JP2003279646A - 目標群識別装置、目標群識別方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 目標目的の確認がとれた過去の実測値を用い
ることなく、識別用の情報が入手できない状況であって
も目標群内の目標の目標目的を識別することができる目
標識別装置を提供する。 【解決手段】 目標群の行動及びこれを構成する目標の
形状に関する諸元の観測データから目標群の行動を規定
する目標群行動特性時系列１６と、目標群内の目標の形
状特性の変化を規定する受信形状特性統合１７とからな
る未確認目標群レコードＤ４ａを生成し、過去の観測に
て得られた事例レコードＤ４ｂのうち、識別すべき目標
群との未確認目標群レコードＤ４ａ間の類似度が所定値
以上となるものを抽出する一方、識別すべき目標群の目
標群行動特性時系列１６に従った模擬用の目標の行動を
模擬して模擬事例レコードＤ６を生成し、模擬事例レコ
ードＤ６及び事例レコードＤ４ｂを用いて、未確認目標
群レコードＤ４ａとの類似度が所定値以上となる目標目
的を識別結果とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は航空機などの目標
が複数集まって構成される目標群について個々の目標の
種類やその個数、編隊形状などを識別する目標群識別装
置、目標群識別方法及びプログラムに関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】図１０は従来の目標識別装置の構成を示
すブロック図であり、レーダ波を観測手段として目標で
ある航空機などの機種を識別する目標識別装置について
示している。図において、１００はレーダ波受信部であ
って、目標に関与したレーダ波を受信して反射波の強度
や偏波成分ごとの値などの特性をまとめた受信レコード
を生成する。１０１は機種別蓄積部で、過去にレーダ波
受信部１００から取得した受信レコードとこれに対応す
る機種とを対応付けた類似候補レコードを蓄積する。１
０２は機種判定部であって、機種別蓄積部１０１が選択
した受信レコード間の類似度が所定値以上あって機種数
が最も多いものを推定結果と判定して提示する。

【０００３】次に動作について説明する。不図示のレー
ダアンテナから送出されて目標である航空機などに関与
したレーダ波は、レーダ波受信部１００によって受信さ
れる。このとき、レーダ波受信部１００は、目標に関与
したレーダ波の特性（例えば、反射波の強度や偏波成分
ごとの値）をまとめた受信レコードを生成し情報ｄ１と
して機種別蓄積部１０１に送出する。

【０００４】ここで、例えば特開平５−１５７８３９号
公報に開示される機種識別を行うレーダ装置では、レー
ダアンテナや上記レーダ波受信部１００の機能において
捜索用・追尾用レーダ波とは異なる発射系特性値を持つ
識別用レーダ波を用いる。これによって、高い精度の空
間系及び反射系特性値を獲得することができ、識別率の
向上を実現している。

【０００５】次に、機種別蓄積部１０１は、レーダ波受
信部１００から得た受信レコードに対して、過去に蓄積
された類似候補レコードの中から、受信レコード部分同
士が所定値以上の類似度を有する単数又は複数の組を検
索する。この検索には、機種別蓄積部１０１に予め設定
しておいた機種ごとに固有な識別用の情報を用いる。例
えば、特開２００１−２２１８５７公報に開示される逆
合成開口レーダ装置及び逆合成開口レーダ画像を用いた
目標識別方法では、機種ごとに固有な形状などを表す目
標形状モデルを予め蓄積しておき、これと逆合成開口レ
ーダ画像（例えば、逆合成開口レーダ画像の大きさに着
目）との類似判定を行っている。

【０００６】また、例えば特開昭６０−５６２７６号公
報に開示される航空機識別装置では、目標である航空機
ごとに固有のジェットエンジンコンプレッサ回転数を予
め保持している。これにより、機種別蓄積部１０１は、
反射系特性値の１つであるドップラ周波数から算出した
ジェットエンジンコンプレッサ回転数と自己に予め設定
された値とを比較して類似検索を行う。

【０００７】ここで、類似性について説明すると、例え
ば受信レコードが垂直−垂直偏波、垂直−水平偏波、水
平−水平偏波の３成分からなるベクトルで表現されてい
た場合、ベクトル間のユークリッド距離で類似度を定義
し、当該距離が小さいものを類似性が高いとして選択す
る。これにより、距離の昇順に基づいて所定の組数の類
似候補レコードを選択することが可能である。このよう
にして類似性の高い類似候補レコードを検索すると、機
種別蓄積部１０１は、当該検索結果の受信レコードと類
似候補レコードとを情報ｄ２として機種判定部１０２に
送出する。

【０００８】続いて、機種判定部１０２では、機種別蓄
積部１０１から得た類似候補レコードと受信レコードの
類似性に基づいて機種推定を行いユーザに提示する。こ
の機種推定には、機種別蓄積部１０１から得た受信レコ
ードの類似度が所定値以上ある類似候補レコードの中で
機種数が最も多いものを機種推定とする。

【０００９】このあと、ユーザから機種確認（例えば、
レーダ波受信部１００から得た受信レコードに対応する
機種の正解）が得られると、機種判定部１０２は、当該
機種確認を上記受信レコードに対応付けて、新しい類似
候補レコードである情報ｄ３として機種別蓄積部１０１
に送出する。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】従来の目標識別装置は
以上のように構成されているので、単独で行動する目標
の種類を識別する構成であることから、複数の目標を扱
う場合には、追尾などによって各目標に分離し、単独の
目標として情報を統合してから適用する必要があった。
このため、目標の分離や同定ができない場合には機種の
識別や目標の行動目的を識別することができないという
課題があった。

【００１１】また、従来の目標識別装置では、機種識別
用の情報若しくは機種確認がとれた観測情報を用いる必
要があるため、上記情報が設定されていない未知機種に
関して全く機能しないという課題があった。

【００１２】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、複数の模擬用の目標候補からなる
目標群によって模擬的に決定した形状特性と、識別対象
の目標群の観測により得られた形状特性との類似性を判
定することにより、目標目的（目標群中の目標の種類と
その行動目的）の確認がとれた過去の実測値を用いるこ
となく、識別用の情報が入手できない状況であっても目
標群を構成する各目標に関する目標目的や編隊形状を識
別することができる目標群識別装置、目標群識別方法及
びプログラムを得ることを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この発明に係る目標群識
別装置は、時系列に入力される目標群の行動及びこれを
構成する目標の形状に関する諸元の観測データから目標
群の行動を規定する時系列行動情報と目標群内の目標の
形状特性の時系列変化を規定する形状統合情報とを含ん
でなる目標実測情報を生成する実測情報生成手段と、目
標群内の目標の種類及び行動目的を特定する目標情報の
識別結果とこれに対応する目標実測情報とを含んでなる
事例情報を蓄積すると共に、過去の観測で蓄積した事例
情報のうち識別すべき目標群との目標実測情報間の類似
度が所定値以上となる事例情報を抽出する事例情報蓄積
手段と、模擬用の目標の種類及び行動目的を特定する模
擬用の目標情報及びその形状特性に関する情報が予め設
定されており、識別すべき目標群の時系列行動情報及び
これに従った模擬用の目標の行動を模擬して得られる形
状統合情報並びに模擬用の目標情報を含んでなる模擬事
例情報を生成する模擬情報生成手段と、模擬事例情報及
び事例情報蓄積手段が抽出した事例情報のうちから、目
標実測情報の形状統合情報及び時系列行動情報の類似度
が所定値以上となる情報を選別し、当該情報に対応する
目標情報を識別結果として出力する識別手段とを備える
ものである。

【００１４】この発明に係る目標群識別装置は、観測デ
ータから得られる目標群の空間的位置に関する情報を観
測時刻順に対応付けてなる情報及び／又は目標群の空間
的位置に関する情報を所定の集計時間ごとに集計した集
計値を観測時刻順に配置した情報を時系列行動情報とし
て生成するものである。

【００１５】この発明に係る目標群識別装置は、各観測
時刻ごとに、目標群内の各目標の形状特性に関する情報
を、当該目標群内の一の目標の位置座標点を中心に統合
して表現した情報を形状統合情報として生成するもので
ある。

【００１６】この発明に係る目標群識別装置は、観測デ
ータから時系列行動情報及び形状統合情報を抽出する時
間幅を適宜変更するものである。

【００１７】この発明に係る目標群識別装置は、目標の
種類及び行動目的を表現する概念を階層化して目標情報
を１つのノードとする階層情報を備えるものである。

【００１８】この発明に係る目標群識別装置は、事例情
報蓄積手段が過去の観測で蓄積した事例情報のうち、識
別すべき目標群との目標実測情報間の類似度が所定値以
上となる事例情報を抽出するにあたり、両情報の時系列
行動情報間の類似検索と形状統合情報間の類似検索とを
互いに異なる検索方式で実施するものである。

【００１９】この発明に係る目標群識別装置は、模擬情
報生成手段に模擬用の目標の種類及び行動目的を特定す
る目標情報及びその形状特性に関する情報が複数組設定
されており、当該複数の模擬用の目標に関する模擬を同
時に並行して実行するものである。

【００２０】この発明に係る目標群識別装置は、目標の
種類及び行動目的を表現する概念を階層化して、目標情
報を１つのノードとする階層情報を備え、識別手段が、
模擬事例情報及び事例情報蓄積手段が抽出した事例情報
のうち目標実測情報の形状統合情報との類似度が所定値
以上となる形状統合情報を類似形状情報として抽出する
類似形状情報抽出部と、階層情報において類似形状情報
に対応する目標情報間で共通する上位概念の目標の種類
及び／又は行動目的に相当する目標情報を形状系推定結
果として抽出する形状系推定部と、事例情報蓄積手段が
抽出した事例情報のうちから、目標実測情報の時系列行
動情報との類似度が所定値以上となる時系列行動情報を
類似時系列行動情報として抽出する類似行動情報抽出部
と、階層情報において類似時系列行動情報に対応する目
標情報間で共通する上位概念の目標の種類及び／又は行
動目的に相当する目標情報を事例系推定結果として抽出
する事例系推定部と、階層情報において形状系推定結果
と事例系推定結果との間で共通する上位概念の目標の種
類及び／又は行動目的に相当する目標情報を識別結果と
して選別する識別処理部とからなるものである。

【００２１】この発明に係る目標群識別装置は、識別手
段が、識別結果に対して確認及び／又は訂正があると、
これを反映させた確認結果を生成し、事例情報蓄積手段
が、確認結果を事例情報に対応付けて蓄積するものであ
る。

【００２２】この発明に係る目標群識別装置は、識別手
段が、事例情報内に確認結果に相当する目標情報があれ
ば、当該目標情報を用いて識別処理を実行し、確認結果
に相当する目標情報がなければ、識別結果に相当する目
標情報を用いて識別処理を実行するものである。

【００２３】この発明に係る目標群識別方法は、時系列
に入力される目標群の行動及びこれを構成する目標の形
状に関する諸元の観測データから目標群の行動を規定す
る時系列行動情報と目標群内の目標の形状特性の時系列
変化を規定する形状統合情報とを含んでなる目標実測情
報を生成する実測情報生成ステップと、過去の観測にて
得られた目標群内の目標の種類及び行動目的を特定する
目標情報の識別結果とこれに対応する目標実測情報とを
含んでなる事例情報のうち、識別すべき目標群との目標
実測情報間の類似度が所定値以上となる事例情報を抽出
する事例情報抽出ステップと、予め設定しておいた模擬
用の目標の種類及び行動目的を特定する模擬用の目標情
報及びその形状特性に関する情報を用いて、識別すべき
目標群の時系列行動情報及びこれに従った模擬用の目標
の行動を模擬して得られる形状統合情報並びに模擬用の
目標情報を含んでなる模擬事例情報を生成する模擬情報
生成ステップと、模擬事例情報及び事例情報抽出ステッ
プにて抽出した事例情報のうちから、目標実測情報の形
状統合情報及び時系列行動情報の類似度が所定値以上と
なる情報を選別し、当該情報に対応する目標情報を識別
結果とする識別ステップと、識別結果に対して確認及び
／又は訂正があると、これを反映させた確認結果を生成
して事例情報に対応付けて蓄積する事例格納ステップと
を備えるものである。

【００２４】この発明に係るプログラムは、時系列に入
力される目標群の行動及びこれを構成する目標の形状に
関する諸元の観測データから目標群の行動を規定する時
系列行動情報と目標群内の目標の形状特性の時系列変化
を規定する形状統合情報とを含んでなる目標実測情報を
生成する実測情報生成手段、目標群内の目標の種類及び
行動目的を特定する目標情報の識別結果とこれに対応す
る目標実測情報とを含んでなる事例情報を蓄積すると共
に、過去の観測で蓄積した事例情報のうち識別すべき目
標群との目標実測情報間の類似度が所定値以上となる事
例情報を抽出する事例情報蓄積手段、模擬用の目標の種
類及び行動目的を特定する模擬用の目標情報及びその形
状特性に関する情報が予め設定されており、識別すべき
目標群の時系列行動情報及びこれに従った模擬用の目標
の行動を模擬して得られる形状統合情報並びに模擬用の
目標情報を含んでなる模擬事例情報を生成する模擬情報
生成手段、模擬事例情報及び事例情報蓄積手段が抽出し
た事例情報のうちから、目標実測情報の形状統合情報及
び時系列行動情報の類似度が所定値以上となる情報を選
別し、当該情報に対応する目標情報を識別結果として出
力する識別手段としてコンピュータを機能させるもので
ある。

【００２５】

【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
標群識別装置の構成を示すブロック図である。図におい
て、１は遠隔監視部（実測情報生成手段）であって、複
数の目標候補からなる目標群の観測データを取得して観
測ごとに監視レコードＤ１及び模擬用レコードＤ２を生
成する。ここで、目標候補とは各観測で一の目標として
認識される目標であって、追尾などによって観測間で一
の目標として同定されていないものを指している。な
お、本発明で取り扱う目標群は、同一種類の複数の目標
が同じ速度で既定形状の編隊を組んでいるものを前提と
している。また、監視レコードＤ１とは、模擬用レコー
ドＤ２と観測により得られた目標群の静的特性を示す受
信形状特性とからなる情報である。さらに、模擬用レコ
ードＤ２は、目標群ごとの観測データを識別する群識別
子、目標群の観測条件を示す監視特性、及び観測により
得られた目標群の動的特性を示す目標群行動特性からな
る情報である。２は目標目的蓄積部（実測情報生成手
段、事例情報蓄積手段）で、遠隔監視部１から取得した
監視レコードＤ１のうちから同一の群識別子１２を有し
て所定の時間幅内の観測時刻における監視レコードＤ１
を集めて未確認目標群レコード（目標実測情報）Ｄ４ａ
を生成する。この未確認目標群レコードＤ４ａは、目標
群の動的特性を表す目標群行動特性を時系列処理した目
標群行動特性時系列（時系列行動情報）、及び時系列的
に得られた受信形状特性を統合処理して得られる受信形
状特性統合（形状統合情報）からなる情報である。

【００２６】また、目標目的蓄積部２は、過去に蓄積さ
れた事例レコード（事例情報）Ｄ４ｂに対して類似検索
して得られる単数又は複数の事例レコードＤ４ｂの集合
を生成する。この事例レコードＤ４ｂは、未確認目標群
レコードＤ４ａ、目標目的推定結果（目標情報）Ｄ５ａ
及び目標目的確認結果（目標情報）Ｄ５ｂからなる情報
である。ここで、遠隔監視部１及び目標目的蓄積部２
は、例えばこれらの機能を有するプログラムをコンピュ
ータ装置に実行させることによって実現することができ
る。また、目標目的蓄積部２が取得したデータを格納す
る媒体は、本発明を具現化するコンピュータ装置に搭載
されるハードディスク装置などを用いてもよい。

【００２７】３は監視データ模擬生成部（模擬情報生成
手段）であって、模擬用レコードＤ２中の目標群行動特
性についての目標群行動特性時系列を生成すると共に、
当該目標群行動特性時系列を用いてその模擬受信形状特
性統合を計算して模擬目標目的ごとに模擬事例レコード
（模擬事例情報）Ｄ６を生成する。４は目標目的判定部
（識別手段）で、事例レコードＤ４ｂの集合並びに模擬
事例レコードＤ６に基づいて未確認目標群レコードＤ４
ａに関する目標目的（目標情報）を推定した目標目的推
定結果Ｄ５ａとその確認結果である目標目的確認結果Ｄ
５ｂを生成する。ここで、監視データ模擬生成部３及び
目標目的判定部４は、例えばこれらの機能を有するプロ
グラムをコンピュータ装置に実行させることによって実
現することができる。

【００２８】図２は図１中の目標目的判定部の構成を示
すブロック図である。図において、５は対象形状ベクト
ル抽出ブロックであって、未確認目標群レコードＤ４ａ
の受信形状特性統合を対象形状ベクトルＤ７として抽出
する。６は事例形状ベクトルセット抽出ブロックで、事
例レコードＤ４ｂの集合の各受信形状特性統合を事例形
状ベクトルセットＤ８として抽出する。７は模擬形状ベ
クトルセット抽出ブロックであって、模擬事例レコード
Ｄ６の集合の各模擬形状特性統合を模擬形状ベクトルセ
ットＤ９として抽出する。８は類似形状ベクトルセット
生成ブロック（類似形状情報抽出部）で、事例形状ベク
トルセットＤ８あるいは模擬形状ベクトルセットＤ９の
うちから対象形状ベクトルＤ７との形状類似性が基準以
上の形状ベクトル（類似形状情報）を抽出して類似形状
ベクトルセットを生成する。９は共通目標目的探索ブロ
ック（形状系推定部）であって、類似形状ベクトルセッ
トに対応する目標目的確認結果Ｄ５ｂあるいは模擬目標
目的の類似形状ベクトルセット全体における共通目標目
的を抽出し形状系推定結果Ｄ１０として目標目的推定ブ
ロック１１に送出する。

【００２９】１０は共通目標目的抽出ブロック（類似行
動情報抽出部）で、目標目的蓄積部２から取得した事例
レコードＤ４ｂの集合から未確認目標群レコードＤ４ａ
の目標群行動特性時系列と所定の行動類似性を有する事
例レコードＤ４ｂを抽出し類似行動事例レコード集合
（類似時系列行動情報）を生成する。また、共通目標目
的抽出ブロック１０は、類似行動事例レコード集合に含
まれる各事例レコードＤ４ｂの目標目的確認結果Ｄ５ｂ
の類似行動事例レコード集合全体における共通目標目的
を抽出し、事例系推定結果Ｄ１１として目標目的推定ブ
ロック１１に送出する。１１は目標目的推定ブロック
（識別処理部）であって、形状系推定結果Ｄ１０と事例
系推定結果Ｄ１１との共通目標目的を探索し目標目的推
定結果Ｄ５ａを生成する。また、目標目的推定ブロック
１１は、目標目的推定結果Ｄ５ａに対するユーザの確認
又は訂正があれば、これを反映させた目標目的確認結果
Ｄ５ｂを生成する。

【００３０】次に動作について説明する。図３は実施の
形態１による目標識別装置の動作を示すフロー図であ
り、この図に沿って動作を詳細に説明する。先ず、遠隔
監視部１は、目標群を時系列に観測したデータを取得し
て各観測時点ごとに監視レコードＤ１及び模擬用レコー
ドＤ２を生成する（ステップＳＴ１）。例えば、レーザ
光などの光学的な観測手段、或いはレーダ波を観測手段
とする不図示の観測機器によって遠く離れた目標群に対
する観測データを取得する。このとき、当該目標群を異
なる別に配置した観測機器によって観測したデータを取
得するようにしてもよい。

【００３１】図４は図１中の遠隔監視部が生成する監視
レコード及び模擬用レコードの構成を示す図である。図
において、Ｄ１は監視レコードであって、模擬用レコー
ドＤ２及び受信形状特性１５から構成される。Ｄ２は模
擬用レコードで、群識別子１２、監視特性１３及び目標
群行動特性１４から構成される。１２は群識別子であっ
て、目標群ごとの観測データを識別する情報である。上
述したように、目標群とは複数の目標候補からなる。ま
た、各目標候補は各観測で一の目標として認識される目
標であって、追尾などによって観測間で一の目標として
同定されていないものを指している。目標群内に実際に
所属する目標候補数は不明であるものとする。また、目
標候補の数が０の場合、観測ノイズを示すものとする。
１３は監視特性で、観測条件を表す情報である。この監
視特性１３は、１つの監視レコードＤ１において一意に
決定される。１４は目標群行動特性であって、観測によ
り得られた目標群の動的特性を示す情報である。１５は
受信形状特性で、観測によって得られる各目標候補の静
的な特性を目標群内の一の目標候補について重ね合わせ
た情報である。また、目標候補の静的な特性に関する情
報としては、例えば目標候補に対して観測位置方向から
光学的観測を行った場合における目標候補の２次元形状
等がある。

【００３２】ここで、レーダパルスによる観測を例に挙
げて上記動作を具体的に説明する。先ず、遠隔監視部１
は、観測機器から目標群を時系列に観測したデータを取
得すると、当該目標群からの観測データであることを識
別する群識別子１２を生成して観測時点ごとのデータに
対応付ける。このとき、遠隔監視部１は、観測時点ごと
に観測機器から取得した観測条件に関する情報、例えば
レーダ搬送周波数、レーダサイト位置座標、レーダ波の
方向、強度、発射時刻、受信時刻などを監視特性１３と
してまとめる。

【００３３】さらに、遠隔監視部１は、時系列に入力す
る観測データから、目標群の動的な特性を導く情報、例
えばレーダ波の方向と往復時間、レーダ波のドップラ周
波数、連続的な観測における目標位置の時系列な変遷な
どを抽出する。これら情報を用いて、遠隔監視部１は、
目標の動的特性を示す目標群行動特性１４を算出する。
この目標群行動特性１４としては、例えば目標群の中心
の空間的位置及び速度ベクトル、当該目標群に所属する
目標候補の数、各目標候補の空間的位置、速度ベクト
ル、加速度ベクトルなどがある。

【００３４】続いて、遠隔監視部１は、時系列に入力す
る観測データから、目標群の静的な特性を導く情報、例
えばレーダ波のドップラ周波数の２次元分布、レーダ波
の垂直偏波及び水平偏波を発射して得られた反射波の垂
直偏波成分及び水平偏波成分、レーダ波の送信位置と受
信位置を別にすることによって得られる目標候補の反射
強度の反射角度に関する分布などを抽出する。これら情
報を目標群内の目標候補について重ね合わせることで、
遠隔監視部１は、目標群の静的特性（形状特性）を示す
受信形状特性１５を求める。

【００３５】遠隔監視部１は、上述したようにして、群
識別子１２で識別される観測データの観測時点ごとに、
監視特性１３、目標群行動特性１４及び受信形状特性１
５を求めて、図４に示すような監視レコードＤ１及び模
擬用レコードＤ２を生成する。ここで、監視レコードＤ
１は、観測対象の目標群を特定するために、当該目標群
内の目標候補の動的特性、静的特性、観測条件をまとめ
た情報である。これに対して、模擬用レコードＤ２は、
目標群の静的特性に関する情報がなく、観測対象の目標
群の動的特性と観測条件をまとめた情報である。このあ
と、監視レコードＤ１は目標目的蓄積部２に送出され、
模擬用レコードＤ２は監視データ模擬生成部３に送出さ
れる。

【００３６】次に、目標目的蓄積部２は、遠隔監視部１
から取得した監視レコードＤ１のうち、所定の時間幅内
の観測時刻を有するものを抽出する。このあと、目標目
的蓄積部２は、同一の群識別子１２ごとに目標群行動特
性１４を時系列処理し、受信形状特性１５を統合処理し
て、未確認目標群レコードＤ４ａを生成する（ステップ
ＳＴ２）。

【００３７】図５は図１中の目標目的蓄積部が生成する
未確認目標群レコード及び事例レコードの構成を示す図
である。図において、Ｄ４ｂは事例レコードであって、
未確認目標群レコードＤ４ａ、目標目的推定結果Ｄ５ａ
及び目標目的確認結果Ｄ５ｂから構成される。Ｄ４ａは
未確認目標群レコードで、目標群行動特性時系列１６及
び受信形状特性統合１７から構成される。１６は目標群
行動特性時系列（時系列行動情報）であって、目標群行
動特性１４を時系列処理した情報である。１７は受信形
状特性統合（形状統合情報）で、時系列的に得られた受
信形状特性１５を統合処理した情報である。Ｄ５ａは目
標目的推定結果で、Ｄ５ｂは目標目的推定結果Ｄ５ａを
元にしてユーザが確認若しくは訂正した結果を反映させ
た目標目的確認結果である。

【００３８】ここで、図５を参照して目標目的蓄積部に
よる時系列処理について説明する。目標目的蓄積部２
は、遠隔監視部１が複数の観測機器からの観測データを
扱う場合、本装置が観測データを取得した順序ではな
く、監視レコードＤ１内の目標群行動特性１４を観測時
刻順に整列させた時系列である目標群行動特性時系列１
６を生成する。本発明では、このように所定の時間幅内
の観測時刻を有する目標群行動特性１４を観測時刻順に
並べることを時系列処理と称している。

【００３９】このとき、観測時刻順に整列させた目標群
行動特性１４の所定の単数或いは複数の集計用の時間幅
に基づく移動平均値を求め、これを観測時刻順に整列さ
せた時系列を目標群行動特性時系列１６としてもよい。
具体的には、観測時刻１秒おきの監視レコードＤ１が得
られた場合、所定の時間幅を１０秒未満、即ち監視レコ
ードＤ１を１０個、集計用の時間幅を５秒とすると、計
５個の移動平均値が目標群行動特性１４ごとに得られ
る。なお、集計用の時間幅は、未確認目標群レコードＤ
４ａの生成に用いた時間幅とは独立に決められる。本発
明では、上述したような目標群行動特性１４を観測時刻
順に並べた時系列の部分的或いは全体の集計を新たな特
性として観測時刻順に並べることも時系列処理に含んで
定義する。

【００４０】次に図５を参照しながら目標目的蓄積部２
による統合処理について説明する。先ず、本発明では、
目標群内の各目標候補の目標目的が同一であると仮定し
て、単一の目標候補を中心とした座標上にその形状特性
に関する情報を統合することを統合処理と称している。
例えば、直線運動中の同一目標目的を有する２機の航空
機を目標群として光学的にその画像を撮像し観測データ
として取得した場合を考える。先ず、通常、時間経過に
ともなってそれぞれの機体の異なる面が観測される。つ
まり、時刻０に一方の航空機の正面０度方向からの画像
と他方の航空機の右５度方向からの画像、２秒後に一方
の航空機の右１０度仰角０度方向からの画像と他方の航
空機の右１５度仰角下５度方向からの画像、３秒後に一
方の航空機の右２０度仰角０度方向からの画像と他方の
航空機の右２５度仰角下５度方向からの画像が得られた
場合、一の航空機の座標に統合処理すると、正面０度方
向からの画像、右１０度仰角０度方向からの画像、右２
０度仰角０度方向からの画像、右５度方向からの画像、
右１５度仰角下５度方向からの画像、右２５度仰角下５
度方向からの画像の６枚が得られる。当該統合処理につ
いて、以下に詳細に説明する。

【００４１】図６は実施の形態１の目標識別装置による
レーダ波を用いた観測例を示す図であり、（ａ）は２つ
の観測機器で１つの目標候補を時系列に観測した場合を
示し、（ｂ）は統合処理後の結果を示している。図にお
いて、１８は目標候補である航空機であって、進行方向
に定義した座標軸Ａに沿って直線運動をしている。ここ
で、目標群が一機の航空機１８により構成されている場
合に相当する。１９ａ，１９ｂは座標軸Ａ上の座標点
で、レーダ波を観測手段とする観測機器２０，２１によ
って航空機１８の観測が行われた時点に対応する。１９
ｃは統合処理の基準となる座標点である。２０，２１は
異なる２つの地点に配置された観測機器であって、本実
施の形態の目標識別装置に観測データを逐次送出する。
２２ａ〜２２ｆはレーダ波の往復経路、２３〜２６はレ
ーダ波の経路である。

【００４２】ステップＳＴ１における処理にて生成され
た監視レコードＤ１を受けると、目標目的蓄積部２は、
当該監視レコードＤ１内の受信形状特性１５を抽出す
る。ここで、当該受信形状特性１５は、例えば（ａ）に
示すようなレーダ波の経路を特定する情報である。つま
り、観測機器２０では、２つの観測時点に対応する座標
点１９ａ，１９ｂにてレーダ波の往復経路２２ａ，２２
ｃが形成され、観測機器２１が発射した経路２３に沿っ
たレーダ波の反射波が経路２４に沿って取り込まれてい
る。一方、観測機器２１では、座標点１９ａにおける航
空機１８に対してレーダ波の往復経路２２ｂが形成され
ている。これらのレーダ波の経路を与える観測データ
は、目標候補である航空機１８の静的特性を表す受信形
状特性１５としてそれぞれまとめられる。

【００４３】ここで、座標軸Ａ上の座標点１９ｃを基準
として、上述した２つの受信形状特性１５に対して統合
処理を施すと、（ｂ）に示すようになる。つまり、２つ
の受信形状特性１５によって、２つの座標点１９ａ，１
９ｂに位置する航空機１８に対して得られたレーダ波の
経路に関する情報が、１つの座標点１９ｃに位置する航
空機１８を基準としてまとめられた情報が得られる。換
言すると、統合処理では、上述した各観測時点における
レーダ波の経路に関する位置座標が、座標点１９ｃを中
心とするものに変換される。図示の例では、往復経路２
２ｆが観測機器２１からのレーダ波の往復経路２２ｂに
対応し、往復経路２２ｄが観測機器２０からのレーダ波
の往復経路２２ａに対応し、往復経路２２ｅが観測機器
２０からのレーダ波の往復経路２２ｃに対応する。ま
た、経路２５，２６が観測機器２１から発したレーダ波
が観測機器２０で捕らえられるまでの経路２３，２４に
対応する。

【００４４】上述した直線運動をする目標群のうちの一
方の航空機を例に挙げると、時刻０の正面０度方向から
の画像、２秒後の右１０度仰角０度方向からの画像、３
秒後の右２０度仰角０度方向からの画像の３枚が得られ
ることから、この航空機を中心とした一の座標点上に統
合処理を施すと、正面０度方向からの画像、右１０度仰
角０度方向からの画像、右２０度仰角０度方向からの画
像の３枚が得られる。

【００４５】次に複数の目標候補から目標群が構成され
ている場合について説明する。図７は実施の形態１の目
標識別装置によるレーダ波を用いた他の観測例を示す図
であり、（ａ）は１つの観測機器で２つの目標候補から
なる目標群を時系列に観測した場合を示し、（ｂ）は統
合処理後の結果を示している。図において、１８ａ，１
８ｂは目標候補である航空機であって、直線運動をして
いる。１９ｄ，１９ｅは航空機１８ａ，１８ｂの位置座
標点で、レーダ波を観測手段とする観測機器２０ａによ
って航空機１８ａ，１８ｂが同時に観測された時点に対
応する。１８ｃは統合処理の基準となった航空機であ
る。１９ｆは統合処理の基準となる座標点である。２０
ａは観測機器であって、本実施の形態の目標識別装置に
観測データを逐次送出する。２２ｇ〜２２ｊはレーダ波
の往復経路である。

【００４６】ステップＳＴ１における処理にて生成され
た監視レコードＤ１を受けると、目標目的蓄積部２は、
当該監視レコードＤ１内の受信形状特性１５を抽出す
る。ここで、当該受信形状特性１５は、例えば（ａ）に
示すようなレーダ波の経路を特定する情報である。つま
り、観測機器２０ａでは、座標点１９ｄ，１９ｅにてレ
ーダ波の往復経路２２ｇ，２２ｈが形成されている。こ
れらのレーダ波の経路を与える観測データは、目標候補
である航空機１８ａ，１８ｂの静的特性を表す受信形状
特性１５としてそれぞれまとめられる。

【００４７】ここで、座標点１９ｆを基準として、上述
した２つの受信形状特性１５に対して統合処理を施す
と、（ｂ）に示すようになる。つまり、２つの受信形状
特性１５によって、２つの座標点１９ｄ，１９ｅに位置
する航空機１８ａ，１８ｂに対して得られたレーダ波の
経路に関する情報が、１つの座標点１９ｆを基準として
まとめられた情報が得られる。換言すると、統合処理で
は、上述した各目標候補に対するレーダ波の経路に関す
る位置座標が、座標点１９ｆを中心とするものに変換さ
れる。図示の例では、往復経路２２ｉが往復経路２２ｈ
に対応し、往復経路２２ｊが往復経路２２ｇに対応す
る。

【００４８】上述した直線運動をする航空機を例に挙げ
ると、時刻０に一方の航空機の正面０度方向からの画像
と他方の航空機の右５度方向からの画像、２秒後に一方
の航空機の右１０度仰角０度方向からの画像と他方の航
空機の右１５度仰角下５度方向からの画像、３秒後に一
方の航空機の右２０度仰角０度方向からの画像と他方の
航空機の右２５度仰角下５度方向からの画像が得られた
場合、航空機を中心とした一の座標点上に統合処理を施
すと、一の航空機１８ｃの座標におけるデータとして正
面０度方向からの画像、右１０度仰角０度方向からの画
像、右２０度仰角０度方向からの画像、右５度方向から
の画像、右１５度仰角下５度方向からの画像、右２５度
仰角下５度方向からの画像が得られる。

【００４９】このようにして、目標目的蓄積部２は、目
標群行動特性時系列１６の時系列に沿った各目標群ごと
の監視レコードＤ１内の受信形状特性１５を統合処理し
て受信形状特性統合１７をそれぞれ生成する。つまり、
受信形状特性統合１７は、目標群行動特性時系列１６の
時系列に沿った目標群の受信形状特性１５の変化を、目
標群内の各目標候補の目標目的が同一であると仮定して
単一の目標候補を中心とした座標上にまとめた情報に相
当する。

【００５０】このあと、目標目的蓄積部２は、目標群行
動特性時系列１６及び受信形状特性統合１７から未確認
目標群レコードＤ４ａを生成し目標目的判定部４に送出
する。この未確認目標群レコードＤ４ａは、目標群の動
的特性の時系列データと、各目標候補の形状特性を示す
データとから構成される。上述したステップＳＴ１及び
ステップＳＴ２における処理が実測情報生成ステップに
相当する。

【００５１】なお、目標目的蓄積部２が監視レコードＤ
１を抽出する所定の時間幅については、単一の時間幅を
用いて定期的に未確認目標群レコードＤ４ａを生成する
こともできる。また、複数の時間幅を用いて同一時刻に
異なる時間幅の未確認目標群レコードＤ４ａを生成する
こともできる。

【００５２】続いて、目標目的蓄積部２は、過去に蓄積
した事例レコードＤ４ｂの中からステップＳＴ２で求め
た未確認目標群レコードＤ４ａの類似検索を行って所定
の類似度以上の事例レコードＤ４ｂの集合を生成する
（ステップＳＴ３、事例情報抽出ステップ）。具体的に
説明すると、目標目的蓄積部２は、例えば過去に蓄積し
た事例レコードＤ４ｂの目標群行動特性時系列１６と、
ステップＳＴ２で求めた未確認目標群レコードＤ４ａの
目標群行動特性時系列１６とを比較して、これら目標群
行動特性時系列１６で表される目標群の動きの変遷が所
定の差に達しないものを選択する。この目標群の動きと
しては、目標群内の各目標候補の平均位置の変遷や平均
速度ベクトルの変遷などが考えられる。このようにして
生成された事例レコードＤ４ｂの集合は、目標目的判定
部４に送出される。

【００５３】この他に、例えば事例レコードＤ４ｂの受
信形状特性統合１７と、ステップＳＴ２で求めた未確認
目標群レコードＤ４ａの受信形状特性統合１７とを比較
して、これら受信形状特性統合１７で表される形状特性
が所定の基準を満たすか否かで選別するようにしてもよ
い。例えば、受信形状特性統合１７で表される、目標位
置を中心とした相対的座標上で所定の角度幅以内の類似
方向にある形状特性を、次元数を当該特性値の数とする
高次元空間内の点とみなして、そのユークリッド距離が
所定の基準を下回っているものを選択する。

【００５４】次に監視データ模擬生成部による模擬事例
レコードの生成について説明する。先ず、本発明で取り
扱う目標目的について説明する。本発明では、目標目的
を目標の種類やその行動目的などに関して分類した階層
情報（以下、目標目的階層と称する）の１つのノードと
して表現する。

【００５５】図８は目標目的から構成される目標目的階
層の一例を示す図である。図において、目標目的階層
は、第１階層２７ａ，２７ｂ、第２階層２８及び第３階
層２９ａ，２９ｂから構成される。第１階層２７ａに
は、「航空機」及び「ヘリ」などといった目標の種類の
大分類ノードが規定されている。また、第１階層２７ｂ
には、「偵察」及び「輸送」などといった目標の行動目
的の分類ノードが規定されている。第２階層２８には、
「戦闘機」、「輸送機」、「旅客機」、「偵察ヘリ」な
どといった目標の種類をさらに詳細に分類するノードが
規定される。第３階層２９ａには、「Ｆ１５」、「Ｂ７
４７」などといった目標の機種（種類）を特定する機種
ノードが規定されている。第３階層２９ｂには、「ノイ
ズ」を特定するノードが規定されている。

【００５６】図９は図１中の監視データ模擬生成部が生
成する模擬事例レコードの構成を示す図である。図にお
いて、Ｄ６は模擬事例レコードであって、目標群行動特
性時系列１６ａ、模擬受信形状特性統合１７ａ及び模擬
目標目的３０から構成される。１６ａは目標群行動特性
時系列で、模擬用レコードＤ２内の目標群行動特性１４
を時系列処理して生成される。１７ａは模擬受信形状特
性統合であって、模擬目標目的３０、模擬用レコードＤ
２内の監視特性１３及び目標群行動特性時系列１６ａか
ら生成される。３０は模擬目標目的で、監視データ模擬
生成部３に予め設定される模擬用の目標目的である。こ
こでは、監視データ模擬生成部３に複数の目標候補に関
する模擬目標目的３０が予め設定されているものとす
る。この模擬目標目的３０は、例えば図８中の第３階層
２９ａで表される。つまり、模擬目標目的３０は、第３
階層２９ａにおける「Ｆ１５」や「Ｂ７４７」などであ
って、その静的特性（形状特性）を表現するモデルを特
定するパラメータ値の組み合わせを有する。

【００５７】具体的に説明すると、模擬目標目的３０に
よるモデルは、例えば表面形状が小さな平面の集合体と
して表現され、電波特性が当該平面の属性として表現さ
れる。また、当該モデルを特定するパラメータは、例え
ば姿勢や形状変化の選択肢などがある。ここで、姿勢と
は、水平面と鉛直方向を基準とする３次元座標において
機首方向で定義される。また、機体の一部が変形する場
合には、模擬目標目的３０として１つのモデルに複数の
表面形状集合体が規定されており、上記パラメータに従
ってそのうちの１つが選択される。

【００５８】ステップＳＴ１にて生成された模擬用レコ
ードＤ２を受け取ると、監視データ模擬生成部３は、当
該模擬用レコードＤ２のうち、ステップＳＴ２で目標目
的蓄積部２が処理対象とした監視レコードＤ１と同一時
間幅内の観測時刻を有する模擬用レコードＤ２を抽出す
る。このあと、監視データ模擬生成部３は、ステップＳ
Ｔ２で目標目的蓄積部２が処理対象としたデータと同一
の群識別子１２ごとに上記模擬用レコードＤ２内の目標
群行動特性１４を時系列処理して目標群行動特性時系列
１６ａを生成する（ステップＳＴ４）。つまり、目標群
行動特性時系列１６ａは、目標目的蓄積部２が生成した
目標群行動特性時系列１６と同一内容のデータとなる。

【００５９】続いて、監視データ模擬生成部３は、所定
の模擬目標目的３０及びその数、形状、姿勢、電波特性
などの静的特性を有しており、当該模擬目標目的３０が
目標群行動特性時系列１６ａで表される行動をとり、模
擬用レコードＤ２の監視特性１３に従って観測が行われ
たものと仮定して、ステップＳＴ２と同様な処理を施し
て模擬受信形状特性統合１７ａを計算する。

【００６０】このあと、監視データ模擬生成部３は、模
擬目標目的３０ごとに対応付けて目標群行動特性時系列
１６ａ及び模擬受信形状特性統合１７ａをまとめた模擬
事例レコードＤ６を生成する（ステップＳＴ５）。この
ステップＳＴ４及びステップＳＴ５における処理が模擬
情報生成ステップに相当する。

【００６１】具体例を挙げて説明すると、監視データ模
擬生成部３は、レーダパルスによる観測を模擬する場
合、模擬目標目的３０の姿勢パラメータに基づいて、模
擬目標目的３０を中心とし、機首方向と機体の設計上の
水平面を基準とした極座標を定義する。これにより、ど
の角度からレーダパルスが到来しどの方向へ反射してい
ったレーダパルスを観測しているかを、レーダパルスの
発射位置と観測位置とを上記極座標に変換して求める。

【００６２】次に、模擬目標目的３０による目標のモデ
ル、上述のようにして求めたレーダパルス到来角度及び
観測角度、レーダパルスの送信偏波特性及び受信偏波特
性を用いて、観測位置における偏波特性ごとのレーダパ
ルス反射波特性を模擬する。模擬目標目的３０の姿勢パ
ラメータは、例えば目標群行動特性時系列１６ａの加速
度ベクトルから推定することもできる。或いは、簡単に
水平姿勢を平均として所定の分散を有する乱数で定める
こともできる。このようにして、所定の観測位置におけ
る偏波特性ごとのレーダパルス反射波特性、即ち模擬受
信形状特性統合１７ａが求められる。

【００６３】なお、１つの模擬目標目的３０についてモ
デルパラメータを複数設定することにより、模擬受信形
状特性統合１７ａを複数組生成するようにしてもよい。

【００６４】また、単一の模擬目標目的３０のモデルパ
ラメータ一組について模擬受信形状特性統合１７ａを計
算するという動作を処理の１単位とし、予め設定された
全ての模擬目標目的３０の各モデルパラメータについて
複数プロセッサで並列に実行させるようにしてもよい。
これにより、模擬受信形状特性統合１７ａや模擬事例レ
コードＤ６の算出をより高速に実施することができる。

【００６５】監視データ模擬生成部３は、上述のように
して、予め設定された全ての模擬目標目的３０に関する
模擬事例レコードＤ６の集合を生成すると、当該模擬事
例レコードＤ６の集合を目標目的判定部４に送出する。

【００６６】目標目的判定部４では、事例レコードＤ４
ｂの集合及び模擬事例レコードＤ６に基づいて、未確認
目標群レコードＤ４ａに関する目標目的の推定を行う
（ステップＳＴ６、識別ステップ）。図２を参照して詳
細に説明する。先ず、目標目的蓄積部２からの事例レコ
ードＤ４ｂの集合は、目標目的判定部４内の対象形状ベ
クトル抽出ブロック５、事例形状ベクトルセット抽出ブ
ロック６及び共通目標目的抽出ブロック１０にそれぞれ
入力される。

【００６７】ここで、対象形状ベクトル抽出ブロック５
では、目標目的蓄積部２から取得した未確認目標群レコ
ードＤ４ａを取り出して、その受信形状特性統合１７に
まとめられた情報を対象形状ベクトルＤ７として抽出す
る。この対象形状ベクトルＤ７は、受信形状特性統合１
７としてまとめられた目標群を構成する全ての目標候補
の静的特性を表現するモデルを特定するパラメータ値の
組み合わせからなる情報である。上記パラメータとして
は、例えば目標位置を中心とした相対的座標上での目標
候補の方向を特定する形状ベクトルなどが挙げられる。

【００６８】一方、事例形状ベクトルセット抽出ブロッ
ク６では、事例レコードＤ４ｂの集合から未確認目標群
レコードＤ４ａをそれぞれ取り出して、各受信形状特性
統合１７にまとめられた情報を事例形状ベクトルセット
Ｄ８として抽出する。この事例形状ベクトルセットＤ８
は、対象形状ベクトルＤ７の時系列変化を表す情報であ
る。

【００６９】また、監視データ模擬生成部３からの模擬
事例レコードＤ６の集合は、目標目的判定部４内の模擬
形状ベクトルセット抽出ブロック７に逐次入力される。
ここで、模擬形状ベクトルセット抽出ブロック７は、模
擬事例レコードＤ６の集合からそれぞれ取り出した模擬
受信形状特性統合１７ａにまとめられた情報を模擬形状
ベクトルセットＤ９として抽出する。この模擬形状ベク
トルセットＤ９は、模擬受信形状特性統合１７ａとして
まとめられた模擬目標目的３０の静的特性を表現するモ
デルを特定するパラメータ値の組み合わせからなる情報
の時系列変化を表す情報である。

【００７０】対象形状ベクトル抽出ブロック５、事例形
状ベクトルセット抽出ブロック６及び模擬形状ベクトル
セット抽出ブロック７によってそれぞれ抽出された対象
形状ベクトルＤ７、事例形状ベクトルセットＤ８及び模
擬形状ベクトルセットＤ９は、類似形状ベクトルセット
生成ブロック８に送出される。

【００７１】類似形状ベクトルセット生成ブロック８
は、事例形状ベクトルセットＤ８及び模擬形状ベクトル
セットＤ９のうちから、対象形状ベクトルＤ７との形状
類似性が、共通目標目的探索ブロック９から得た形状類
似性基準以上となる形状ベクトルを類似形状ベクトルと
して抽出し、これらをまとめた類似形状ベクトルセット
を生成する。ここで、形状ベクトルとは、事例形状ベク
トルセットＤ８又は模擬形状ベクトルセットＤ９の要素
ベクトル、若しくは対象形状ベクトルＤ７を指してい
る。

【００７２】また、形状類似性は、例えば目標位置を中
心とした相対的座標上で、所定の角度幅以内の方向にあ
る形状ベクトルを、次元数を当該特性値の数とする高次
元空間内の点とみなしたときの、形状ベクトル間のユー
クリッド距離にて指標化される。この場合、類似形状ベ
クトルセット生成ブロック８は、事例形状ベクトルセッ
トＤ８及び模擬形状ベクトルセットＤ９のうちから、形
状ベクトル間のユークリッド距離が所定の基準を下回っ
ている形状ベクトルを選択して類似形状ベクトルセット
を生成する。このようにして生成された類似形状ベクト
ルセットは、共通目標目的探索ブロック９に送出され
る。

【００７３】また、距離の定義には、マンハッタン距離
を用いて事例のノイズに対し頑健化するようにしてもよ
い。さらに、事例形状ベクトルセットＤ８及び模擬形状
ベクトルセットＤ９について、それぞれマハラノビス距
離を定義して類似性判定を高精度化するようにしてもよ
い。

【００７４】目標目的判定部４には、図８に示すような
目標目的階層、つまり、目標目的を１つのノードとして
目標候補の種類やその行動目的などに関して分類した階
層情報が予め設定されている。また、類似形状ベクトル
セット内の各類似形状ベクトルは、事例レコードＤ４ｂ
を介して目標目的確認結果Ｄ５ｂあるいは模擬事例レコ
ードＤ６を介して模擬目標目的３０と関連付けられてい
る。そこで、共通目標目的探索ブロック９は、上記目標
目的階層を用いて、各類似形状ベクトルに対応する、事
例レコードＤ４ｂの目標目的確認結果Ｄ５ｂあるいは模
擬事例レコードＤ６の模擬目標目的３０の、当該類似形
状ベクトルセット全体における共通目標目的を探索す
る。

【００７５】つまり、共通目標目的探索ブロック９は、
類似形状ベクトルとして形状ベクトルが抽出された事例
形状ベクトルセットＤ８に対応する事例レコードＤ４ｂ
あるいは模擬形状ベクトルセットＤ９に対応する模擬事
例レコードＤ６をそれぞれ選別する。そして、これらに
対応する目標目的確認結果Ｄ５ｂあるいは模擬目標目的
３０を用いて、各類似形状ベクトル間での共通目標目的
の探索を逐次実行して、類似形状ベクトルセット全体に
おける共通目標目的を求める。なお、事例レコードＤ４
ｂ内に目標目的確認結果Ｄ５ｂがない場合、共通目標目
的探索ブロック９は、事例レコードＤ４ｂ内の目標目的
推定結果Ｄ５ａを代用する。

【００７６】ここで、共通目標目的とは、目標目的階層
における目標目的ノードの共通の親を指す。例えば、図
８における第３階層２９ａの「Ｆ１５」と第２階層２８
の「輸送機」の共通目標目的は、第１階層２７ａにおけ
る「航空機」である。

【００７７】このとき、共通目標目的が存在すれば、共
通目標目的探索ブロック９は、当該共通目標目的を形状
系推定結果Ｄ１０として、目標目的推定ブロック１１に
それぞれ送出する。また、共通目標目的が存在しない場
合、共通目標目的探索ブロック９は、前回より判定基準
値が低い類似性基準を類似形状ベクトルセット生成ブロ
ック８に送出する。これにより、類似形状ベクトルセッ
ト生成ブロック８に、判定基準値が低い類似性基準で選
別された形状ベクトルからなる類似形状ベクトルセット
を生成させて、共通目標目的が見つかるまで探索を繰り
返す。

【００７８】一方、共通目標目的抽出ブロック１０で
は、目標目的蓄積部２から取得した未確認目標群レコー
ドＤ４ａ及び事例レコードＤ４ｂの集合から、それぞれ
目標群行動特性時系列１６を取り出して、未確認目標群
レコードＤ４ａの目標群行動特性時系列１６と所定の行
動類似性を有する事例レコードＤ４ｂを抽出し、これら
をまとめて類似行動事例レコード集合を生成する。

【００７９】このあと、共通目標目的抽出ブロック１０
は、共通目標目的探索ブロック９で処理対象となった目
標目的階層に対して、類似行動事例レコード集合に含ま
れる各事例レコードＤ４ｂの目標目的確認結果Ｄ５ｂ
の、類似行動事例レコード集合全体における共通目標目
的を抽出する。つまり、共通目標目的抽出ブロック１０
は、類似行動事例レコード集合に含まれる事例レコード
Ｄ４ｂの目標目的確認結果Ｄ５ｂ間での共通目標目的の
探索を逐次実行して、類似行動事例レコード集合全体に
おける共通目標目的を求める。

【００８０】このとき、共通目標目的が存在すれば、こ
れを事例系推定結果Ｄ１１として目標目的推定ブロック
１１に送出する。また、共通目標目的が存在しなけれ
ば、空値を目標目的推定ブロック１１に送出する。

【００８１】ここで、行動類似性は、例えば以下のよう
にして求めたユークリッド距離の最小値にて指標化する
ことができる。先ず、行動類似性を求めたい２つの対象
Ａ，Ｂの目標群行動特性時系列１６から、所定の長さの
部分列を複数取り出して、部分列内の平均速度、平均水
平位置、平均高度を求め、平均行動ベクトルとする。次
に、対象Ａの平均行動ベクトルと対象Ｂの平均行動ベク
トルとの全ての組み合わせについてユークリッド距離を
求める。この距離の最小値が行動類似性の指標となる。

【００８２】続いて、目標目的推定ブロック１１は、共
通目標目的探索ブロック９で処理対象となった目標目的
階層に対して、共通目標目的探索ブロック９から得た形
状系推定結果Ｄ１０と、共通目標目的抽出ブロック１０
から得た事例系推定結果Ｄ１１との共通目標目的を探索
する。このとき、探索結果として抽出された共通目標目
的を目標目的推定結果Ｄ５ａとする。上述したように、
本発明では、同一種類の複数の目標が同じ速度で既定形
状の編隊をくんでいるものを目標群と仮定することか
ら、目標目的推定結果Ｄ５ａとして抽出された目標目的
に対応する種類の目標が複数集まって目標群が構成され
ていると識別される。

【００８３】さらに、目標目的推定ブロック１１は、上
述のようにして得られた目標目的推定結果Ｄ５ａをユー
ザに提示する。具体的には、本発明の目標識別装置を具
現化するコンピュータ装置の表示部に目標目的推定結果
Ｄ５ａを表示することなどが考えられる。

【００８４】このあと、目標目的推定結果Ｄ５ａに対し
てユーザから確認或いは訂正を受け付けた場合、目標目
的推定ブロック１１は、当該確認或いは訂正を目標目的
推定結果Ｄ５ａに反映させた目標目的確認結果Ｄ５ｂを
生成する。このようにして生成された目標目的推定結果
Ｄ５ａ及び目標目的確認結果Ｄ５ｂは目標目的蓄積部２
に送出される。

【００８５】目標目的蓄積部２では、目標目的推定ブロ
ック１１からの目標目的推定結果Ｄ５ａ及び目標目的確
認結果Ｄ５ｂと、未確認目標群レコードＤ４ａとを組に
して、新たな事例レコードＤ４ｂを生成し蓄積する（ス
テップＳＴ７、事例格納ステップ）。

【００８６】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、時系列に入力される目標群の行動及びこれを構成す
る目標の形状に関する諸元の観測データから目標群の行
動を規定する目標群行動特性時系列１６と、目標群内の
目標の形状特性の時系列変化を規定する受信形状特性統
合１７とからなる未確認目標群レコードＤ４ａを生成
し、過去の観測にて得られた目標目的推定結果Ｄ５ａや
目標目的確認結果Ｄ５ｂとこれに対応する未確認目標群
レコードＤ４ａとを含んでなる事例レコードＤ４ｂのう
ち、識別すべき目標群との未確認目標群レコードＤ４ａ
間の類似度が所定値以上となる事例レコードＤ４ｂを抽
出する一方、予め設定しておいた模擬用の目標の種類及
び行動目的を特定する模擬目標目的３０を用いて、識別
すべき目標群の目標群行動特性時系列１６と同一の情報
である目標群行動特性時系列１６ａに従った模擬用の目
標の行動を模擬して得られる模擬受信形状特性統合１７
ａを含んでなる模擬事例レコードＤ６を生成し、模擬事
例レコードＤ６及び事例レコードＤ４ｂのうちから、未
確認目標群レコードＤ４ａとの類似度が所定値以上とな
る情報を選別し、当該情報に対応する目標目的を識別結
果として出力するので、目標目的の確認がとれた形状特
性の過去の実測値を用いることなく、識別用の情報が入
手できない状況であっても目標群内の各目標候補の目標
目的を識別することができる。

【００８７】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、時系
列に入力される目標群の行動及びこれを構成する目標の
形状に関する諸元の観測データから目標群の行動を規定
する時系列行動情報と目標群内の目標の形状特性の時系
列変化を規定する形状統合情報とを含んでなる目標実測
情報を生成し、過去の観測で蓄積した目標群内の目標の
種類及び行動目的を特定する目標情報の識別結果とこれ
に対応する目標実測情報とを含んでなる事例情報のうち
識別すべき目標群との目標実測情報間の類似度が所定値
以上となる事例情報を抽出すると共に、模擬用の目標の
種類及び行動目的を特定する模擬用の目標情報及びその
形状特性に関する情報を予め設定しておき、識別すべき
目標群の時系列行動情報及びこれに従った模擬用の目標
の行動を模擬して得られる形状統合情報並びに模擬用の
目標情報を含んでなる模擬事例情報を生成して、模擬事
例情報及び事例情報のうちから、目標実測情報の形状統
合情報及び時系列行動情報の類似度が所定値以上となる
情報を選別し、当該情報に対応する目標情報を識別結果
として出力するので、目標情報の確認がとれた過去の実
測値を用いることなく、識別用の情報が入手できない状
況であっても目標群内の各目標の目標情報を識別するこ
とができるという効果がある。

【００８８】この発明によれば、観測データから得られ
る目標群の空間的位置に関する情報を観測時刻順に対応
付けてなる情報及び／又は目標群の空間的位置に関する
情報を所定の集計時間ごとに集計した集計値を観測時刻
順に配置した情報を時系列行動情報として生成するの
で、複数の観測機器による観測データを効率的に集める
ことができるという効果がある。また、模擬結果を同様
に表現することから、事例情報に合致した模擬事例情報
を生成することができ、目標群内の目標の目標情報の識
別を容易にすることができるという効果がある。

【００８９】この発明によれば、各観測時刻ごとに、目
標群内の各目標の形状特性に関する情報を、当該目標群
内の一の目標の位置座標点を中心に統合して表現した情
報を形状統合情報として生成するので、複数の観測機器
による観測データを効率的に集めることができるという
効果がある。また、模擬結果を同様に表現することか
ら、事例情報に合致した模擬事例情報を生成することが
でき、目標群内の目標の目標情報の識別を容易にするこ
とができるという効果がある。

【００９０】この発明によれば、観測データから時系列
行動情報及び形状統合情報を抽出する時間幅を適宜変更
するので、例えば識別しやすい目標は時間幅を短くして
高速に処理し、識別しにくい目標では時間幅を長くして
高精度に処理するなど、識別処理の利便性を向上させる
ことができるという効果がある。

【００９１】この発明によれば、目標の種類及び行動目
的を表現する概念を階層化して、目標情報を１つのノー
ドとする階層情報を備えたので、異なる種類として識別
される観測データにおいても上位概念の目標の種類や行
動目的を識別することができるという効果がある。

【００９２】この発明によれば、過去の観測で蓄積した
事例情報のうち、識別すべき目標群との目標実測情報間
の類似度が所定値以上となる事例情報を抽出するにあた
り、両情報の時系列行動情報間の類似検索と形状統合情
報間の類似検索とを互いに異なる検索方式で実施するの
で、類似検索の精度を向上させることができるという効
果がある。

【００９３】この発明によれば、模擬用の目標の種類及
び行動目的を特定する目標情報及びその形状特性に関す
る情報が複数組設定されており、当該複数の模擬用の目
標に関する模擬を同時に並行して実行するので、模擬を
高速に行うことができ、実時間で容易に模擬及び識別を
実施することができるという効果がある。

【００９４】この発明によれば、目標の種類及び行動目
的を表現する概念を階層化して、目標情報を１つのノー
ドとする階層情報を備え、模擬事例情報及び事例情報の
うちから目標実測情報の形状統合情報との類似度が所定
値以上となる形状統合情報を類似形状情報として抽出す
ると共に、上記階層情報において類似形状情報に対応す
る目標情報間で共通する上位概念の目標の種類及び／又
は行動目的に相当する目標情報を形状系推定結果として
抽出する一方、事例情報のうちから目標実測情報の時系
列行動情報との類似度が所定値以上となる時系列行動情
報を類似時系列行動情報として抽出すると共に、上記階
層情報において類似時系列行動情報に対応する目標情報
間で共通する上位概念の目標の種類及び／又は行動目的
に相当する目標情報を事例系推定結果として抽出し、上
記階層情報において形状系推定結果と事例系推定結果と
の間で共通する上位概念の目標の種類及び／又は行動目
的に相当する目標情報を識別結果として抽出するので、
目標群内の目標の種類若しくは行動目的が一意に識別で
きなくても当該目標の種類及び行動目的のいずれかを識
別することができるという効果がある。

【００９５】この発明によれば、識別結果に対して確認
及び／又は訂正があると、これを反映させた確認結果を
生成し、確認結果を事例情報に対応付けて蓄積するの
で、事例情報を増やすことができ、次回の識別において
目標群内の目標の目標情報の推定可能範囲を広げること
ができるという効果がある。

【００９６】この発明によれば、事例情報内に確認結果
に相当する目標情報があれば、当該目標情報を用いて識
別処理を実行し、確認結果に相当する目標情報がなけれ
ば、識別結果に相当する目標情報を用いて識別処理を実
行するので、次回の識別において目標群内の目標の目標
情報の推定可能範囲を広げることができるという効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１による目標識別装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】 図１中の目標目的判定部の構成を示すブロッ
ク図である。

【図３】 実施の形態１による目標識別装置の動作を示
すフロー図である。

【図４】 図１中の遠隔監視部が生成する監視レコード
及び模擬用レコードの構成を示す図である。

【図５】 図１中の目標目的蓄積部が生成する未確認目
標群レコード及び事例レコードの構成を示す図である。

【図６】 実施の形態１の目標識別装置によるレーダ波
を用いた観測例を示す図である。

【図７】 実施の形態１の目標識別装置によるレーダ波
を用いた他の観測例を示す図である。

【図８】 目標目的から構成される目標目的階層の一例
を示す図である。

【図９】 図１中の監視データ模擬生成部が生成する模
擬事例レコードの構成を示す図である。

【図１０】 従来の目標識別装置の構成を示すブロック
図である。

【符号の説明】

１ 遠隔監視部（実測情報生成手段）、２ 目標目的蓄
積部（実測情報生成手段、事例情報蓄積手段）、３ 監
視データ模擬生成部（模擬情報生成手段）、４目標目的
判定部（識別手段）、５ 対象形状ベクトル抽出ブロッ
ク、６ 事例形状ベクトルセット抽出ブロック、７ 模
擬形状ベクトルセット抽出ブロック、８ 類似形状ベク
トルセット生成ブロック（類似形状情報抽出部）、９
共通目標目的探索ブロック（形状系推定部）、１０ 共
通目標目的抽出ブロック（類似行動情報抽出部）、１１
目標目的推定ブロック（識別処理部）、１２ 群識別
子、１３ 監視特性、１４ 目標群行動特性、１５ 受
信形状特性、１６，１６ａ 目標群行動特性時系列（時
系列行動情報）、１７，１７ａ 受信形状特性統合（形
状統合情報）、１８，１８ａ，１８ｂ，１８ｃ 航空機
（目標）、１９ａ〜１９ｆ 座標点、２０，２０ａ，２
１ 観測機器、２２ａ〜２２ｊ 往復経路、２３〜２６
経路、２７ａ，２７ｂ 第１階層、２８ 第２階層、
２９ａ，２９ｂ 第３階層、３０ 模擬目標目的、Ｄ１
監視レコード、Ｄ２ 模擬用レコード、Ｄ４ａ 未確
認目標群レコード（目標実測情報）、Ｄ４ｂ 事例レコ
ード（事例情報）、Ｄ５ａ 目標目的推定結果（目標情
報）、Ｄ５ｂ 目標目的確認結果（目標情報）、Ｄ６
模擬事例レコード（模擬事例情報）。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 時系列に入力される目標群の行動及びこ
   れを構成する目標の形状に関する諸元の観測データから
   上記目標群の行動を規定する時系列行動情報と上記目標
   群内の目標の形状特性の時系列変化を規定する形状統合
   情報とを含んでなる目標実測情報を生成する実測情報生
   成手段と、 目標群内の目標の種類及び行動目的を特定する目標情報
   の識別結果とこれに対応する目標実測情報とを含んでな
   る事例情報を蓄積すると共に、過去の観測で蓄積した事
   例情報のうち識別すべき目標群との目標実測情報間の類
   似度が所定値以上となる事例情報を抽出する事例情報蓄
   積手段と、 模擬用の目標の種類及び行動目的を特定する模擬用の目
   標情報及びその形状特性に関する情報が予め設定されて
   おり、識別すべき目標群の時系列行動情報及びこれに従
   った上記模擬用の目標の行動を模擬して得られる形状統
   合情報並びに上記模擬用の目標情報を含んでなる模擬事
   例情報を生成する模擬情報生成手段と、 上記模擬事例情報及び上記事例情報蓄積手段が抽出した
   事例情報のうちから、上記目標実測情報の形状統合情報
   及び時系列行動情報の類似度が所定値以上となる情報を
   選別し、当該情報に対応する目標情報を識別結果として
   出力する識別手段とを備えた目標群識別装置。
2. 【請求項２】 観測データから得られる目標群の空間的
   位置に関する情報を観測時刻順に対応付けてなる情報及
   び／又は上記目標群の空間的位置に関する情報を所定の
   集計時間ごとに集計した集計値を観測時刻順に配置した
   情報を時系列行動情報として生成することを特徴とする
   請求項１記載の目標群識別装置。
3. 【請求項３】 各観測時刻ごとに、目標群内の各目標の
   形状特性に関する情報を、当該目標群内の一の目標の位
   置座標点を中心に統合して表現した情報を形状統合情報
   として生成することを特徴とする請求項１記載の目標群
   識別装置。
4. 【請求項４】 観測データから時系列行動情報及び形状
   統合情報を抽出する時間幅を適宜変更することを特徴と
   する請求項１記載の目標群識別装置。
5. 【請求項５】 目標の種類及び行動目的を表現する概念
   を階層化して目標情報を１つのノードとする階層情報を
   備えたことを特徴とする請求項１記載の目標群識別装
   置。
6. 【請求項６】 事例情報蓄積手段は、過去の観測で蓄積
   した事例情報のうち、識別すべき目標群との目標実測情
   報間の類似度が所定値以上となる事例情報を抽出するに
   あたり、両情報の時系列行動情報間の類似検索と形状統
   合情報間の類似検索とを互いに異なる検索方式で実施す
   ることを特徴とする請求項１記載の目標群識別装置。
7. 【請求項７】 模擬情報生成手段は、模擬用の目標の種
   類及び行動目的を特定する目標情報及びその形状特性に
   関する情報が複数組設定されており、当該複数の模擬用
   の目標に関する模擬を同時に並行して実行することを特
   徴とする請求項１記載の目標群識別装置。
8. 【請求項８】 目標の種類及び行動目的を表現する概念
   を階層化して、目標情報を１つのノードとする階層情報
   を備え、 識別手段は、 模擬事例情報及び事例情報蓄積手段が抽出した事例情報
   のうち目標実測情報の形状統合情報との類似度が所定値
   以上となる形状統合情報を類似形状情報として抽出する
   類似形状情報抽出部と、 上記階層情報において上記類似形状情報に対応する目標
   情報間で共通する上位概念の目標の種類及び／又は行動
   目的に相当する目標情報を形状系推定結果として抽出す
   る形状系推定部と、 上記事例情報蓄積手段が抽出した事例情報のうちから、
   上記目標実測情報の時系列行動情報との類似度が所定値
   以上となる時系列行動情報を類似時系列行動情報として
   抽出する類似行動情報抽出部と、 上記階層情報において上記類似時系列行動情報に対応す
   る目標情報間で共通する上位概念の目標の種類及び／又
   は行動目的に相当する目標情報を事例系推定結果として
   抽出する事例系推定部と、 上記階層情報において上記形状系推定結果と上記事例系
   推定結果との間で共通する上位概念の目標の種類及び／
   又は行動目的に相当する目標情報を識別結果として選別
   する識別処理部とからなることを特徴とする請求項１記
   載の目標群識別装置。
9. 【請求項９】 識別手段は、識別結果に対して確認及び
   ／又は訂正があると、これを反映させた確認結果を生成
   し、 事例情報蓄積手段は、上記確認結果を事例情報に対応付
   けて蓄積することを特徴とする請求項１記載の目標群識
   別装置。
10. 【請求項１０】 識別手段は、事例情報内に確認結果に
    相当する目標情報があれば、当該目標情報を用いて識別
    処理を実行し、上記確認結果に相当する目標情報がなけ
    れば、識別結果に相当する目標情報を用いて識別処理を
    実行することを特徴とする請求項９記載の目標群識別装
    置。
11. 【請求項１１】 時系列に入力される目標群の行動及び
    これを構成する目標の形状に関する諸元の観測データか
    ら上記目標群の行動を規定する時系列行動情報と上記目
    標群内の目標の形状特性の時系列変化を規定する形状統
    合情報とを含んでなる目標実測情報を生成する実測情報
    生成ステップと、 過去の観測にて得られた目標群内の目標の種類及び行動
    目的を特定する目標情報の識別結果とこれに対応する目
    標実測情報とを含んでなる事例情報のうち、識別すべき
    目標群との目標実測情報間の類似度が所定値以上となる
    事例情報を抽出する事例情報抽出ステップと、 予め設定しておいた模擬用の目標の種類及び行動目的を
    特定する模擬用の目標情報及びその形状特性に関する情
    報を用いて、識別すべき目標群の時系列行動情報及びこ
    れに従った上記模擬用の目標の行動を模擬して得られる
    形状統合情報並びに上記模擬用の目標情報を含んでなる
    模擬事例情報を生成する模擬情報生成ステップと、 上記模擬事例情報及び上記事例情報抽出ステップにて抽
    出した事例情報のうちから、上記目標実測情報の形状統
    合情報及び時系列行動情報の類似度が所定値以上となる
    情報を選別し、当該情報に対応する目標情報を識別結果
    とする識別ステップと、 上記識別結果に対して確認及び／又は訂正があると、こ
    れを反映させた確認結果を生成して事例情報に対応付け
    て蓄積する事例格納ステップとを備えた目標群識別方
    法。
12. 【請求項１２】 時系列に入力される目標群の行動及び
    これを構成する目標の形状に関する諸元の観測データか
    ら上記目標群の行動を規定する時系列行動情報と上記目
    標群内の目標の形状特性の時系列変化を規定する形状統
    合情報とを含んでなる目標実測情報を生成する実測情報
    生成手段、 目標群内の目標の種類及び行動目的を特定する目標情報
    の識別結果とこれに対応する目標実測情報とを含んでな
    る事例情報を蓄積すると共に、過去の観測で蓄積した事
    例情報のうち識別すべき目標群との目標実測情報間の類
    似度が所定値以上となる事例情報を抽出する事例情報蓄
    積手段、 模擬用の目標の種類及び行動目的を特定する模擬用の目
    標情報及びその形状特性に関する情報が予め設定されて
    おり、識別すべき目標群の時系列行動情報及びこれに従
    った上記模擬用の目標の行動を模擬して得られる形状統
    合情報並びに上記模擬用の目標情報を含んでなる模擬事
    例情報を生成する模擬情報生成手段、 上記模擬事例情報及び上記事例情報蓄積手段が抽出した
    事例情報のうちから、上記目標実測情報の形状統合情報
    及び時系列行動情報の類似度が所定値以上となる情報を
    選別し、当該情報に対応する目標情報を識別結果として
    出力する識別手段としてコンピュータを機能させるプロ
    グラム。