分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを
備えるようにしたものである。
のエリア内における探知プロット数をスキャン毎にカウ
ントして記憶する探知プロットカウントステップと、探
知プロット数を所定のスキャン回数でスキャン平均する
スキャン平均ステップと、スキャン平均ステップのスキ
ャン平均結果をエリア中のセル数で除算して誤警報確率
とするスキャン平均結果対セル数比算出ステップとから
誤警報確率算出ステップを構成するようにしたものであ
る。
ットカウントステップとスキャン平均ステップとの間
に、追尾目標のエリア内における探知プロット数からエ
リア中の航跡数を減算する航跡数減算ステップを備えて
誤警報確率算出ステップを構成するようにしたものであ
る。
のエリア内における各探知プロットS/N値をそれぞれ
算出する探知プロットS/N値算出ステップと、S/N
値スレショルドと比較して低いS/N値の探知プロット
数をカウントする低S/N値探知プロットカウントステ
ップと、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して
誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算
出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するよ
うにしたものである。
のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算
出する探知プロット確度算出ステップと、確度スレショ
ルドと比較して低い確度の探知プロット数をカウントす
る低確度探知プロットカウントステップと、探知プロッ
ト数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探
知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから誤
警報確率算出ステップを構成するようにしたものであ
る。
のエリア内における各探知プロットのS/N値をそれぞ
れ算出する探知プロットS/N値算出ステップと、各探
知プロットのS/N値を単純平均して所要S/N値とす
る探知プロットS/N値平均ステップと、誤警報確率お
よび所要S/N値から探知確率を導出する探知確率導出
ステップとから探知確率算出ステップを構成するように
したものである。
のエリア内における各探知プロットのS/N値をそれぞ
れ算出する探知プロットS/N値算出ステップと、各探
知プロットの確度をそれぞれ算出し、各探知プロットの
S/N値を確度によって重み付け平均する探知プロット
S/N値確度重み付け平均ステップと、重み付け平均さ
れたS/N値を所要S/N値として、誤警報確率および
所要S/N値から探知確率を導出する探知確率導出ステ
ップとから探知確率算出ステップを構成するようにした
ものである。
ットS/N値算出ステップと探知プロットS/N値確度
重み付け平均ステップとの間に、探知プロットS/N値
算出ステップでスキャン毎に記憶された各探知プロット
のS/N値をスキャン平均するスキャン平均ステップを
備えて探知確率算出ステップを構成するようにしたもの
である。
のエリア内における各探知プロットのS/N値をそれぞ
れ算出する探知プロットS/N値算出ステップと、S/
N値スレショルドと比較して高いS/N値の探知プロッ
ト数をスキャン毎にカウントして記憶する高S/N値探
知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定
のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロット
カウント数対スキャン回数比算出ステップとから探知確
率算出ステップを構成するようにしたものである。
のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算
出する探知プロット確度算出ステップと、確度スレショ
ルドと比較して高い確度の探知プロット数をスキャン毎
にカウントして記憶する高確度探知プロットカウントス
テップと、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算
して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン
回数比算出ステップとから探知確率算出ステップを構成
するようにしたものである。
の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期
値を設定する初期値設定ステップと、追尾目標の等速直
線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、1
スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデ
ルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予
測誤差共分散行列算出ステップと、検出した探知プロッ
トを入力する探知プロット入力ステップと、等速直線運
動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差共分散
行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布
を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、確率
分布から定まるエリア内に存在する探知プロットを選択
するエリア内外判定ステップと、選択された各探知プロ
ットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、2次
監視レーダの応答であるSIFコードを利用して仮説の
信頼度を算出するSIFコード利用仮説信頼度算出ステ
ップと、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均
して算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置
を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップ
と、追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測
誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステッ
プとを備えるようにしたものである。
ロットのSIFコードが追尾目標のSIFコードとどれ
だけ一致しているかを調べ、各探知プロットのSIFコ
ードの信頼度をそれぞれ算出するSIFコード信頼度算
出ステップと、各探知プロットの確度を確率分布からそ
れぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、SI
Fコードの信頼度を各探知プロットの確度で重みづけ平
均して仮説の信頼度とするSIFコード確度重み付け平
均ステップとからSIFコード利用仮説信頼度算出ステ
ップを構成するようにしたものである。
ード信頼度算出ステップにおいて、目標平滑位置のSI
Fコードと追尾目標のSIFコードとの一致度を比較し
てSIFコードの信頼度とするようにしたものである。
ステップとSIFコード信頼度算出ステップとの間に、
追尾目標のエリア内における各探知プロットの中から、
前スキャン時の追尾目標のSIFコードと一致するSI
Fコードの探知プロットを検索し、このSIFコードの
一致する探知プロットを追尾目標からの探知プロットと
して平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップへ移行す
るSIFコード一致判定ステップをSIFコード利用仮
説信頼度算出ステップが備えるようにしたものである。
のエリア内における各探知プロットのドップラ周波数を
それぞれ測定し、測定されたドップラ周波数と1スキャ
ン前のドップラ周波数との差が大きい探知プロットを仮
説生成の対象から除外するドップラ周波数変化分判定ス
テップを仮説生成ステップの前に備えるようにしたもの
である。
1から請求項15のうちのいずれか1項記載の目標追尾
方法にしたがって、別レーダ覆域で目標追尾を行なう別
レーダと、別レーダ覆域と重複領域を共有する本レーダ
覆域を有し、請求項1から請求項15のうちのいずれか
1項記載の目標追尾方法にしたがって、本レーダ覆域で
目標追尾を行なう本レーダと、別レーダと本レーダとを
接続し、追尾目標の航跡に関する航跡データを伝送する
送信系とから構成されるようにしたものである。
ダ覆域から重複域へ向う航跡が存在すると、航跡に関す
る航跡データを別レーダが本レーダへ送信系によって送
信するとともに、重複域における航跡の出現領域を航跡
データから本レーダが推定し、出現領域において受信信
号/雑音を区別するスレショルドのレベルを本レーダが
下げるようにしたものである。
追尾目標の位置・速度を航跡データとして別レーダが本
レーダへ送信系によって送信し、航跡データを用いて追
尾目標を本レーダがAN追尾するようにしたものであ
る。
において得られた各探知プロットを航跡データとして別
レーダが本レーダへ送信系によって送信するとともに、
本レーダ自身で得られた各探知プロットと別レーダから
送信された各探知プロットとの相関を本レーダがとり、
相関値の高い探知プロットを追尾目標からの探知プロッ
トとして本レーダが採用するようにしたものである。
ダおよび本レーダが重複域内のエリアにおける誤警報確
率をそれぞれ算出するとともに、誤警報確率を航跡デー
タとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信し、
本レーダ自身で得られた誤警報確率と別レーダから送信
された誤警報確率とを本レーダが平均して利用するよう
にしたものである。
説明する。 実施の形態1.図1はこの発明の実施の形態1による目
標追尾方法の処理を示すフローチャートである。図1の
目標追尾方法は、ローカルのレーダシステム内で探知確
率と誤警報確率とを順次更新し、更新した探知確率と誤
警報確率とを用いて仮説の信頼度を求めて、高精度のA
N追尾を行なうものである。
度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値をステッ
プST1(初期値設定ステップ)で、追尾目標の運動モ
デルとして等速直線運動モデルをステップST2(運動
モデル設定ステップ)でそれぞれ設定する。ステップS
T3(予測値・予測誤差共分散行列算出ステップ)で
は、ステップST2で設定した等速直線運動モデルによ
り、1スキャン後の追尾目標の位置・速度を予測して、
この予測値の誤差を推定した予測誤差共分散行列を算出
する。
プロットをステップST4(探知プロット入力ステッ
プ)で入力し、等速直線運動モデルによる目標予測位置
を中心に予測誤差共分散行列を使用して定まる追尾目標
からの探知プロットの確率分布をステップST5(探知
プロット確率分布算出ステップ)で算出する。ステップ
ST6(エリア内外判定ステップ)では、その追尾目標
からの探知プロット確率分布により決まる目標予測存在
範囲(エリア)内に存在する探知プロットを選択し、ス
テップST7(仮説生成ステップ)において、選択され
た各探知プロットが追尾目標からの探知プロットである
かどうかの仮説をそれぞれ生成する。
を求める際には、前述したように、探知確率と誤警報確
率とが必要である。従来では、固定値または別システム
から探知確率・誤警報確率を得て信頼度を算出していた
ため、追尾性能の劣化につながっていた。
ップST8(誤警報確率算出ステップ)、ステップST
9(探知確率算出ステップ)において、各エリア内の探
知プロット数と各探知プロットのS/N値とから誤警報
確率・探知確率をそれぞれ算出している点に特徴を持っ
ている。
する。図2はこの発明の実施の形態1による目標追尾方
法の処理を示すフローチャートであり、特に図1の誤警
報確率算出ステップST8を表している。
切った各エリア毎に考え、これら各エリアに含まれる探
知プロットをステップST13(探知プロットカウント
ステップ)で全てフォールス(英:false)とみな
してカウントし、このエリア毎のカウント値をスキャン
毎にメモリ1に記憶する。ステップST14(スキャン
平均ステップ)では、フォールスとカウントされたスキ
ャン毎の探知プロット数をメモリ1から読み出して所定
のスキャン回数でスキャン平均する。
結果対セル数比算出ステップ)において、ステップST
14のスキャン平均結果をエリアに含まれるセル数で除
算し、この除算結果を該当のエリアにおける誤警報確率
とする。なお、セル数はレーダの分解能より定まり、ス
キャン平均の際のスキャン回数はレーダシステムの仕様
・目的に応じて定めれば良く、特に限定されるものでは
ない。
スキャン回数でスキャン平均するものとする。このと
き、1スキャン目でM1個の探知プロット、2スキャン
目でM2個の探知プロット、…、Kスキャン目でMK個
の探知プロットがあるエリアでそれぞれ得られた場合に
は、1スキャン当たりの探知プロットの平均値、つまり
スキャン平均結果は(M1+M2+…+MK)÷K=
(ΣMk)/K個(ただしΣは和の指数k=1,2,
…,Kに関する総和)となり、あるエリアの誤警報確率
PN=[(ΣMk)/K]/Cと簡単な計算で求めるこ
とができる。
ア中の探知プロット全てをフォールスとみなして誤警報
確率を求めている。この理由は、AN追尾の目標予測存
在範囲(エリア)当たりのセル数Cは数100個以上で
あり、その1エリア範囲で探知される探知プロット数は
1スキャン当たりたかだか数個程度に過ぎないので、探
知プロット全てをフォールスとみなしても大きな誤差が
生じないからである。ここでは、このような手法で誤警
報確率を近似的に算出するようにしている。S/N値や
確度を用いた誤警報確率の別の算出方法は実施の形態2
〜4で述べる。
る。図3はこの発明の実施の形態1による目標追尾方法
の処理を示すフローチャートであり、特に図1の探知確
率算出ステップST9を表している。
ロットS/N値算出ステップ)で各探知プロットのS/
N値(信号電力対雑音電力比)をそれぞれ算出し、ステ
ップST17(探知プロットS/N値平均ステップ)で
全探知プロットのS/N値を単純平均したものを目標予
測存在範囲(エリア)内の所要S/N値とする。探知確
率、誤警報確率、所要S/N値のうちの二つが決まる
と、残りの一つも一意に決まることが一般に知られてお
り、ステップST18(探知確率導出ステップ)で探知
確率が導出される。
探知プロットにおけるS/N値をそれぞれS1/N1,
S2/N2,…,SJ/NJとすれば、所要S/N値は
S/N値の単純平均として、所要S/N値=(S1/N
1+S2/N2+…+SJ/NJ)/J=(ΣSj/N
j)/Jとなって、簡単な計算で求めることができる。
プST8で算出した誤警報確率PNとを用いて、例えば
マーカム(Marcum)のQ関数や換算表などから探
知確率Pdを導出する。
S/N値を単純平均して所要S/N値を求め、ステップ
ST8の誤警報確率と所要S/Nとから探知確率を求め
るようにしている。S/N値や確度を用いた探知確率の
別の算出方法は実施の形態5〜8で述べる。
説信頼度算出ステップ)では、ステップST8,ステッ
プST9でそれぞれ算出した探知確率と誤警報確率とを
用いて、ステップST7で生成した仮説の信頼度を算出
する。続いてこの信頼度を用いて各探知プロットを重み
づけ平均して算出した位置を仮想的に目標位置として、
追尾目標の平滑位置をステップST11(平滑値・平滑
誤差共分散行列算出ステップ)で算出する。ステップS
T3〜ステップST11の一連の処理は、ステップST
12(追尾終了判定ステップ)で追尾が終了(YES)
になるまで繰り返される。
探知確率と誤警報確率とをローカルのレーダシステムに
おいてリアルタイムに順次更新することによって、目標
予測存在範囲内で得られた探知プロットが追尾目標から
のものであるという仮説の信頼度を精度良く求めること
ができるようになり、高精度のAN追尾が行えるように
なる。
ば、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分
散行列の初期値を設定する初期値設定ステップST1
と、追尾目標の運動モデルとして等速直線運動モデルを
設定する運動モデル設定ステップST2と、1スキャン
後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測
してその誤差を推定した予測誤差共分散行列を算出する
予測値・予測誤差共分散行列算出ステップST3と、検
出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステッ
プST4と、等速直線運動モデルによる目標予測位置を
中心に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの
探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分
布算出ステップST5と、確率分布から定まるエリア内
に存在する探知プロットを選択するエリア内外判定ステ
ップST6と、選択された各探知プロットに関する仮説
を生成する仮説生成ステップST7と、全覆域を適当に
分割した各エリア中の各探知プロットの個数、S/N値
または確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算
出ステップST8と、全覆域を適当に分割した各エリア
中の各探知プロットの個数、S/N値または確度をもと
に探知確率を算出する探知確率算出ステップST9と、
誤警報確率と探知確率とを用いて、仮説の信頼度を算出
する仮説信頼度算出ステップST10と、信頼度を用い
て各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目
標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平
滑誤差共分散行列算出ステップST11と、追尾処理が
終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列
算出ステップST3へ戻る追尾終了判定ステップST1
2とを備えるようにしたので、固定値や別のシステムを
用いることなく、誤警報確率と探知確率とをリアルタイ
ムで得られるようになり、追尾性能を向上することがで
きるという効果が得られる。
標のエリア内における探知プロット数をスキャン毎にカ
ウントして記憶する探知プロットカウントステップST
13と、探知プロット数を所定のスキャン回数でスキャ
ン平均するスキャン平均ステップST14と、スキャン
平均ステップST14のスキャン平均結果をエリア中の
セル数で除算して誤警報確率とするスキャン平均結果対
セル数比算出ステップST15とから誤警報確率算出ス
テップST8を構成するようにしたので、ローカルのレ
ーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算
出できるという効果が得られる。
目標のエリア内における各探知プロットのS/N値をそ
れぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステップST
16と、各探知プロットのS/N値を単純平均して所要
S/N値とする探知プロットS/N値平均ステップST
17と、誤警報確率および所要S/N値から探知確率を
導出する探知確率導出ステップST18とから探知確率
算出ステップST9を構成するようにしたので、ローカ
ルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単
に算出できるという効果が得られる。
尾目標のエリアに航跡が含まれている場合の誤警報確率
の算出処理について説明する。
追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図1
の誤警報確率算出ステップST8を表している。図2と
同一符号は同一または相当するステップである。
プST14との間に設けられたステップST19(航跡
数減算ステップ)は、誤警報確率を算出するエリアに航
跡が含まれている場合に、エリアの探知プロット数から
エリアの航跡数を減算し、ステップST13に代わって
この減算結果をメモリ1に記憶する処理である。
確率を算出するエリアに航跡が含まれている場合には、
ステップST13でフォールスとカウントされた探知プ
ロット数から航跡の分を除外する。つまり、ステップS
T19において、ステップST13の探知プロット数か
ら航跡数を減算し、この減算結果を全てフォールスとみ
なしてメモリ1にスキャン毎に記憶する。ステップST
14〜ステップST15では、実施の形態1と同様に、
所定のスキャン回数のスキャン平均結果をセル数で除算
して誤警報確率を算出する。
しないようにしているので、誤警報確率をリアルタイム
で正確に求めることができる。
ば、探知プロットカウントステップST13とスキャン
平均ステップST14との間に、追尾目標のエリア内に
おける探知プロット数からエリア中の航跡数を減算して
スキャン毎に記憶する航跡数減算ステップST19を備
えて誤警報確率算出ステップST8を構成するようにし
たので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確
率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
知プロットをフォールスとみなして誤警報確率を算出す
る際に、そのS/N値によって探知プロットを選別する
手法について説明する。
追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図1
の誤警報確率算出ステップST8を表している。図3と
同一符号は同一または相当するステップである。
N値探知プロットカウントステップ)は、追尾目標の目
標予測存在範囲内に存在し、S/N値スレショルドと比
較してS/N値が十分に低い探知プロットをフォールス
とみしてカウントする処理である。また、ステップST
21(探知プロットカウント数対セル数比算出ステッ
プ)は、ステップST20でカウントされた探知プロッ
ト数をエリアのセル数で除算して誤警報確率とする処理
である。
低くなる傾向にあり、また追尾目標からの反射信号はS
/N値が高くなる傾向にあるので、この実施の形態3で
は、高S/N値の探知プロットをフォールスとしてカウ
ントしないようにしている。
在する各探知プロットのS/N値をステップST16で
それぞれ算出し、各探知プロットのS/N値をS/N値
スレショルドとそれぞれ比較して、S/N値が十分に低
い探知プロットをフォールスとしてステップST20で
カウントする。そして、ステップST21において、ス
テップST20の探知プロットカウント数を目標予測存
在範囲内のセル数で除算して誤警報確率とする。
けをフォールスとカウントしているので、誤警報確率を
リアルタイムで正確に求めることができる。
/N値スレショルドは、例えば全探知プロットS/N値
の平均値(a)やメディアン値(b),絶対偏差の平均
値(c),標準偏差(d)などを求め、(a−c),
(a−d),(b−c),(b−d)などを用いれば良
い。
ば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのS/
N値をそれぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステ
ップST16と、S/N値スレショルドと比較して低い
S/N値の探知プロット数をカウントする低S/N値探
知プロットカウントステップST20と、探知プロット
数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知
プロットカウント数対セル数比算出ステップST21と
から誤警報確率算出ステップST8を構成するようにし
たので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確
率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
とみなして誤警報確率を算出する際に、その確度によっ
て探知プロットを選別するようにしても良い。
追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図1
の誤警報確率算出ステップST8を表している。図5と
同一符号は同一または相当するステップである。
ロット確度算出ステップ)は追尾目標の目標予測存在範
囲内に存在する各探知プロットの確度をそれぞれ算出す
る処理を、ステップST23(低確度探知プロットカウ
ントステップ)は確度スレショルドと比較して確度が十
分に低い探知プロットをフォールスとしてカウントする
処理をそれぞれ表している。
分布などの確率分布を設け、この確率分布から各探知プ
ロットの尤度をそれぞれ算出し、算出された各尤度の合
計値を1に規格化したときの各尤度の値である。つま
り、目標予測位置から離れた探知プロットほど確度が低
くなるので、低確度の探知プロットほど追尾目標からの
信号である可能性も低くなる。
在範囲内に存在する各探知プロットの確度をステップS
T22で算出し、確度スレショルドと比較して十分に確
度が低い探知プロットをフォールスとしてステップST
23でカウントする。そして、ステップST21におい
て、ステップST23のカウント数を目標予測存在範囲
内のセル数で除算して誤警報確率とする。
フォールスとカウントしているので、誤警報確率をリア
ルタイムで正確に求めることができる。
度スレショルドは、例えば全探知プロット確度の平均値
(a’)やメディアン値(b’),絶対偏差の平均値
(c’),標準偏差(d’)などを求め、(a’−
c’),(a’−d’),(b’−c’),(b’−
d’)などを用いても良いし、確度は規格化されている
ので1/2を確度スレショルドとしても良い。
ば、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度
をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップST
22と、確度スレショルドと比較して低い確度の探知プ
ロット数をカウントする低確度探知プロットカウントス
テップST23と、探知プロット数をエリア中のセル数
で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対
セル数比算出ステップST21とから誤警報確率算出ス
テップST8を構成するようにしたので、ローカルのレ
ーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算
出できるという効果が得られる。
とから探知確率を算出する際に、その確度によって探知
プロットを重み付け平均して所要S/N値を算出するよ
うにしても良い。
追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図1
の探知確率算出ステップST9を表している。図3と同
一符号は同一または相当するステップである。
プST18との間に設けられたステップST24(探知
プロットS/N値確度重み付け平均ステップ)は、各探
知プロットの確度をステップST22と同様に算出し
て、ステップST16で得られた各探知プロットのS/
N値を確度で重み付け平均化する処理である。
在する各探知プロットのS/N値をステップST16で
それぞれ算出する。次にステップST24において、各
探知プロットの確度をそれぞれ算出して、ステップST
16で得られた各S/N値を確度で重み付け平均する。
そして重み付け平均されたS/N値を所要S/N値とし
て、この所要S/N値と誤警報確率とから探知確率をス
テップST18で導出する。
探知プロットほど追尾目標からの反射信号である可能性
が高くなり、低確度の探知プロットほどこの可能性が低
くなるので、各探知プロットのS/N値を確度で重み付
け平均することにより、得られた所要S/N値は精度の
高い値になり、したがって探知確率もリアルタイムで精
度良く導出できるようになる。
ば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのS/
N値をそれぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステ
ップST16と、各探知プロットの確度をそれぞれ算出
し、各探知プロットのS/N値を確度によって重み付け
平均する探知プロットS/N値確度重み付け平均ステッ
プST24と、重み付け平均されたS/N値を所要S/
N値として、誤警報確率および所要S/N値から探知確
率を導出する探知確率導出ステップST18とから探知
確率算出ステップST9を構成するようにしたので、ロ
ーカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ
簡単に算出できるという効果が得られる。
均化されたS/N値を数スキャン分だけさらに平均化す
るようにしても良い。
追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図1
の探知確率算出ステップST9を表している。図2,図
7と同一符号は同一または相当するステップである。
7)のステップST16とステップST24との間にス
テップST14(スキャン平均処理ステップ)を設ける
ようにしている。
されたS/N値をスキャン毎にメモリ1に記憶し、ステ
ップST14でメモリ1の各探知プロットのS/N値を
所定のスキャン回数でスキャン平均することにより、ス
テップST24でスキャン平均されるS/N値がさらに
平均化されるようになり、実施の形態5と同様の効果が
得られる。
ば、探知プロットS/N値算出ステップST16と探知
プロットS/N値確度重み付け平均ステップST24と
の間に、探知プロットS/N値算出ステップST16で
スキャン毎に記憶された各探知プロットのS/N値をス
キャン平均するスキャン平均ステップST14を備えて
探知確率算出ステップST9を構成するようにしたの
で、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正
確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
て十分に高い値のS/N値の探知プロットを数スキャン
分カウントし、このカウント値から探知確率を算出する
ようにしても良い。
追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図1
の探知確率算出ステップST9を表している。図3と同
一符号は同一または相当するステップである。
N値探知プロットカウントステップ)はスキャン毎に各
探知プロットのS/N値の高低を判定してS/N値スレ
ショルドより十分に高いS/N値の探知プロットをカウ
ントする処理を、ステップST26(探知プロットカウ
ント数対スキャン回数比算出ステップ)はカウントされ
た探知プロットの数をスキャン回数で除算して探知確率
とする処理をそれぞれ表している。
在範囲内で得られた探知プロットのS/N値が十分高い
場合、図9に示すように、ステップST25で探知プロ
ットがあるとみなしてメモリ1に記憶し、それをスキャ
ン毎に調べて、ステップST26で探知プロットがあっ
た回数をスキャン回数で割って探知確率とする。
ても、実施の形態1と同様の効果が得られる。なお、探
知プロットのS/N値の高低判定は、実施の形態3と同
様に考える。
ば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのS/
N値をそれぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステ
ップST16と、S/N値スレショルドと比較して高い
S/N値の探知プロット数をスキャン毎にカウントして
記憶する高S/N値探知プロットカウントステップST
25と、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算し
て探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回
数比算出ステップST26とから探知確率算出ステップ
ST9を構成するようにしたので、ローカルのレーダシ
ステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できる
という効果が得られる。
に高い確度の探知プロットをカウントし、このカウント
値から探知確率を算出するようにしても良い。
標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図
1の探知確率算出ステップST9を表している。図6,
図9と同一符号は同一または相当するステップである。
ップST26との間に設けられたステップST27(高
確度探知プロットカウントステップ)は、目標予測存在
範囲内で得られた探知プロットについて、探知プロット
確率分布より求まる確度が高い探知プロットをカウント
してメモリ1に記憶する処理を表している。
は、探知プロット確率分布から目標予測存在範囲内で得
られた各探知プロットの確度をそれぞれ算出する。ステ
ップST27では、算出された確度が確度スレショルド
よりも高い場合、この高い確度の探知プロットをカウン
トする。1スキャン毎のカウント値はメモリ1に蓄えら
れ、数スキャン分だけ蓄えられると、ステップST26
へ移行して、探知プロットのカウント数をスキャン回数
で除算して探知確率とする。
しているので、探知確率をリアルタイムで正確に求める
ことができる。
ば、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度
をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップST
22と、確度スレショルドと比較して高い確度の探知プ
ロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高確度探
知プロットカウントステップST27と、探知プロット
数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知
プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップST
26とから探知確率算出ステップST9を構成するよう
にしたので、ローカルのレーダシステム内において探知
確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られ
る。
説の信頼度を向上させるため、各探知プロットのS/N
値や確度でリアルタイムに探知確率と誤警報確率とを求
める手法を示したが、この代わりに、探知プロットとそ
のプロットに対する2次監視レーダの応答であるSIF
(Selective Identification
Feature)コードの信頼度を仮説の信頼度に関
連付けても良い。
標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、SIF
コードの信頼度を仮説の信頼度に関連づけてAN追尾を
行うものである。図1,図6と同一符号は同一または相
当するステップである。図11では、ステップST2
8,ST22,ST29からSIFコード利用仮説信頼
度算出ステップが構成されており、SIFコードを利用
して仮説の信頼度を算出している。
から電波送信された質問信号パルスに応答して機上から
地上へ電波送信される特定の応答信号パルスであり、こ
の応答信号パルスを受信・解読すると、目標の敵味方・
機種などの識別・飛行高度などの情報が地上で得られ
る。
ため、追尾目標の目標予測存在範囲内において得られた
各探知プロットについてSIFコードが1スキャンで多
数得られるので、ステップST1〜ステップST7の処
理の後に、これら各探知プロットのSIFコードが追尾
目標のSIFコードとどれだけ一致しているか調べるよ
うにして、SIFコードの信頼度を算出する(ステップ
ST28,SIFコード信頼度算出ステップ)。
ロットの確度を確率分布からそれぞれ算出し、ステップ
ST29(SIFコード確度重み付け平均ステップ)で
ステップST28のSIFコードの信頼度をステップS
T22の確度で重みづけ平均し、この重み付け平均の結
果を仮説の信頼度とする。そして、ステップST11,
ステップST12の処理が行なわれる。
も、仮説の信頼度向上が図れるため、実施の形態1と同
様の効果が得られる。
ば、仮説生成ステップST7と平滑値・平滑誤差共分散
行列算出ステップST11との間に、各探知プロットの
SIFコードが追尾目標のSIFコードとどれだけ一致
しているかを調べ、SIFコードの信頼度を算出するS
IFコード信頼度算出ステップST28と、各探知プロ
ットの確度を確率分布からそれぞれ算出する探知プロッ
ト確度算出ステップST22と、SIFコードの信頼度
を各探知プロットの確度で重みづけ平均して仮説の信頼
度とするSIFコード確度重み付け平均ステップST2
9とから構成されるSIFコード利用仮説信頼度算出ス
テップを備えるようにしたので、SIFコードの利用に
よって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のAN
追尾が可能になるという効果が得られる。
の形態10による目標追尾方法の処理を説明するための
図である。
‘1234’の目標平滑位置、3は目標予測位置、4は
目標予測位置3を中心とした目標予測存在範囲、I,I
I,IIIはそれぞれ目標予測存在範囲4内の探知プロ
ットである。探知プロットIは ‘1235’,探知プ
ロットIIは‘2256’となっており、探知プロット
IIIはSIFコードが得られなかったとする。
れるSIFコードからSIFコードの信頼度を求める手
法について説明したが、追尾目標の目標予測存在範囲内
において得られた探知プロットそれぞれについて、多数
得られたSIFコードをもとに目標平滑位置2のSIF
コードが一つに決まり、このSIFコードと追尾目標の
SIFコードとを比較する。
3の場合のSIFコードは桁数が4桁なので、各桁毎に
SIFコードを比較し、探知プロットIの場合のよう
に、目標平滑位置2のSIFコードと3桁が一致してい
たならば、SIFコードの信頼度を3/4(一致度)と
する(その他は図12(b)の表)。これを探知プロッ
トの確率分布から求まる確度で軽い重み付け平均したも
のを仮説の信頼度としても良い。このとき、SIFコー
ドのモードCで得られた高度情報が前スキャン時の高度
情報と大きく異なる場合、その探知プロットは重みづけ
に用いない。
も仮説の信頼度向上が図れるため、実施の形態1と同様
の効果が得られる。
ば、SIFコード信頼度算出ステップST28におい
て、目標平滑位置2のSIFコードと追尾目標のSIF
コードとの一致度を比較してSIFコードの信頼度とす
るようにしたので、SIFコードの利用によって、仮説
の信頼度の精度が向上して、高精度のAN追尾が可能に
なるという効果が得られる。
の形態11による目標追尾方法の処理を示すフローチャ
ートである。図1,図11と同一符号は同一または相当
するステップである。
を仮説の信頼度に関連付け、仮説の信頼度向上を図った
が、図13に示すように、ステップST7とステップS
T28との間に設けられたステップST30(SIFコ
ード利用仮説信頼度算出ステップ、SIFコード一致判
定ステップ)において、追尾目標の目標予測存在範囲内
において得られた探知プロットの中で、そのSIFコー
ドが前スキャン時の追尾目標のSIFコードと一致した
ならば、それを追尾目標からの探知プロットとしてステ
ップST11へ移行し、ステップST11でその探知プ
ロットの位置から目標の平滑位置を求める。
予測存在範囲内の探知プロットの中から追尾目標の探知
プロットが軽い処理負荷で得られる。
ば、仮説生成ステップST7とSIFコード信頼度算出
ステップST28との間に、追尾目標のエリアにおける
各探知プロットの中で、前スキャン時の追尾目標のSI
Fコードと一致するSIFコードの探知プロットを検索
し、このSIFコードの一致する探知プロットを追尾目
標からの探知プロットとして平滑値・平滑誤差共分散行
列算出ステップST11へ移行するSIFコード一致判
定ステップST30を備えてSIFコード利用仮説信頼
度算出ステップを構成するようにしたので、AN追尾に
おいて、エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の
探知プロットを軽い処理負荷で推定できるという効果が
得られる。
AN追尾において追尾目標の目標予測存在範囲内で得ら
れた全ての探知プロットに対して仮説の信頼度を求めた
が、各探知プロットのドップラ周波数を利用して、仮説
を生成する探知プロットと仮説を生成しない探知プロッ
トとを選別するようにしても良い。
目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。図1
と同一符号は同一または相当するステップである。図1
4では、ステップST6とステップST7との間にステ
ップST31(ドップラ周波数変化分判定ステップ)を
設けている。図14の目標追尾方法では、ステップST
7で探知プロットの仮説生成が行なわれる前にステップ
ST31の処理が行なわれる。
測存在範囲内の各探知プロットのドップラ周波数をそれ
ぞれ測定し、測定されたドップラ周波数と1スキャン前
の追尾目標のドップラ周波数とを各探知プロット毎に比
較する。両者のドップラ周波数が大きく異なる探知プロ
ットは追尾目標からの反射信号である可能性が低いた
め、この探知プロットをステップST7の仮説生成の対
象から除外し、これ以外の探知プロットの仮説をステッ
プST7で生成する。
予測存在範囲内の全探知プロットの中から追尾目標の探
知プロットを軽い処理負荷で推定できる。
ば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのドッ
プラ周波数をそれぞれ測定し、測定されたドップラ周波
数と1スキャン前のドップラ周波数との差が大きい探知
プロットを仮説生成の対象から除外するドップラ周波数
変化分判定ステップST31を仮説生成ステップST7
の前に備えるようにしたので、AN追尾において、エリ
ア中の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロット
を軽い処理負荷で推定できるという効果が得られる。
2では、ローカルのレーダシステム単体のみでの処理で
あったが、この実施の形態13から実施の形態16まで
は、本レーダと別レーダとが存在し、両者のレーダの覆
域が重なっている場合を考え、別レーダで捉えた追尾目
標の航跡情報を本レーダで利用することにより、本レー
ダでの目標の初探知を早める。
レーダシステムの構成・動作を説明するための図であ
る。
2の目標追尾方法に従う別レーダ、12は別レーダ11
の覆域、13は実施の形態1〜12の目標追尾方法に従
う本レーダ、14は本レーダ13の覆域、15は覆域1
2と覆域14との重複域である。また、16は別レーダ
11で捉えた追尾目標の航跡であり、航跡16は覆域1
2から重複域15へ向っている。さらに、17は航跡1
6に関する航跡データを伝送する送信系であり、別レー
ダ11と本レーダ13とを接続している。
で捉えた追尾目標の航跡16が本レーダ13の覆域14
内へ入ろうとしているとき、別レーダ11から本レーダ
13へ追尾目標の送信系17で航跡データを与えて、そ
の航跡データを本レーダ13で利用することで、本レー
ダ13の覆域14内のどのあたりにその目標が現れるの
か推測できる。
跡16が出現する重複域15中斜線部分の出現領域18
を推定し、受信信号/雑音を区別するスレショルドのレ
ベルをこの出現領域18で下げるようにする。
なるものの、追尾目標の探知がしやすくなる。このこと
により、本レーダ13での追尾目標の初探知を早められ
る。
は可換であり、本レーダ13から別レーダ11へ送信系
17で航跡データが送信されてももちろん良い。
ば、実施の形態1〜12の目標追尾を覆域12で行なう
別レーダ11と、別レーダ11の覆域12と重複領域1
5を共有し、実施の形態1〜12の目標追尾を覆域14
で行なう本レーダ13と、別レーダ11と本レーダ13
とを接続し、航跡16の航跡データを伝送する送信系1
7とから構成するようにしたので、追尾目標の探知が容
易になり、追尾目標の初探知を早めることができるとい
う効果が得られる。
ーダ11の覆域12から重複域15へ向う追尾目標の航
跡16が存在すると、航跡16に関する航跡データを別
レーダ11が送信系17で本レーダ13へ送信するとと
もに、航跡データから航跡16の出現領域18を本レー
ダ13が推定し、出現領域18において受信信号/雑音
を区別するスレショルドのレベルを本レーダ13が下げ
るようにしたので、追尾目標の探知が容易になり、追尾
目標の初探知を早めることができるという効果が得られ
る。
の形態14によるレーダシステムの構成・動作を説明す
るための図である。図15と同一符号は同一または相当
する構成である。
た追尾目標の航跡16を本レーダ13で利用すること
で、本レーダ13での追尾目標初探知を早めたが、図1
6に示すように、別レーダ11で捉えた追尾目標の航跡
16が本レーダ13の覆域14内に入ったとき、別レー
ダ11の覆域12と本レーダ13の覆域14とが重複域
15で重なっているため、別レーダ11で求めた追尾目
標の位置・速度を航跡データとして送信系17で送信
し、この追尾目標の位置・速度を本レーダ13で利用す
る。
ータとして別レーダ11から本レーダ13へ送信系17
で与えられるので、本レーダ13での追尾開始に処理負
荷の重いMHT方式を用いなくても、それに比べて処理
負荷の軽いAN追尾方式で目標を追尾していくことがで
きる。このことにより、本レーダ13においてMHT方
式に比べて軽い処理負荷で目標追尾を開始できる。
ば、航跡16の追尾目標の位置・速度を航跡データとし
て別レーダ11から本レーダ13へ送信系17によって
送信し、本レーダ13が航跡データによって追尾目標を
AN追尾するようにしたので、処理負荷の軽いAN追尾
方式によって本レーダ13が追尾開始を行なうことがで
きるという効果が得られる。
の形態15によるレーダシステムの構成・動作を説明す
るための図である。図15と同一符号は同一または相当
する構成である。
12と本レーダ13の覆域14とが重なっている重複域
15では、別レーダ11,本レーダ13によって探知プ
ロットがそれぞれ得られる。このことを利用して、別レ
ーダ11から本レーダ13へ探知プロットを航跡データ
として送信系17で送信し、本レーダ13は両者で得ら
れた探知プロットの相関をとる。
15の目標予測存在範囲19へ向った場合、図17
(b)の目標予測存在範囲19の拡大図に示すように、
別レーダ11で得られた各探知プロット(×印)と本レ
ーダ13で得られた各探知プロット(○印)とを相関処
理すると、符号Rを付した位置の探知プロットは相関値
が高く、追尾目標からの探知プロットとして採用され
る。
ダ11,本レーダ13の探知プロットの相関を取ること
により、追尾目標からの探知プロットなのかフォールス
なのかを判別することができ、追尾目標からの探知プロ
ットの位置を正しく求めやすくなる。
跡データ17を送るのに時間がかかるため、追尾目標か
らの探知プロット以外を省けるのは数スキャン前に得た
探知プロットであるが、本レーダ13のみを用いた場合
より早く追尾目標の正しい航跡16を確立でき、本レー
ダ13において追尾目標の航跡確立が早くなる。
ば、重複域15において得られた各探知プロットを航跡
データとして別レーダ11が本レーダ13へ送信系17
によって送信するとともに、本レーダ13自身で得られ
た各探知プロットと別レーダ11から送信された各探知
プロットとの相関を本レーダ13がとり、相関値の高い
探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして本レ
ーダ13が採用するようにしたので、本レーダ13単独
の場合と比較して、追尾目標の正しい航跡16をより早
く確立でき、本レーダ13において追尾目標の航跡確立
が早くなるという効果が得られる。
の形態16によるレーダシステムの構成・動作を説明す
るための図である。図15と同一符号は同一または相当
する構成である。
施の形態1〜4で示した誤警報確率の算出方法により、
別レーダ11と本レーダ13との両方でそのエリアの誤
警報確率を求められる。そして、別レーダ11で得られ
た誤警報確率を誤警報確率データとして本レーダ13へ
送信し、本レーダ13で両者の誤警報確率を平均して自
身の誤警報確率として用いることで、本レーダ13で目
標追尾に用いる誤警報確率の精度を向上することができ
る。このことにより、それぞれのレーダでAN追尾を行
う場合、精度の良い誤警報確率を用いることができ、実
施の形態1と同様の効果が得られる。
ば、別レーダ11および本レーダ13が重複域15内の
エリアにおける誤警報確率を実施の形態1〜4によって
算出するとともに、別レーダ11が本レーダ13へ誤警
報確率データを送信系17によって送信し、別レーダ1
1から送信された誤警報確率と本レーダ13における誤
警報確率とを本レーダ13が平均して利用するようにし
たので、本レーダ13における誤警報確率の精度を向上
することができるという効果が得られる。
目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の
初期値を設定する初期値設定ステップと、追尾目標の等
速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップ
と、1スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運
動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測
値・予測誤差共分散行列算出ステップと、検出した探知
プロットを入力する探知プロット入力ステップと、等速
直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差
共分散行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確
率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップ
と、確率分布から定まるエリア内に存在する探知プロッ
トを選択するエリア内外判定ステップと、選択された各
探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップ
と、各エリア中の各探知プロットの個数、S/N値また
は確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算出ス
テップと、各エリア中の各探知プロットの個数、S/N
値または確度をもとに探知確率を算出する探知確率算出
ステップと、誤警報確率と探知確率とを用いて、仮説の
信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップと、信頼度を
用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮
想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値
・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追尾処理が終了
していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出
ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えるように
したので、固定値や別のシステムを用いることなく、誤
警報確率と探知確率とをリアルタイムで得られるように
なり、追尾性能を向上することができるという効果が得
られる。
おける探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶
する探知プロットカウントステップと、探知プロット数
を所定のスキャン回数でスキャン平均するスキャン平均
ステップと、スキャン平均ステップのスキャン平均結果
をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とするスキャ
ン平均結果対セル数比算出ステップとから誤警報確率算
出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレー
ダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出
できるという効果が得られる。
ステップとスキャン平均ステップとの間に、追尾目標の
エリア内における探知プロット数からエリア中の航跡数
を減算する航跡数減算ステップを備えて誤警報確率算出
ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダ
システム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出で
きるという効果が得られる。
おける各探知プロットS/N値をそれぞれ算出する探知
プロットS/N値算出ステップと、S/N値スレショル
ドと比較して低いS/N値の探知プロット数をカウント
する低S/N値探知プロットカウントステップと、探知
プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率と
する探知プロットカウント数対セル数比算出ステップと
から誤警報確率算出ステップを構成するようにしたの
で、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を
正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
おける各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プ
ロット確度算出ステップと、確度スレショルドと比較し
て低い確度の探知プロット数をカウントする低確度探知
プロットカウントステップと、探知プロット数をエリア
中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカ
ウント数対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出
ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダ
システム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出で
きるという効果が得られる。
おける各探知プロットのS/N値をそれぞれ算出する探
知プロットS/N値算出ステップと、各探知プロットの
S/N値を単純平均して所要S/N値とする探知プロッ
トS/N値平均ステップと、誤警報確率および所要S/
N値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとか
ら探知確率算出ステップを構成するようにしたので、ロ
ーカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ
簡単に算出できるという効果が得られる。
おける各探知プロットのS/N値をそれぞれ算出する探
知プロットS/N値算出ステップと、各探知プロットの
確度をそれぞれ算出し、各探知プロットのS/N値を確
度によって重み付け平均する探知プロットS/N値確度
重み付け平均ステップと、重み付け平均されたS/N値
を所要S/N値として、誤警報確率および所要S/N値
から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから探
知確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカ
ルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単
に算出できるという効果が得られる。
算出ステップと探知プロットS/N値確度重み付け平均
ステップとの間に、探知プロットS/N値算出ステップ
でスキャン毎に記憶された各探知プロットのS/N値を
スキャン平均するスキャン平均ステップを備えて探知確
率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルの
レーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算
出できるという効果が得られる。
おける各探知プロットのS/N値をそれぞれ算出する探
知プロットS/N値算出ステップと、S/N値スレショ
ルドと比較して高いS/N値の探知プロット数をスキャ
ン毎にカウントして記憶する高S/N値探知プロットカ
ウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回
数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対
スキャン回数比算出ステップとから探知確率算出ステッ
プを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステ
ム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるとい
う効果が得られる。
おける各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プ
ロット確度算出ステップと、確度スレショルドと比較し
て高い確度の探知プロット数をスキャン毎にカウントし
て記憶する高確度探知プロットカウントステップと、探
知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率
とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ス
テップとから探知確率算出ステップを構成するようにし
たので、ローカルのレーダシステム内において探知確率
を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する
初期値設定ステップと、追尾目標の等速直線運動モデル
を設定する運動モデル設定ステップと、1スキャン後の
追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測して
予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散
行列算出ステップと、検出した探知プロットを入力する
探知プロット入力ステップと、等速直線運動モデルによ
る目標予測位置を中心に、予測誤差共分散行列から定ま
る追尾目標からの探知プロットの確率分布を算出する探
知プロット確率分布算出ステップと、確率分布から定ま
るエリア内に存在する探知プロットを選択するエリア内
外判定ステップと、選択された各探知プロットに関する
仮説を生成する仮説生成ステップと、2次監視レーダの
応答であるSIFコードを利用して仮説の信頼度を算出
するSIFコード利用仮説信頼度算出ステップと、信頼
度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出され
る仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平
滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追尾処理が
終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列
算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えるよ
うにしたので、SIFコードの利用によって、仮説の信
頼度の精度が向上して、高精度のAN追尾が可能になる
という効果が得られる。
Fコードが追尾目標のSIFコードとどれだけ一致して
いるかを調べ、各探知プロットのSIFコードの信頼度
をそれぞれ算出するSIFコード信頼度算出ステップ
と、各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出
する探知プロット確度算出ステップと、SIFコードの
信頼度を各探知プロットの確度で重みづけ平均して仮説
の信頼度とするSIFコード確度重み付け平均ステップ
とからSIFコード利用仮説信頼度算出ステップを構成
するようにしたので、SIFコードの利用によって、仮
説の信頼度の精度が向上して、高精度のAN追尾が可能
になるという効果が得られる。
出ステップにおいて、目標平滑位置のSIFコードと追
尾目標のSIFコードとの一致度を比較してSIFコー
ドの信頼度とするようにしたので、SIFコードの利用
によって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のA
N追尾が可能になるという効果が得られる。
IFコード信頼度算出ステップとの間に、追尾目標のエ
リア内における各探知プロットの中から、前スキャン時
の追尾目標のSIFコードと一致するSIFコードの探
知プロットを検索し、このSIFコードの一致する探知
プロットを追尾目標からの探知プロットとして平滑値・
平滑誤差共分散行列算出ステップへ移行するSIFコー
ド一致判定ステップをSIFコード利用仮説信頼度算出
ステップが備えるようにしたので、AN追尾において、
エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロ
ットを軽い処理負荷で推定できるという効果が得られ
る。
おける各探知プロットのドップラ周波数をそれぞれ測定
し、測定されたドップラ周波数と1スキャン前のドップ
ラ周波数との差が大きい探知プロットを仮説生成の対象
から除外するドップラ周波数変化分判定ステップを仮説
生成ステップの前に備えるようにしたので、AN追尾に
おいて、エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の
探知プロットを軽い処理負荷で推定できるという効果が
得られる。
5のうちのいずれか1項記載の目標追尾方法にしたがっ
て、別レーダ覆域で目標追尾を行なう別レーダと、別レ
ーダ覆域と重複領域を共有する本レーダ覆域を有し、請
求項1から請求項15のうちのいずれか1項記載の目標
追尾方法にしたがって、本レーダ覆域で目標追尾を行な
う本レーダと、別レーダと本レーダとを接続し、追尾目
標の航跡に関する航跡データを伝送する送信系とから構
成されるようにしたので、追尾目標の探知が容易にな
り、追尾目標の初探知を早めることができるという効果
が得られる。
域へ向う航跡が存在すると、航跡に関する航跡データを
別レーダが本レーダへ送信系によって送信するととも
に、重複域における航跡の出現領域を航跡データから本
レーダが推定し、出現領域において受信信号/雑音を区
別するスレショルドのレベルを本レーダが下げるように
したので、追尾目標の探知が容易になり、追尾目標の初
探知を早めることができるという効果が得られる。
・速度を航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系
によって送信し、航跡データを用いて追尾目標を本レー
ダがAN追尾するようにしたので、処理負荷の軽いAN
追尾方式によって本レーダが追尾開始を行なうことがで
きるという効果が得られる。
た各探知プロットを航跡データとして別レーダが本レー
ダへ送信系によって送信するとともに、本レーダ自身で
得られた各探知プロットと別レーダから送信された各探
知プロットとの相関を本レーダがとり、相関値の高い探
知プロットを追尾目標からの探知プロットとして本レー
ダが採用するようにしたので、本レーダ単独の場合と比
較して、追尾目標の正しい航跡をより早く確立でき、本
レーダにおいて追尾目標の航跡確立が早くなるという効
果が得られる。
ダが重複域内のエリアにおける誤警報確率をそれぞれ算
出するとともに、誤警報確率を航跡データとして別レー
ダが本レーダへ送信系によって送信し、本レーダ自身で
得られた誤警報確率と別レーダから送信された誤警報確
率とを本レーダが平均して利用するようにしたので、本
レーダにおける誤警報確率の精度を向上することができ
るという効果が得られる。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
の処理を示すフローチャートである。
法の処理を示すフローチャートである。
法の処理を示すフローチャートである。
方法の処理を説明するための図である。
方法の処理を示すフローチャートである。
方法の処理を示すフローチャートである。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
の処理を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
目標予測存在範囲、11 別レーダ、12 覆域、1
3 本レーダ、14 覆域、15 重複域、16 航
跡、17 送信系、18 出現領域、19 目標予測存
在範囲、I,II,III 探知プロット、ST1 初
期値設定ステップ、ST2 運動モデル設定ステップ、
ST3 予測値・予測誤差共分散行列算出ステップ、S
T4 探知プロット入力ステップ、ST5 探知プロッ
ト確率分布算出ステップ、ST6エリア内外判定ステッ
プ、ST7 仮説生成ステップ、ST8 誤警報確率算
出ステップ、ST9 探知確率算出ステップ、ST10
仮説信頼度算出ステップ、ST11 平滑値・平滑誤
差共分散行列算出ステップ、ST12 追尾終了判定ス
テップ、ST13 探知プロットカウントステップ、S
T14 スキャン平均ステップ、ST15 スキャン平
均結果対セル数比算出ステップ、ST16探知プロット
S/N値算出ステップ、ST17 探知プロットS/N
値平均ステップ、ST18 探知確率導出ステップ、S
T19 航跡数減算ステップ、ST20 低S/N値探
知プロットカウントステップ、ST21 探知プロット
カウント数対セル数比算出ステップ、ST22 探知プ
ロット確度算出ステップ(SIFコード利用仮説信頼度
算出ステップ)、ST23 低確度探知プロットカウン
トステップ、ST24 探知プロットS/N値確度重み
付け平均ステップ、ST25 高S/N値探知プロット
カウントステップ、ST26 探知プロットカウント数
対スキャン回数比算出ステップ、ST27 高確度探知
プロットカウントステップ、ST28 SIFコード信
頼度算出ステップ(SIFコード利用仮説信頼度算出ス
テップ)、ST29 SIFコード確度重み付け平均ス
テップ(SIFコード利用仮説信頼度算出ステップ)、
ST30 SIFコード一致判定ステップ(SIFコー
ド利用仮説信頼度算出ステップ)、ST31 ドップラ
周波数変化分判定ステップ。
Claims (20)
- 【請求項1】 追尾目標の位置・速度の平滑値および平
滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステッ
プと、 上記追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデ
ル設定ステップと、 1スキャン後の上記追尾目標の位置・速度を上記等速直
線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する
予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、 検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステ
ップと、 上記等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、
上記予測誤差共分散行列から定まる上記追尾目標からの
上記探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確
率分布算出ステップと、 上記確率分布から定まるエリア内に存在する上記探知プ
ロットを選択するエリア内外判定ステップと、 上記選択された各探知プロットに関する仮説を生成する
仮説生成ステップと、 上記各エリア中の各探知プロットの個数、S/N値また
は確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算出ス
テップと、 上記各エリア中の各探知プロットの個数、S/N値また
は確度をもとに探知確率を算出する探知確率算出ステッ
プと、 上記誤警報確率と上記探知確率とを用いて、上記仮説の
信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップと、 上記信頼度を用いて上記各探知プロットを重みづけ平均
して算出される仮想目標位置から、上記追尾目標の平滑
位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステッ
プと、 追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差
共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップと
を備えることを特徴とする目標追尾方法。 - 【請求項2】 誤警報確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における探知プロット数をスキャン
毎にカウントして記憶する探知プロットカウントステッ
プと、 上記探知プロット数を所定のスキャン回数でスキャン平
均するスキャン平均ステップと、 上記スキャン平均ステップのスキャン平均結果を上記エ
リア中のセル数で除算して誤警報確率とするスキャン平
均結果対セル数比算出ステップとから構成されることを
特徴とする請求項1記載の目標追尾方法。 - 【請求項3】 誤警報確率算出ステップは、 探知プロットカウントステップとスキャン平均ステップ
との間に、追尾目標のエリア内における探知プロット数
から上記エリア中の航跡数を減算してスキャン毎に記憶
する航跡数減算ステップを備えて構成されることを特徴
とする請求項2記載の目標追尾方法。 - 【請求項4】 誤警報確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における各探知プロットS/N値を
それぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステップ
と、 S/N値スレショルドと比較して低いS/N値の探知プ
ロット数をカウントする低S/N値探知プロットカウン
トステップと、 上記探知プロット数を上記エリア中のセル数で除算して
誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算
出ステップとから構成されることを特徴とする請求項1
記載の目標追尾方法。 - 【請求項5】 誤警報確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそ
れぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、 確度スレショルドと比較して低い確度の探知プロット数
をカウントする低確度探知プロットカウントステップ
と、 上記探知プロット数を上記エリア中のセル数で除算して
誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算
出ステップとから構成されることを特徴とする請求項1
記載の目標追尾方法。 - 【請求項6】 探知確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における各探知プロットのS/N値
をそれぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステップ
と、 上記各探知プロットのS/N値を単純平均して所要S/
N値とする探知プロットS/N値平均ステップと、 誤警報確率および上記所要S/N値から探知確率を導出
する探知確率導出ステップとから構成されることを特徴
とする請求項1記載の目標追尾方法。 - 【請求項7】 探知確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における各探知プロットのS/N値
をそれぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステップ
と、 上記各探知プロットの確度をそれぞれ算出し、上記各探
知プロットのS/N値を上記確度によって重み付け平均
する探知プロットS/N値確度重み付け平均ステップ
と、 上記重み付け平均されたS/N値を所要S/N値とし
て、誤警報確率および上記所要S/N値から探知確率を
導出する探知確率導出ステップとから構成されることを
特徴とする請求項1記載の目標追尾方法。 - 【請求項8】 探知確率算出ステップは、 探知プロットS/N値算出ステップと探知プロットS/
N値確度重み付け平均ステップとの間に、上記探知プロ
ットS/N値算出ステップでスキャン毎に記憶された各
探知プロットのS/N値をスキャン平均するスキャン平
均ステップを備えて構成されることを特徴とする請求項
7記載の目標追尾方法。 - 【請求項9】 探知確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における各探知プロットのS/N値
をそれぞれ算出する探知プロットS/N値算出ステップ
と、 S/N値スレショルドと比較して高いS/N値の探知プ
ロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高S/N
値探知プロットカウントステップと、 上記探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探
知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比
算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項
1記載の目標追尾方法。 - 【請求項10】 探知確率算出ステップは、 追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそ
れぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、 確度スレショルドと比較して高い確度の探知プロット数
をスキャン毎にカウントして記憶する高確度探知プロッ
トカウントステップと、 上記探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探
知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比
算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項
1記載の目標追尾方法。 - 【請求項11】 追尾目標の位置・速度の平滑値および
平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステ
ップと、 上記追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデ
ル設定ステップと、 1スキャン後の上記追尾目標の位置・速度を上記等速直
線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する
予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、 検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステ
ップと、 上記等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、
上記予測誤差共分散行列から定まる上記追尾目標からの
上記探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確
率分布算出ステップと、 上記確率分布から定まるエリア内に存在する上記探知プ
ロットを選択するエリア内外判定ステップと、 上記選択された各探知プロットに関する仮説を生成する
仮説生成ステップと、 2次監視レーダの応答であるSIFコードを利用して上
記仮説の信頼度を算出するSIFコード利用仮説信頼度
算出ステップと、 上記信頼度を用いて上記各探知プロットを重みづけ平均
して算出される仮想目標位置から、上記追尾目標の平滑
位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステッ
プと、 追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差
共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップと
を備えることを特徴とする目標追尾方法。 - 【請求項12】 SIFコード利用仮説信頼度算出ステ
ップは、 各探知プロットのSIFコードが追尾目標のSIFコー
ドとどれだけ一致しているかを調べ、上記各探知プロッ
トのSIFコードの信頼度をそれぞれ算出するSIFコ
ード信頼度算出ステップと、 各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出する
探知プロット確度算出ステップと、 上記SIFコードの信頼度を上記各探知プロットの確度
で重みづけ平均して仮説の信頼度とするSIFコード確
度重み付け平均ステップとから構成されることを特徴と
する請求項11記載の目標追尾方法。 - 【請求項13】 SIFコード信頼度算出ステップは、 目標平滑位置のSIFコードと追尾目標のSIFコード
との一致度を比較してSIFコードの信頼度とすること
を特徴とする請求項12記載の目標追尾方法。 - 【請求項14】 SIFコード利用仮説信頼度算出ステ
ップは、 仮説生成ステップとSIFコード信頼度算出ステップと
の間に、追尾目標のエリア内における各探知プロットの
中から、前スキャン時の追尾目標のSIFコードと一致
するSIFコードの探知プロットを検索し、このSIF
コードの一致する探知プロットを追尾目標からの探知プ
ロットとして平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップ
へ移行するSIFコード一致判定ステップを備えること
を特徴とする請求項12記載の目標追尾方法。 - 【請求項15】 追尾目標のエリア内における各探知プ
ロットのドップラ周波数をそれぞれ測定し、測定された
上記ドップラ周波数と1スキャン前のドップラ周波数と
の差が大きい探知プロットを仮説生成の対象から除外す
るドップラ周波数変化分判定ステップを仮説生成ステッ
プの前に備えることを特徴とする請求項1または請求項
11記載の目標追尾方法。 - 【請求項16】 請求項1から請求項15のうちのいず
れか1項記載の目標追尾方法にしたがって、別レーダ覆
域で目標追尾を行なう別レーダと、 上記別レーダ覆域と重複領域を共有する本レーダ覆域を
有し、請求項1から請求項15のうちのいずれか1項記
載の目標追尾方法にしたがって、上記本レーダ覆域で目
標追尾を行なう本レーダと、 上記別レーダと上記本レーダとを接続し、追尾目標の航
跡に関する航跡データを伝送する送信系とから構成され
ることを特徴とするレーダシステム。 - 【請求項17】 別レーダは、別レーダ覆域から重複域
へ向う航跡が存在すると、上記航跡に関する航跡データ
を本レーダへ送信系によって送信するとともに、 上記本レーダは、上記重複域における上記航跡の出現領
域を上記航跡データから推定し、上記出現領域において
受信信号/雑音を区別するスレショルドのレベルを下げ
ることを特徴とする請求項16記載のレーダシステム。 - 【請求項18】 別レーダは、航跡の追尾目標の位置・
速度を航跡データとして本レーダへ送信系によって送信
し、 上記本レーダは、上記航跡データを用いて上記追尾目標
をAN追尾することを特徴とする請求項16記載のレー
ダシステム。 - 【請求項19】 別レーダは、重複域において得られた
各探知プロットを航跡データとして本レーダへ送信系に
よって送信するとともに、 上記本レーダは、上記本レーダ自身で得られた各探知プ
ロットと上記別レーダから送信された各探知プロットと
の相関をとり、相関値の高い探知プロットを追尾目標か
らの探知プロットとして採用することを特徴とする請求
項16記載のレーダシステム。 - 【請求項20】 別レーダおよび本レーダは、重複域内
のエリアにおける誤警報確率をそれぞれ算出するととも
に、 上記別レーダは、上記誤警報確率を航跡データとして上
記本レーダへ送信系によって送信し、 上記本レーダは、上記本レーダ自身で得られた上記誤警
報確率と上記別レーダから送信された上記誤警報確率と
を平均して利用することを特徴とする請求項16記載の
レーダシステム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001135471A JP3571309B2 (ja) | 2001-05-02 | 2001-05-02 | 目標追尾方法およびレーダシステム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001135471A JP3571309B2 (ja) | 2001-05-02 | 2001-05-02 | 目標追尾方法およびレーダシステム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002328164A true JP2002328164A (ja) | 2002-11-15 |
JP3571309B2 JP3571309B2 (ja) | 2004-09-29 |
Family
ID=18982930
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2001135471A Expired - Fee Related JP3571309B2 (ja) | 2001-05-02 | 2001-05-02 | 目標追尾方法およびレーダシステム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3571309B2 (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010014664A (ja) * | 2008-07-07 | 2010-01-21 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置および目標追尾方法 |
GB2471270A (en) * | 2009-06-19 | 2010-12-29 | Bae Systems Plc | Evaluation of data filtering algorithms for an object tracking system |
JP2011164071A (ja) * | 2010-02-15 | 2011-08-25 | Fujitsu Ltd | 目標物管理装置および目標物管理方法 |
JP2011226924A (ja) * | 2010-04-20 | 2011-11-10 | Mitsubishi Electric Corp | 追尾装置 |
KR101877380B1 (ko) * | 2016-12-13 | 2018-07-11 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 표적 추적을 위한 데이터 생성 장치 및 방법 |
JP2019045227A (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-22 | 三菱電機株式会社 | レーダ用リソース管理装置 |
CN112162247A (zh) * | 2020-08-21 | 2021-01-01 | 中国人民解放军93114部队 | 多雷达组网探测系统的目标发现概率的计算方法 |
JP2021143856A (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-24 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
CN114966573A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-08-30 | 扬州宇安电子科技有限公司 | 一种信道干扰信号识别引导系统及方法 |
KR102471732B1 (ko) * | 2022-02-23 | 2022-11-29 | 한화시스템(주) | 레이더의 다중 플롯 처리 장치 및 방법 |
-
2001
- 2001-05-02 JP JP2001135471A patent/JP3571309B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010014664A (ja) * | 2008-07-07 | 2010-01-21 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置および目標追尾方法 |
GB2471270A (en) * | 2009-06-19 | 2010-12-29 | Bae Systems Plc | Evaluation of data filtering algorithms for an object tracking system |
JP2011164071A (ja) * | 2010-02-15 | 2011-08-25 | Fujitsu Ltd | 目標物管理装置および目標物管理方法 |
JP2011226924A (ja) * | 2010-04-20 | 2011-11-10 | Mitsubishi Electric Corp | 追尾装置 |
KR101877380B1 (ko) * | 2016-12-13 | 2018-07-11 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 표적 추적을 위한 데이터 생성 장치 및 방법 |
JP2019045227A (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-22 | 三菱電機株式会社 | レーダ用リソース管理装置 |
JP2021143856A (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-24 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
JP7337008B2 (ja) | 2020-03-10 | 2023-09-01 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
CN112162247A (zh) * | 2020-08-21 | 2021-01-01 | 中国人民解放军93114部队 | 多雷达组网探测系统的目标发现概率的计算方法 |
KR102471732B1 (ko) * | 2022-02-23 | 2022-11-29 | 한화시스템(주) | 레이더의 다중 플롯 처리 장치 및 방법 |
CN114966573A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-08-30 | 扬州宇安电子科技有限公司 | 一种信道干扰信号识别引导系统及方法 |
CN114966573B (zh) * | 2022-07-05 | 2023-05-26 | 扬州宇安电子科技有限公司 | 一种信道干扰信号识别引导系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3571309B2 (ja) | 2004-09-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6710743B2 (en) | System and method for central association and tracking in passive coherent location applications | |
AU2002256451B2 (en) | System and method for measurment domain data association in passive coherent location applications | |
US6243037B1 (en) | Tracking method for a radar system | |
US5537118A (en) | Method for tracking moving objects | |
EP2581758A1 (en) | Methods for resolving radar ambiguities using multiple hypothesis tracking | |
AU2002308569A1 (en) | Systems and method for central association and tracking in passive coherent location applications | |
JP3571309B2 (ja) | 目標追尾方法およびレーダシステム | |
AU2002256451A1 (en) | System and method for measurment domain data association in passive coherent location applications | |
JP5614969B2 (ja) | 目標追尾装置及び目標追尾方法 | |
US11073608B2 (en) | Resolving radar angle ambiguities using a multiple hypothesis tracker | |
Grossi et al. | A heuristic algorithm for track-before-detect with thresholded observations in radar systems | |
Solonar et al. | General construction principles and performance features of trajectory processing by data from one radar data source | |
JP5735673B2 (ja) | 目標追尾装置及び目標追尾方法 | |
CN114488104B (zh) | 基于交互一致性的天波超视距雷达目标跟踪方法 | |
CN115220002A (zh) | 一种固定单站的多目标数据关联跟踪方法和相关装置 | |
CN115561748A (zh) | 基于射频隐身的网络化雷达目标搜索跟踪资源分配方法 | |
US5854601A (en) | Methods for estimating the number of emitters and their parameters | |
JP2003344527A (ja) | レーダ装置 | |
CN107561506A (zh) | 一种多级虚警概率联合递推目标检测方法 | |
EP0323688A1 (en) | Tracking systems | |
KR101925489B1 (ko) | 응답전력 기반의 피아 식별 방법 및 이를 지원하는 장치 | |
JP2003149328A (ja) | レーダの目標相関装置 | |
JPH0875437A (ja) | 同一目標判定装置及び同一目標判定方法 | |
Agate et al. | Signature-aided tracking using association hypotheses | |
Prokopovich et al. | Assessment of the quality of information provided by Combined Radar Airspace Surveillance Systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040507 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20040525 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20040623 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070702 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080702 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090702 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100702 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100702 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110702 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110702 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120702 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120702 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130702 Year of fee payment: 9 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |