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
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- 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
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 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。 【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。
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
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、レーダシステム
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。
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。
【０００２】
【従来の技術】図１９はＡＮ追尾方式を用いた従来の目
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。
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。
【０００３】＜文献１＞ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩ
ＯＮＳ ＯＮ ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ ＣＯＮＴＲＯＬ
ＶＯＬ．ＡＣ−２３，ＡＵＧＵＳＴ １９７８，Ｐ６１
８〜６２６「Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ
ａ Ｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎ
ｔ」
ＯＮＳ ＯＮ ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ ＣＯＮＴＲＯＬ
ＶＯＬ．ＡＣ−２３，ＡＵＧＵＳＴ １９７８，Ｐ６１
８〜６２６「Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ
ａ Ｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎ
ｔ」
【０００４】＜文献２＞電子情報通信学会論文誌 ＶＯ
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」
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」
【０００５】はじめに、ＡＮ追尾方式による目標追尾方
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。
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。
【０００６】次に、例えば目標検出装置で検出した探知
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。
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。
【０００７】ステップＳＴ１０８では、追尾目標からの
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。
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。
【０００８】次にＨＭＴ方式を用いた従来の追尾開始処
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。
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。
【０００９】ステップＳＴ１１４では、新たに作成され
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。
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。
【００１０】そして、ステップＳＴ１１６で、例えばこ
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。
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。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】従来の目標追尾方式は
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。
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。
【００１２】上記の課題を具体的に説明する。従来のＡ
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。
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。
【００１３】
【数１】
【００１４】
【数２】
【００１５】ここで、ｇ’（ｚｋ，ｊ：ｚｋ（−），Ｓ
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。
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。
【００１６】さらに、Φｋ，ｉは不要信号による観測ベ
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。
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。
【００１７】しかし、これらの探知確率、誤警報確率を
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。
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。
【００１８】また、従来の目標追尾方法は、目標予測存
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。
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。
【００１９】さらに、従来の目標追尾方法は、追尾開始
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。
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。
【００２０】例えば、従来の追尾開始方式であるＭＨＴ
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。
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。
【００２１】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、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。
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。
【００２２】
【課題を解決するための手段】この発明に係る目標追尾
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。
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。
【００２３】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
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。
【００２４】この発明に係る目標追尾方法は、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。
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。
【００２５】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
【００２６】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
【００２７】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
【００２８】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
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。
【００２９】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
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。
【００３０】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
【００３１】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
【００３２】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
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。
【００３３】この発明に係る目標追尾方法は、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、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。
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。
【００３４】この発明に係る目標追尾方法は、ＳＩＦコ
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。
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。
【００３５】この発明に係る目標追尾方法は、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。
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。
【００３６】この発明に係る目標追尾方法は、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。
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。
【００３７】この発明に係るレーダシステムは、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、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。
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。
【００３８】この発明に係るレーダシステムは、別レー
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。
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。
【００３９】この発明に係るレーダシステムは、航跡の
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。
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。
【００４０】この発明に係るレーダシステムは、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。
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。
【００４１】この発明に係るレーダシステムは、別レー
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。
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。
【００４２】
【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。
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。
【００４３】図１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。
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。
【００４４】次に、例えば目標検出装置で検出した探知
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。
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。
【００４５】ステップＳＴ７で生成された仮説の信頼度
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。
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。
【００４６】これに対して、この実施の形態１は、ステ
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。
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。
【００４７】まず、誤警報確率の算出処理について説明
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。
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。
【００４８】図２において、全覆域を適当な大きさに区
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。
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。
【００４９】そして、ステップＳＴ１５（スキャン平均
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。
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。
【００５０】例えば、あるエリアのセル数をＣ，Ｋ回の
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。
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。
【００５１】このように、この実施の形態１では、エリ
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。
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。
【００５２】次に、探知確率の算出処理について説明す
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。
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。
【００５３】図３において、ステップＳＴ１６（探知プ
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。
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。
【００５４】例えば、全探知プロット数をＪ個とし、各
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。
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。
【００５５】そして、算出された所要Ｓ／Ｎ値とステッ
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。
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。
【００５６】このように、ここでは、各探知プロットの
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。
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。
【００５７】図１の説明に戻る。ステップＳＴ１０（仮
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。
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。
【００５８】ＡＮ追尾において、従来では固定値だった
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。
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。
【００５９】以上のように、この実施の形態１によれ
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。
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。
【００６０】また、この実施の形態１によれば、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。
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。
【００６１】さらに、この実施の形態１によれば、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。
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。
【００６２】実施の形態２．この実施の形態２では、追
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。
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。
【００６３】図４はこの発明の実施の形態２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。図２と
同一符号は同一または相当するステップである。
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。
【００６４】図４において、ステップＳＴ１３とステッ
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。
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。
【００６５】航跡は追尾目標を表しているので、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。
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。
【００６６】このように、航跡をフォールスとカウント
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。
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。
【００６７】以上のように、この実施の形態２によれ
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。
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。
【００６８】実施の形態３．この実施の形態３では、探
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。
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。
【００６９】図５はこの発明の実施の形態３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。図３と
同一符号は同一または相当するステップである。
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。
【００７０】図５において、ステップＳＴ２０（低Ｓ／
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。
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。
【００７１】フォールスとしての反射信号はＳ／Ｎ値が
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。
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。
【００７２】まず、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。
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。
【００７３】このように、低Ｓ／Ｎ値の探知プロットだ
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。
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。
【００７４】なお、特に限定されるものではないが、Ｓ
／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。
／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。
【００７５】以上のように、この実施の形態３によれ
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。
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。
【００７６】実施の形態４．探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。
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。
【００７７】図６はこの発明の実施の形態４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。図５と
同一符号は同一または相当するステップである。
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５と
同一符号は同一または相当するステップである。
【００７８】図６において、ステップＳＴ２２（探知プ
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。
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。
【００７９】確度とは、目標予測存在範囲に例えば正規
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。
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。
【００８０】したがって、まず、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。
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。
【００８１】このように、低確度の探知プロットだけを
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。
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。
【００８２】なお、特に限定されるものではないが、確
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。
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。
【００８３】以上のように、この実施の形態４によれ
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。
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。
【００８４】実施の形態５．誤警報確率と所要Ｓ／Ｎ値
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。
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。
【００８５】図７はこの発明の実施の形態５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。図３と同
一符号は同一または相当するステップである。
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。
【００８６】図７において、ステップＳＴ１６とステッ
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。
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。
【００８７】まず、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。
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。
【００８８】実施の形態４でも述べたように、高確度の
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。
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。
【００８９】以上のように、この実施の形態５によれ
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。
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。
【００９０】実施の形態６．実施の形態５の重み付け平
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。
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。
【００９１】図８はこの発明の実施の形態６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。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。
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。
【００９２】この実施の形態６では、実施の形態５（図
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。
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。
【００９３】このようにして、ステップＳＴ１６で算出
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。
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。
【００９４】以上のように、この実施の形態６によれ
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。
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。
【００９５】実施の形態７．各Ｓ／Ｎ値の高低を判定し
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。
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。
【００９６】図９はこの発明の実施の形態７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。図３と同
一符号は同一または相当するステップである。
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。
【００９７】図９において、ステップＳＴ２５（高Ｓ／
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。
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。
【００９８】航跡が確立している追尾目標の目標予測存
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。
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。
【００９９】このことにより、この実施の形態７におい
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。
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。
【０１００】以上のように、この実施の形態７によれ
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。
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。
【０１０１】実施の形態８．確度の高低を判定して十分
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。
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。
【０１０２】図１０はこの発明の実施の形態８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。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。
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。
【０１０３】図１０において、ステップＳＴ２２とステ
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。
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。
【０１０４】図１０に示すように、ステップＳＴ２２で
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。
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。
【０１０５】このように、確度をもとに探知確率を算出
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。
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。
【０１０６】以上のように、この実施の形態８によれ
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。
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。
【０１０７】実施の形態９．実施の形態１〜８では、仮
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。
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。
【０１０８】図１１はこの発明の実施の形態９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、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。
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。
【０１０９】ＳＩＦコードとは、地上の２次監視レーダ
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。
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。
【０１１０】例えば、ＳＩＦアンテナのビーム幅は広い
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）。
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）。
【０１１１】次にステップＳＴ２２において、各探知プ
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。
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。
【０１１２】このように、この実施の形態９において
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。
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。
【０１１３】以上のように、この実施の形態９によれ
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。
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。
【０１１４】実施の形態１０．図１２はこの発明の実施
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。
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。
【０１１５】図１２（ａ）において、２はＳＩＦコード
‘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。
‘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。
【０１１６】実施の形態９では、１スキャンで多数得ら
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。
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。
【０１１７】例えば図１２（ａ）に示すように、モード
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。
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。
【０１１８】このことにより、実施の形態１０において
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。
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。
【０１１９】以上のように、この実施の形態１０によれ
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。
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。
【０１２０】実施の形態１１．図１３はこの発明の実施
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。
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。
【０１２１】実施の形態９では、ＳＩＦコードの信頼度
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。
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。
【０１２２】このことにより、ＡＮ追尾において、目標
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。
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。
【０１２３】以上のように、この実施の形態１１によれ
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。
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。
【０１２４】実施の形態１２．実施の形態１〜８では、
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。
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。
【０１２５】図１４はこの発明の実施の形態１２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
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。
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。
【０１２６】すなわち、ステップＳＴ３１では、目標予
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。
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。
【０１２７】このことにより、ＡＮ追尾において、目標
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。
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。
【０１２８】以上のように、この実施の形態１２によれ
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。
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。
【０１２９】実施の形態１３．以上の実施の形態１〜１
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。
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。
【０１３０】図１５はこの発明の実施の形態１３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。
レーダシステムの構成・動作を説明するための図であ
る。
【０１３１】図１５において、１１は実施の形態１〜１
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。
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。
【０１３２】図１５に示すように、例えば別レーダ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。
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。
【０１３３】本レーダ１３は、航跡データを基にして航
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。
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。
【０１３４】このようにすることで、フォールスが多く
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。
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。
【０１３５】なお、別レーダ１１と本レーダ１３の役割
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。
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。
【０１３６】以上のように、この実施の形態１３によれ
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。
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。
【０１３７】また、この実施の形態１３によれば、別レ
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。
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。
【０１３８】実施の形態１４．図１６はこの発明の実施
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。
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。
【０１３９】実施の形態１３では、別レーダ１１で捉え
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。
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。
【０１４０】すなわち、追尾目標の位置・速度が航跡デ
ータとして別レーダ１１から本レーダ１３へ送信系１７
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。
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。
【０１４１】以上のように、この実施の形態１４によれ
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。
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。
【０１４２】実施の形態１５．図１７はこの発明の実施
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。
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。
【０１４３】図１７に示すように、別レーダ１１の覆域
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。
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。
【０１４４】例えば図１７（ａ）中の航跡１６が重複域
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。
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。
【０１４５】このように、重複域１５において、別レー
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。
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。
【０１４６】なお、別レーダ１１から本レーダ１３へ航
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。
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。
【０１４７】以上のように、この実施の形態１５によれ
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。
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。
【０１４８】実施の形態１６．図１８はこの発明の実施
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。
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。
【０１４９】図１８に示すように、重複域１５では、実
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。
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。
【０１５０】以上のように、この実施の形態１６によれ
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。
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。
【０１５１】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、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。
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。
【０１５２】この発明によれば、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、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。
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。
【０１５３】この発明によれば、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。
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。
【０１５４】この発明によれば、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、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。
【０１５５】この発明によれば、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。
【０１５６】この発明によれば、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
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。
【０１５７】この発明によれば、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。
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。
【０１５８】この発明によれば、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、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。
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。
【０１５９】この発明によれば、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。
【０１６０】この発明によれば、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。
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。
【０１６１】この発明によれば、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。
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。
【０１６２】この発明によれば、各探知プロットのＳＩ
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。
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。
【０１６３】この発明によれば、ＳＩＦコード信頼度算
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。
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。
【０１６４】この発明によれば、仮説生成ステップとＳ
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。
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。
【０１６５】この発明によれば、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。
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。
【０１６６】この発明によれば、請求項１から請求項１
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。
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。
【０１６７】この発明によれば、別レーダ覆域から重複
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。
【０１６８】この発明によれば、航跡の追尾目標の位置
・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。
・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。
【０１６９】この発明によれば、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。
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。
【０１７０】この発明によれば、別レーダおよび本レー
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。
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。
【図１】 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。
の処理を示すフローチャートである。
【図２】 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。
の処理を示すフローチャートである。
【図３】 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。
の処理を示すフローチャートである。
【図４】 この発明の実施の形態２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。
の処理を示すフローチャートである。
【図５】 この発明の実施の形態３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。
の処理を示すフローチャートである。
【図６】 この発明の実施の形態４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。
の処理を示すフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態５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。
の処理を示すフローチャートである。
【図８】 この発明の実施の形態６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。
の処理を示すフローチャートである。
【図９】 この発明の実施の形態７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。
の処理を示すフローチャートである。
【図１０】 この発明の実施の形態８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。
法の処理を示すフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態９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。
法の処理を示すフローチャートである。
【図１２】 この発明の実施の形態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。
方法の処理を説明するための図である。
【図１３】 この発明の実施の形態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。
方法の処理を示すフローチャートである。
【図１４】 この発明の実施の形態１２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。
方法の処理を示すフローチャートである。
【図１５】 この発明の実施の形態１３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。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１６】 この発明の実施の形態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。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１７】 この発明の実施の形態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。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１８】 この発明の実施の形態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。
ステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１９】 ＡＮ追尾方式を用いた従来の目標追尾方法
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。
【図２０】 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。
を示すフローチャートである。
１ メモリ、２ 目標平滑位置、３ 目標予測位置、４
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。
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。
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