JP2004037262A - Target tracking system - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダ等のセンサから得られる複数の移動体目標の追尾を行う目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
センサによって得られる複数の目標を、その位置の観測値に基づいて追尾するために、各目標の前時刻の運動諸元にもとづく推定演算の結果により、現時刻における目標の位置を予測し、さらに各目標に対する現時刻の観測値の存在期待領域（ゲート）を算出して、上記ゲート内に実際に取得された観測値と各目標との対応を判定（得られた観測目標が真に予測した目標と一致しているか否か）する相関処理が行われる。
【０００３】
ここで、実際の観測時には、センサが目標の観測値以外の誤信号を検出したり、逆に目標の観測に失敗して目標の観測値が得られなかったりすることがある。また、複数の目標が密集していると、一つの目標のゲート内に、複数の目標の観測値が得られる場合がある。このような状況においても、各目標を見失うことなく、正しく追尾を維持していくためには、どの観測値がどの目標のものであるかの判定（相関処理）を精度良く行う必要がある。
【０００４】
図５は例えば、Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎｎ， Ｙ．Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ ａｎｄ Ｍ．Ｓｃｈｅｆｆｅ，“Ｍｕｌ ｔｉ−ＴａｒｇｅｔＴｒａｃｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １９８０ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌの中で“Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ”として示された従来の目標追尾装置の構成図である。
【０００５】
図５において、１は目標を観測し目標の位置情報を観測値として出力（任意の時間間隔でデータをサンプリング）する目標観測装置（具体例としては例えばレーダ装置）、３は予測処理部２（後述）の算出した予測ベクトル（予測位置と予測速度ベクトル）と予測誤差共分散を使用して観測値から追尾目標の存在確率分布を表す残差共分散行列を算出し、目標の存在の可能性のある領域（目標存在領域）の中にある観測値を追尾目標と相関の可能性があるとして選択するゲート処理部である。
４は観測値と追尾目標との対応付けの相関仮説を生成し、追尾目標の存在確率分布に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各追尾目標と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理部、５は上記探知データ相関信頼度と、上記ゲート処理部３からの残差ベクトル（目標の観測位置ベクトルと予測位置ベクトルの差ベクトル）および残差共分散行列と、予測処理部２からの予測誤差共分散行列とに基づいて、現サンプリング時刻の目標位置、速度等の推定値である平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する平滑処理部で、これらは外部に出力され図示しない表示装置などで利用される。
【０００６】
６は平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散を次サンプリング時刻まで保持する遅延回路である。２は現サンプリング時刻より１サンプリング時刻前に算出し、遅延回路６から遅延して出力された平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を基に、現時刻の目標位置、速度の推定値である予測ベクトルと、予測誤差の評価量である予測誤差共分散行列を算出する予測処理部である。
【０００７】
図５のものの動作を説明する前に、目標追尾装置７に実装された追尾アルゴリズムの理論的な前提となる運動モデルおよび観測モデルについて述べる。
今、Ｌ個の目標ｃを追尾しているとする。目標ｃ（ｃ＝１，２，．．．，Ｌ）の運動モデルを次式で定義する。
【０００８】
【数１】
状態ベクトルの真値は、例えばｘ−ｙ−ｚ直交座標系における位置と速度からなる場合、次式のように書くことが出来る。なお、Ｔは行列の転置を意味する。
【００１０】
【数２】
状態ベクトルの推移行列は次式で与えられる。Ｉ（ｎ）はｎ行ｎ列の単位ベクトルである。
【００１２】
【数３】
駆動雑音ベクトルは、平均と共分散行列が次式を満たす６変量白色正規分布に従う。
【００１４】
【数４】
目標観測装置１による、目標ｃよりの探知データである観測ベクトルを表現した観測モデルを次式で定義する。
【００１６】
【数５】
観測雑音ベクトルは、平均と共分散行列が次式を満たす３変量白色正規分布に従う。
【００１８】
【数６】
時刻ｔｋまでに得られた観測ベクトル全体の集合をＺ ｋと表す。Ｍ ｋをＺ ｋに対応する時刻ｔｋまでの観測ベクトル数の情報とする。
【００２０】
なお、誤信号（クラッタなどの追尾目標以外からの信号）は空間に一様分布し、誤信号から得られる観測ベクトルの個数はポアソン分布に従うとし、時刻ｔｋにおける単位体積あたりの平均個数をβＦＴ ｋと設定する。
【００２１】
次に、図５のものの動作を説明する。
以下の説明で、Ｐｒ［．］は確率、Ｐｒ［．｜．］は条件付き確率、Ｅ［．］は平均、
Ｅ［．｜．］は条件付き平均を表す。
時刻ｔｋにおいて、目標観測装置１から観測ベクトルｚｋ，ｊ （ｊ ＝ １，２，．．．）が入力されると、予測処理部２に遅延回路６からすべての目標に対する前時刻ｔｋ−１の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列が入力され、次式に従って、各目標ｃの現時刻ｔｋに対する予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する。
【００２２】
【数７】
次にゲート処理部３が、各目標の予測ベクトルと予測誤差共分散行列を入力とし、各目標対応の観測ベクトルの存在確率分布である残差共分散行列を算出する。存在確率分布に対して所定のしきい値を設定し、これを越える範囲より求めた目標存在領域をゲートと呼ぶ。
【００２４】
【数８】
次に、各目標ごとにその目標のゲート内に存在するすべての観測ベクトルを選びだすことにより、各目標に相関可能な観測ベクトルを決定する。すなわち、各目標ｃに対して次式を満たす観測ベクトルを選択する。
【００２６】
【数９】
現時刻ｔｋにおいて、全目標（Ｌ個）に対して、ゲート処理部３で選択された観測ベクトルの集合を次のように表す。
【００２８】
【数１０】
次に、相関処理部で各目標と観測ベクトルとの相関に関する仮説を洗い出す。複数の目標が近接していたり、目標以外からの不要信号も発生するような環境では、どの観測ベクトルがどの目標のものであるのかを判定する必要がある。
目標追尾におけるこの機能を相関と言う。ここで、相関の仮説とは、得られた観測ベクトルと追尾目標とを１対１に対応づけたものである。仮説の総数をＩｋ個とし、仮説の全体を以下のように表す。
【００３０】
【数１１】
各仮説は、以下のように行列表示する。行列の各要素は１または０である。ただし、下記行列の第１列（Ｌ＝０）は観測ベクトルが不要信号であることを示すための列である。
【００３２】
【数１２】
各仮説の行列は以下の３つの基準を同時に満たすものをすべて導出する。
１ 観測ベクトルが目標のソフトウェアゲート内に存在する場合のみ両者を対応づけることができる。
２ 各追尾目標には高々１つの観測ベクトルが相関する。
３ 各観測ベクトルには１つの追尾目標または不要信号が対応する。
【００３４】
例えば、２目標を追尾していて、時刻ｔｋで、目標１のゲート内に観測ベクトルｚ１、ｚ２を得て、目標２のゲート内にｚ２を得た場合を考える。なお。ｚ２は目標１のゲート内にも目標２のゲート内にも入っているという状況である。この状況で相関の仮説を洗い出すと以下の４つの仮説が得られる。
【００３５】
【数１３】
仮説１が表しているのは、目標１が観測ベクトルｚ１と相関し、目標２が観測ベクトルｚ２と相関するという仮説である。
仮説２が表しているのは、目標１が観測ベクトルｚ２と相関し、目標２は相関する観測ベクトルがなく、観測ベクトルｚ１は不要信号であるという仮説である。
仮説３が表しているのは、目標１は相関する観測ベクトルがなく、目標２が観測ベクトルｚ２と相関し、観測ベクトルｚ１は不要信号であるという仮説である。
仮説４が表しているのは、２目標とも相関する観測ベクトルがなく、観測ベクトルはｚ１，ｚ２とも不要信号であるという仮説である。
このようにして得られた各仮説に対して、追尾目標の識別を次式で定義する。
【００３７】
【数１４】
これは追尾目標が探知されたか否かの識別結果を示し、仮説における目標への観測ベクトルの関連付けに応じて次式の値となる。
【００３９】
【数１５】
また、仮説における観測ベクトルの識別を式（２２）で定義する。
次式は、観測ベクトルが追尾目標からの信号であるか、不要信号であるかの識別結果を示し、仮説における観測ベクトルの関連付けに応じて次式の値となる。
【００４１】
【数１６】
また、各仮説において、不要信号よりの観測ベクトルの総数を式（２４）で表す。
【００４３】
【数１７】
各仮説の成立する確率（仮説信頼度）を次式に基づいて算出する。
【００４５】
【数１８】
続いて、上記仮説信頼度を用いて、各観測ベクトルが追尾目標と相関する確率を探知データ相関信頼度として以下のように計算する。
【００４７】
【数１９】
次に、平滑処理部５において、予測処理部２より予測誤差共分散行列を入力し、ゲート処理部３より残差ベクトルと残差共分散行列を入力し、相関処理部４より探知データ相関信頼度を入力し、各目標の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を次式に従い算出する。この結果は外部に出力されて図示しない表示装置などで利用される。
【００４９】
【数２０】
なお、ゲート内に探知データを捕えられなかった目標については、平滑処理部５において次式を実行し、予測処理の結果をそのまま平滑結果とする。この処理をメモリトラックと呼ぶ。
【００５１】
【数２１】
以上のように算出された平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列は、外部へ出力され、図示しない表示システムなどにより追尾目標の特性として表示されるとともに、上記に説明した以後の処理に用いるため、遅延回路６に入力され保持される。
【００５３】
目標観測装置１から全目標を観測した観測ベクトルが入力されるたびに、上記一連の動作を追尾終了まで繰り返す。
【００５４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標追尾装置においては、各サンプリング時刻において全追尾目標が同時に観測されることを想定してシステムが構成されている。しかし実際には、目標の存在する領域全体を同時には観測できない場合があり、その場合には、例えば、目標存在領域を覆うために目標存在領域を複数に分割して、レーダビームをこの分割領域ごとに照射し、その照射領域ごとに時分割に観測値が得られる。このように、全追尾目標の観測値が時分割に得られることは従来の目標追尾装置では想定していないので、このような場合には、精度よく追尾状態を維持することが出来ないと言う課題があった。
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、追尾処理に必要な観測情報が同一時刻に得られない場合にも、精度良く追尾を維持できる目標追尾装置を得ることを目的としている。
【００５５】
【課題を解決するための手段】
この発明の目標追尾装置は、任意の時間間隔で複数の目標の位置を空間内で観測し、前記各観測ごとに前記目標の位置観測値を出力する目標観測手段、
入力されたデータを用いて前記空間内における前記目標の位置の存在確率分布を算出し、前記位置観測値の内から前記存在確率の高い領域の中にある前記位置観測値を選択して、その残差ベクトルと残差共分散行列とを出力するゲート処理手段、
前記選択した位置観測値と前記目標の位置との相関仮説を生成するとともに、前記残差共分散行列に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各目標の位置と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理手段、
少なくとも前記探知データ相関信頼度と、前記残差ベクトルおよび残差共分散行列とを用いて、現観測時刻の前記目標の位置と速度の推定値である平滑ベクトルと、平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列とを算出し、外部に出力する平滑処理手段、
前記平滑処理手段の出力を次の観測時刻まで保持し、遅延して出力する第１の遅延手段、
前記第１の遅延手段から出力される前記位置観測値の平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散を基に、現観測時刻の予測ベクトル、および予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段、
前記第１の遅延手段の出力した前記平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散行列とを保持し遅延して出力する第２の遅延手段、
前記第２の遅延手段の出力した前記平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散行列を現観測時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を算出する外挿処理手段、
前記予測処理手段の算出した前記予測ベクトルと予測誤差共分散行列、または前記外挿処理手段の算出した前記外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列とのいずれか一方を前記ゲート処理手段と前記平滑処理手段とに入力する第２の入力手段とを備えたものである。
【００５６】
また、任意の時間間隔で複数の目標の位置を空間内で観測し、前記各観測ごとに前記目標の位置観測値を出力する目標観測手段、
入力されたデータを用いて前記空間内における前記目標の位置の存在確率分布を算出し、前記位置観測値の内から前記存在確率の高い領域の中にある前記位置観測値を選択して、その残差ベクトルと残差共分散行列とを出力するゲート処理手段、
前記選択した位置観測値と前記目標の位置との相関仮説を生成するとともに、前記残差共分散行列に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各目標の位置と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理手段、
少なくとも前記探知データ相関信頼度と、前記残差ベクトルおよび残差共分散行列とを用いて、現観測時刻の前記目標の位置と速度の推定値である平滑ベクトルと、平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列とを算出し、外部に出力する平滑処理手段、
前記平滑処理手段の出力を次の観測時刻まで保持し、遅延して出力する第１の遅延手段、
前記第１の遅延手段から出力される前記位置観測値の平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散を基に、現観測時刻の予測ベクトル、および予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段、
前記第１の遅延手段から出力された前記平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散行列とを分離して出力する第１の入力手段、
前記平滑誤差共分散行列を現サンプリング区間内の任意の時刻まで外挿処理を行い外挿予測誤差共分散行列を算出する誤差共分散外挿処理手段、
前記平滑ベクトルと前記誤差共分散行列とを保持し遅延して出力する第２の遅延手段、
前記第２の遅延手段の出力した前記平滑ベクトルを現観測時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルを算出する位置外挿処理手段、
前記予測処理手段からの予測ベクトルと上記誤差共分散外挿処理手段からの外挿予測誤差共分散行列、または、上記位置外挿処理手段からの外挿予測ベクトルと上記第２の遅延手段からの外挿予測誤差共分散行列のいずれか一方を前記ゲート処理手段と前記平滑処理手段とに入力する第２の入力手段を備えたものである。
【００５７】
また、任意の時間間隔で複数の目標の位置を空間内で観測し、前記各観測ごとに前記目標の位置観測値を出力する目標観測手段、
入力されたデータを用いて前記空間内における前記目標の位置の存在確率分布を算出し、前記位置観測値の内から前記存在確率の高い領域の中にある前記位置観測値を選択して、その残差ベクトルと残差共分散行列とを出力するゲート処理手段、
前記選択した位置観測値と前記目標の位置との相関仮説を生成するとともに、前記残差共分散行列に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各目標の位置と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理手段、
少なくとも前記探知データ相関信頼度と、前記残差ベクトルおよび残差共分散行列とを用いて、現観測時刻の前記目標の位置と速度の推定値である平滑ベクトルと、平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列とを算出し、外部に出力する平滑処理手段、
前記平滑処理手段の出力を次の観測時刻まで保持し、遅延して出力する第１の遅延手段、
前記第１の遅延手段から出力される前記位置観測値の平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散を基に、現観測時刻の予測ベクトル、および予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段、
前記平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とを現サンプリング区間内の任意の時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を算出する外挿処理手段、
前記外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を保持する第２の遅延手段、
前記外挿処理手段または前記第２の遅延手段のいずれか一方から出力した前記外挿予測ベクトルと前記外挿予測誤差共分散行列を前記ゲート処理手段および前記平滑処理手段に入力する第２の入力手段を備えたものである。
【００５８】
また、前記目標観測手段が異なる時刻に観測した複数の観測値を蓄積してから出力する観測値蓄積手段、
前記複数の観測値に対して、これらが同一時刻に得られたとみなすための１つの観測時刻を決定する観測時刻決定手段を備えたものである。
【００５９】
【発明の実施の形態】
従来の目標追尾装置では、サンプリング時刻ｔｋにおいて、全追尾目標を同一時刻に観測した観測ベクトルが同時に得られると想定していた。本発明の目標追尾装置は、これをより現実的な場合に対応するために、全追尾目標が時分割に観測され、観測値が入力されるたびに目標追尾装置が動作するように構成する。このために、時刻について以下の記述を導入する。
目標観測装置は、時刻ｔｋから時刻ｔｋ＋１の１サンプリング区間で全目標を観測する。１サンプリング区間は一定間隔でなくてもよい。追尾目標数や必要な追尾精度に応じて変えてもよい。目標観測装置は１サンプリング区間の間に全追尾目標を観測するために、目標が存在すると思われる領域（追尾目標の周辺）をＵｋ個の領域に分けて順に観測するとする。このとき、時刻ｔｋから時刻ｔｋ＋１の間における各領域ごとの観測時刻をｔｋ，ｕ、（ｕ＝１，２，．．．，Ｕｋ）と書く。例えば、目標観測装置がレーダであれば、追尾目標の周辺にＵｋ本のレーダビームを順に照射して全追尾目標を観測したと考える。このとき、時刻に関して次式が成立するとする。
なお、記述の都合上ｔｋ，０＝ｔｋ−１，Ｕｋ−１とする。
【００６０】
【数２２】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１の目標追尾装置の構成を示す構成図である。
図１において、１は移動体の位置を観測するセンサである目標観測装置（目標観測手段）、１７は目標追尾装置である。
目標追尾装置１７内において、８は現観測時刻より１観測時刻前に算出しておいた第１の遅延回路からの平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散を基に現観測時刻の目標位置、速度の推定値である予測ベクトルおよび予測誤差の評価量である予測誤差共分散を算出する予測処理部（予測処理手段）、９は第１の遅延回路１６より入力される平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を第２の遅延回路１０に入力する第１の入力部、１０は第１の入力部９から送られてくる平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を保持する第２の遅延回路（第２の遅延手段）である。
１１は第２の遅延回路１０からの平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を現観測時刻まで外挿予測する外挿処理部（外挿処理手段）、１２は、予測処理部８あるいは外挿処理部１１のいずれかからの外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列をゲート処理部１３および平滑処理部１５に入力する第２の入力部（第２の入力手段）、１３は外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散を使用して追尾目標の存在確率分布を表す残差共分散行列を算出し、目標の存在の可能性のある領域（目標存在領域）の中にある観測値を追尾目標と相関の可能性があるとして選択するゲート処理部（ゲート処理手段）である。
１４は観測値と追尾目標との対応付けの相関仮説を生成し、追尾目標の存在確率分布に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各追尾目標と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理部（相関処理手段）、１５は上記探知データ相関信頼度と、ゲート処理部１３からの残差ベクトル（目標の観測位置ベクトルと予測位置ベクトルの差ベクトル）および残差共分散行列と、予測処理部８からの予測誤差共分散行列と、第２の入力部１２からの外挿予測誤差共分散行列とに基づいて、現観測時刻の目標位置、速度等の推定値である平滑ベクトルおよび平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列を算出する平滑処理部（平滑処理手段）、１６は平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散を次の観測時刻まで保持する第１の遅延回路（第１の遅延手段）である。
【００６２】
次に、動作について説明する。
運動モデルおよび観測モデルは従来技術で説明したものと同じ設定を使用する。ただし、サンプリング時刻ｔｋのかわりに観測時刻ｔｋ，ｕを用いるため、従来技術の運動モデルと観測モデルにおける添字のｋおよびｋ−１を、それぞれｋ，ｕおよびｋ，ｕ−１と置き換える。
観測時刻ｔｋ，ｕにおいて、目標観測装置１から観測ベクトルｚｋ，ｕ，ｊ （ｊ ＝ １，２，．．．）が入力されると、予測処理部８に第１の遅延回路１６からすべての目標に対する前観測時刻ｔｋ，ｕ−１の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列が入力され、次式に従って、各目標ｃの現観測時刻ｔｋ，ｕに対する予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する。
【００６３】
【数２３】
次に、第１の入力部９は、現観測時刻が現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１
において１回目の観測ベクトルの入力時刻である場合（ｕ＝１の場合）、第１の遅延回路１６からの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を第２の遅延回路１０に入力する。２回目以降（ｕ＝２，３，．．．，Ｕｋ）の場合は、何も出力しない。すなわち、第２の遅延回路１０の内容は変化しない。なお、第２の遅延回路１０には前サンプリング区間の最後の観測時刻ｔｋ−１，ｕｋ−１における平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列が格納されていることになる。
【００６５】
次に、外挿処理部１１に第２の遅延回路１０からすべての目標の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列が入力され、次式に従って、各目標ｃの現観測時刻ｔｋ，ｕに対する外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列を算出する。
【００６６】
【数２４】
次に、第２の入力部１２は、現観測時刻が現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１において、１回目の観測ベクトルの入力時刻である場合（ｕ＝１の場合）、予測処理部８からの予測ベクトルと予測誤差共分散行列を出力する。２回目以降（ｕ＝２，３，．．．，Ｕｋの場合は、外挿処理部１１からの外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列を出力する。なお、ｕ＝１の場合の外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列の式はｕ＝１のときに出力する予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列の式と同一となるので、ここで出力される予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列をすべて外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列と言うことにする。
【００６８】
次にゲート処理部１３が、各目標の外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列を入力とし、各目標対応の観測ベクトルの存在確率分布である残差共分散行列を算出する。
【００６９】
【数２５】
次に、各目標ごとにその目標のゲート内に存在するすべての観測ベクトルを選びだすことにより、各目標に相関可能な観測ベクトルを決定する。すなわち、各目標ｃに対して次式を満たす観測ベクトルを選択する。
【００７１】
【数２６】
現観測時刻ｔｋ，ｕ，ｊにおいて、全目標（Ｌ個とする）に対してゲート処理部１３で選択された観測ベクトルの集合を次のように表す。
【００７３】
【数２７】
次に、相関処理部で各目標と観測ベクトルとの相関に関する仮説を洗い出す。仮説の総数をＩｋ，ｕ個とし、仮説の全体を以下のように表す。
【００７５】
【数２８】
各仮説は、以下のように行列表示する。行列の各要素は１または０である。ただし、下記行列の第１列（ｌ＝０）は観測ベクトルが不要信号であることを示すための列である。
【００７７】
【数２９】
各仮説の行列は以下の３つの基準を同時に満たすものをすべて導出する。
１ 観測ベクトルが目標のソフトウェアゲート内に存在する場合のみ両者を対応づけることができる。
２ 各追尾目標には高々１つの観測ベクトルが相関する。
３ 各観測ベクトルには１つの追尾目標または不要信号が対応する。
【００７９】
例えば、２目標を追尾していて、観測時刻ｔｋ，ｕで、目標１のゲート内に観測ベクトルｚ１，ｚ２を得て、目標２のゲート内にｚ２を得た場合を考える。（即ち、ｚ２は目標１のゲート内にも目標２のゲート内にも入っているという状況である）この状況で相関の仮説を洗い出すと以下の４つの仮説が得られる。
【００８０】
【数３０】
仮説１が表しているのは、目標１が観測ベクトルｚ１と相関し、目標２が観測ベクトルｚ２と相関するという仮説である。
仮説２が表しているのは、目標１が観測ベクトルｚ２と相関し、目標２は相関する観測ベクトルがなく、観測ベクトルｚ１は不要信号であるという仮説である。仮説３が表しているのは、目標１は相関する観測ベクトルがなく、目標２が観測ベクトルｚ２と相関し、観測ベクトルｚ１は不要信号であるという仮説である。仮説４が表しているのは、２目標とも相関する観測ベクトルがなく、観測ベクトルはｚ１，ｚ２とも不要信号であるという仮説である。
このようにして得られた各仮説に対して、追尾目標の識別を次式で定義する。
【００８２】
【数３１】
これは追尾目標が探知されたか否かの識別結果を示し、仮説における目標への観測ベクトルの関連付けに応じて次式の値となる。
【００８４】
【数３２】
また、仮説における観測ベクトルの識別を次式で定義する。
【００８６】
【数３３】
これは観測ベクトルが追尾目標からの信号か不要信号かの識別結果を示し、仮説における観測ベクトルの関連付けに応じて次式の値となる。
【００８８】
【数３４】
また、各仮説において、不要信号よりの観測ベクトルの総数を次式で表す。
【００９０】
【数３５】
各仮説の成立する確率（仮説信頼度）を次式に基づいて算出する。
【００９２】
【数３６】
続いて、上記仮説信頼度を用いて、各観測ベクトルが追尾目標と相関する確率を探知データ相関信頼度として以下のように計算する。
【００９４】
【数３７】
次に、平滑処理部８において、予測処理部８より予測誤差共分散行列を入力し、ゲート処理部１３より残差ベクトルと残差共分散行列を入力し、相関処理部１４より探知データ相関信頼度を入力し、第２の入力部１２から外挿予測共分散行列を入力し、現観測時刻における各目標の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を次式に従い算出する。
【００９６】
【数３８】
なお、ゲート内に探知データを捕えられなかった目標については、平滑処理部１５において次式を実行し、予測処理の結果をそのまま平滑結果とする。
この処理をメモリトラックと呼ぶ。
【００９８】
【数３９】
以上のように算出された平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列は第１の遅延回路１６に保持される。
目標観測装置１から観測ベクトルが入力されるたびに、上記一連の動作を追尾終了まで繰り返す。
【０１００】
以上説明した本発明の実施の形態１の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、同一サンプリング区間であっても、観測時刻ごとに追尾処理を行うので、全目標の観測ベクトルが到着するのを待つ必要がない。
また、同一サンプリング区間では、ゲートを外挿処理により算出するようにしたので、ゲートの急激な変動を抑え、追尾維持の失敗を防ぐことができる。
【０１０１】
なお、実施の形態１では、観測時刻ごとに全追尾目標の追尾処理を行っているが、観測した領域の近傍に存在する目標のみを選んで追尾処理を実行するように構成することも容易に可能である。
【０１０２】
実施の形態２．
以下に、実施の形態２の目標追尾装置を図２により説明する。
実施の形態１の図１と同様の構成部分は同じ符合を付して、再度の説明を省略する。
【０１０３】
１８は、第１の遅延回路１６より入力される平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とを分離して出力し、平滑ベクトルを第２の遅延回路２０に入力し、平滑誤差共分散行列を誤差共分散外挿処理部１９に入力する第１の入力部（第１の入力手段）、１９は第１の入力部１８より送られてくる平滑誤差共分散行列の外挿処理を行う誤差共分散外挿処理部（誤差共分散外挿処理手段）、２０は第１の入力部１８および誤差共分散外挿処理部１９からそれぞれ送られてくる平滑ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を保持する第２の遅延回路、２１は第２の遅延回路２０からの平滑ベクトルを現観測時刻まで外挿予測する位置外挿処理部（位置外挿処理手段）、２２は予測処理部８からの外挿予測ベクトルと誤差共分散外挿処理部１９からの外挿予測誤差共分散行列、あるいは位置外挿処理部２１からの外挿予測ベクトルと第２の遅延回路２０からの外挿予測誤差共分散行列のいずれかをゲート処理部１３および平滑処理部１５に入力する第２の入力部である。
【０１０４】
次に動作について説明する。
第１の入力部１８、誤差共分散外挿処理部１９、第２の遅延回路２０、位置外挿処理部２１、第２の入力部２２以外のものは実施の形態１の図１のものと動作が同じなので、その説明を省略する。
【０１０５】
第１の入力部１８は、現観測時刻が現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１において１回目の観測ベクトルの入力時刻である場合（ｕ＝１の場合）、第１の遅延回路１６からの平滑ベクトルを第２の遅延回路２０に入力し、平滑誤差共分散行列を誤差共分散外挿処理部１９に入力する。２回目以降（ｕ＝２，３，．．．，Ｕｋの場合）は、何も出力しない。すなわち、第２の遅延回路２０の内容は変化しない。
【０１０６】
誤差共分散外挿処理部１９は、第１の入力部１８からの平滑誤差共分散行列を現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１のある時刻（例えば以下のように設定する）まで外挿し、第２の入力部２２および第２の遅延回路２０に出力する。
本誤差共分散外挿処理部１９は第１の入力部１８より平滑誤差共分散行列が入力された場合のみ動作する。
【０１０７】
【数４０】
第２の遅延回路２０は第１の入力部１８から送られてくる平滑ベクトルと誤差共分散外挿処理部１９から送られてくる外挿予測誤差共分散行列を１サンプリング期間保持する。
【０１０９】
位置外挿処理部２１は、第２の遅延回路から送られてくる平滑ベクトルを運動モデルに従って現観測時刻まで外挿し、外挿予測ベクトルを算出する。算出式は実施の形態１の式（３８）と同じである。
【０１１０】
第２の入力部２２は、現観測時刻が現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１において１回目の観測ベクトルの入力時刻である場合（ｕ＝１の場合）、予測処理部８からの予測ベクトルと誤差共分散外挿処理部１９からの外挿予測誤差共分散行列とを出力する。２回目以降（ｕ＝２，３，．．．，Ｕｋの場合）は、位置外挿処理部２１からの外挿予測ベクトルと第２の遅延回路２０からの外挿予測誤差共分散行列を出力する。
【０１１１】
以降の処理では、現サンプリング区間（ｔｋ〜ｔｋ＋１）における外挿予測誤差共分散行列および残差共分散行列は観測時刻によらず一定の値を持つ。よって、それぞれの実施の形態１の式を以下のように読み替える。
【０１１２】
【数４１】
以上説明した本発明の実施の形態２の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、同一サンプリング区間であっても、観測時刻ごとに追尾処理を行うので、全目標の観測ベクトルが到着するのを待つ必要がない。
【０１１４】
同一サンプリング区間では、ゲートの大きさを固定するようにしたので、ゲートあるいはゲインの急激な変動により追尾維持の失敗が起こることを防ぐことができる。
【０１１５】
観測時刻ごとに実行する外挿処理を状態ベクトルの外挿のみとしたので、演算量を減らすことができる。
【０１１６】
なお、実施の形態２でも、観測時刻ごとに全追尾目標の追尾処理を行っているが、観測した領域の近傍に存在する目標のみを選んで追尾処理を実行するように構成することも容易に可能である。
【０１１７】
実施の形態３．
以下に、実施の形態３の目標追尾装置を図３により説明する。
実施の形態１の図１と同じ構成部分は同じ符合を付して、再度の説明を省略する。
【０１１８】
２４は、第１の遅延回路１６より入力される平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を外挿処理部２５に入力する第１の入力部、２５は第１の入力部２４からの平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を現サンプリング区間のある時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を算出する外挿処理部、２６は外挿処理部２５から送られてくる外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を保持する第２の遅延回路、２７は外挿処理部２５からの外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列、あるいは第２の遅延回路２６からの外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列のいずれかをゲート処理部１３および平滑処理部１５に入力する第２の入力部である。
【０１１９】
次に動作について説明する。第１の入力部２４、外挿処理部２５、第２の遅延回路２６、第２の入力部２７以外は実施の形態１と動作が同じであるため、第１の入力部２４、外挿処理部２５、第２の遅延回路２６、第２の入力部２７についてのみ説明する。
【０１２０】
第１の入力部２４は、現観測時刻が現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１において１回目の観測ベクトルの入力時刻である場合（ｕ＝１）の場合、第１の遅延回路１６からの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を外挿処理部２５に入力する。２回目以降（ｕ＝２，３，．．．，Ｕｋの場合）は、何も出力しない。
【０１２１】
外挿処理部２５は第１の入力部２４からのすべての目標の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１のある時刻（例えば以下のように設定する）まで外挿して外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列を算出し、第２の入力部２７および第２の遅延回路２６に出力する。本外挿処理部２５は第１の入力部２４からの入力があった場合のみ動作する。
【０１２２】
【数４２】
なお、第２の遅延回路２６には外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列が格納されていることになる。
【０１２４】
次に、第２の入力部２７は、現観測時刻が現サンプリング区間ｔｋ〜ｔｋ＋１において１回目の観測ベクトルの入力時刻である場合（ｕ＝１）の場合、外挿処理部２５からの外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列を出力する。２回目以降（ｕ＝２，３，．．．，Ｕｋ）の場合は、第２の遅延回路２６からの外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列を出力する。
【０１２５】
実施の形態３の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、同一サンプリング区間であっても、観測時刻ごとに追尾処理を行うので、全目標の観測ベクトルが到着するのを待つ必要がない。
また、同一サンプリング区間では、ゲートの位置と大きさを固定するようにしたので、ゲートあるいはゲインの変動により追尾維持の失敗が起こることを防ぐことができる。
【０１２６】
外挿処理の実行を１サンプリング区間に１回にしたので、演算量を減らすことができる。
【０１２７】
なお、実施の形態３でも、観測時刻ごとに全追尾目標の追尾処理を行っているが、観測した領域の近傍に存在する目標のみを選んで追尾処理を実行するように構成することも容易に可能である。
【０１２８】
実施の形態４．
以下に、この発明の実施の形態４の目標追尾装置について説明する。
図４はこの発明の実施の形態４を示す構成図である。ここでは例として実施の形態１の図１の構成に適用した場合を説明するが、本実施の形態は図２、図３の構成のものにも同様に適用することが出来る。図４において実施の形態１の図１と同様の構成部分は同じ符合を付して、再度の説明を省略する。
【０１２９】
２９は目標観測装置１から送られてくる観測値をある程度蓄積してから目標追尾装置に入力する観測値蓄積部（観測値蓄積手段）である。
３０は観測値蓄積部２９から送られてくる観測値に対して、これらが同一時刻に得られたとみなし、その１つの観測時刻を決定する観測時刻決定部（観測時刻決定手段）である。
【０１３０】
次に動作について説明する。観測値蓄積部２９、観測時刻決定部３０以外の部部は実施の形態１の図１のものと構成／動作が同じであるため、観測値蓄積部２９、観測時刻決定部３０についてのみ説明する。
【０１３１】
観測値蓄積部２９は、目標観測装置１から送られてくる観測値を複数の観測時刻分蓄積しておいて目標追尾装置に入力する。なお、いつ観測されたものかの観測時刻も観測値といっしょに蓄積する。サンプリング区間をまたがっては蓄積しないものとする。蓄積する観測値の数は、観測時刻の数で決めてもよいし、観測値自体の数で決めてもよい。
【０１３２】
観測時刻決定部３０は、観測値蓄積部２９から送られてくる観測値を受けて、複数の観測時刻にまたがる観測値をある１時刻に得られたとみなし、そのみなしの観測時刻を決定する。以後、目標追尾装置３１はこの観測時刻に従って動作する。みなしの観測時刻は、例えば、複数の観測時刻の平均値や中間値とする。
【０１３３】
実施の形態４の目標追尾装置３１によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。
【０１３４】
複数の観測時刻にまたがる観測値をまとめて処理するようにしたので、蓄積する観測値の数を決めることで演算量を調整することが可能となる。
【０１３５】
なお、実施の形態４では、観測時刻ごとに全追尾目標の追尾処理を行っているが、観測した領域の近傍に存在する目標のみを選んで追尾処理を実行するように構成することも容易に可能である。
【０１３６】
【発明の効果】
実施の形態１の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、同一サンプリング区間であっても、観測時刻ごとに追尾処理を行うので、全目標の観測ベクトルが到着するのを待つ必要がない。
また、同一サンプリング区間では、ゲートを外挿処理により算出するようにしたので、ゲートの急激な変動を抑え、追尾維持の失敗を防ぐことができる。
【０１３７】
実施の形態２の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、同一サンプリング区間であっても、観測時刻ごとに追尾処理を行うので、全目標の観測ベクトルが到着するのを待つ必要がない。また、同一サンプリング区間では、ゲートの大きさを固定するようにしたので、ゲートあるいはゲインの急激な変動により追尾維持の失敗が起こることを防ぐことができる。更に、観測時刻ごとに実行する外挿処理を状態ベクトルの外挿のみとしたので、演算量を減らすことができる。
【０１３８】
実施の形態３の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、同一サンプリング区間であっても、観測時刻ごとに追尾処理を行うので、全目標の観測ベクトルが到着するのを待つ必要がない。
また、同一サンプリング区間では、ゲートの位置と大きさを固定するようにしたので、ゲートあるいはゲインの変動により追尾維持の失敗が起こることを防ぐことができる。更に、外挿処理の実行を１サンプリング区間に１回にしたので、演算量を減らすことができる。
【０１３９】
実施の形態４の目標追尾装置によれば、観測時刻ごと、すなわち観測領域ごとに追尾処理を実行するようにしたので、全目標の観測ベクトルが同一時刻に得られない場合でも精度良く追尾処理を実行することが可能である。また、複数の観測時刻にまたがる観測値をまとめて処理するようにしたので、蓄積する観測値の数を決めることで演算量を調整することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１の目標追尾装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態２の目標追尾装置の構成図である。
【図３】本発明の実施の形態３の目標追尾装置の構成図である。
【図４】本発明の実施の形態４の目標追尾装置の構成図である。
【図５】従来の目標追尾装置の構成図である。
【符号の説明】
１ 目標観測装置、 ８ 予測処理部、
９、１８、２４ 第１の入力部、
１０、２０、２６ 第２の遅延回路、
１１、２５ 外挿処理部、 １２、２２ 第２の入力部、
１３ ゲート処理部、 １４ 相関処理部、
１５ 平滑処理部、 １６ 第１の遅延回路、
２９ 観測値蓄積部、 ３０ 観測時刻決定部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a target tracking device that tracks a plurality of moving object targets obtained from a sensor such as a radar.
[0002]
[Prior art]
In order to track a plurality of targets obtained by sensors based on the observed value of the position, the target position at the current time is predicted based on the result of the estimation calculation based on the motion parameters of the previous time of each target. Calculate the expected existence area (gate) of the current time observation value for each target, and determine the correspondence between the observation value actually acquired in the gate and each target (the obtained observation target is truly predicted) Correlation processing is performed to determine whether or not the target is met.
[0003]
Here, during actual observation, the sensor may detect an erroneous signal other than the target observation value, or the target observation value may not be obtained because the target observation fails. In addition, when a plurality of targets are densely packed, observation values of a plurality of targets may be obtained within one target gate. Even in such a situation, in order to correctly maintain tracking without losing sight of each target, it is necessary to accurately determine which observation value is for which target (correlation processing).
[0004]
FIG. E. Fortmann, Y.M. Bar-Shalom and M.M. Scheffe, “Multi-TargetTracking Using Joint Probabilistic Data Association”, Proceedings of the 1980s, and “Joint as a Proportion of Profession of Declaration”
[0005]
In FIG. 5, 1 is a target observation device (specifically, for example, a radar device) that observes a target and outputs target position information as observation values (samples data at an arbitrary time interval), and 3 is a prediction processing unit 2 ( The residual covariance matrix that represents the probability distribution of the tracking target is calculated from the observed values using the predicted vector (predicted position and predicted velocity vector) and the prediction error covariance calculated later, and the possibility of the presence of the target. This is a gate processing unit that selects an observation value in a certain area (target existence area) as having a possibility of correlation with the tracking target.
4 generates a correlation hypothesis for the correspondence between the observed value and the tracking target, calculates the probability that each correlation hypothesis is established based on the existence probability distribution of the tracking target, and further, each observation value for each tracking A correlation processing unit that calculates the probability of correlation with the target as detection data correlation reliability, 5 is the detection data correlation reliability and the residual vector from the gate processing unit 3 (the difference between the target observed position vector and the predicted position vector). Based on the vector) and residual covariance matrix and the prediction error covariance matrix from the prediction processing unit 2, a smooth vector and a smooth error covariance matrix, which are estimated values of the target position and velocity at the current sampling time, are calculated. These are output to the outside and used in a display device (not shown).
[0006]
A delay circuit 6 holds the smooth vector and the smooth error covariance until the next sampling time. 2 is a prediction vector which is calculated one sampling time before the current sampling time, and is an estimate of the target position and speed at the current time, based on the smoothed vector and the smoothing error covariance matrix output after delay from the delay circuit 6 And a prediction processing unit that calculates a prediction error covariance matrix that is an evaluation amount of the prediction error.
[0007]
Before describing the operation of the one shown in FIG. 5, a motion model and an observation model, which are theoretical assumptions of the tracking algorithm implemented in the target tracking device 7, will be described.
Assume that L targets c are being tracked. A motion model of the target c (c = 1, 2,..., L) is defined by the following equation.
[0008]
[Expression 1]
The true value of the state vector can be written as the following equation, for example, when it consists of the position and velocity in the xyz orthogonal coordinate system. T means transposition of the matrix.
[0010]
[Expression 2]
The state vector transition matrix is given by: I (n) is a unit vector of n rows and n columns.
[0012]
[Equation 3]
The driving noise vector follows a hexavariate white normal distribution whose mean and covariance matrix satisfy
[0014]
[Expression 4]
An observation model representing an observation vector that is detection data from the target c by the target observation device 1 is defined by the following equation.
[0016]
[Equation 5]
The observation noise vector follows a trivariate white normal distribution whose mean and covariance matrix satisfy the following equation.
[0018]
[Formula 6]
A set of all observation vectors obtained up to time tk is represented as Zk. Let M k be information on the number of observation vectors up to time tk corresponding to Z k.
[0020]
Note that erroneous signals (signals other than tracking targets such as clutter) are uniformly distributed in space, the number of observation vectors obtained from the erroneous signals follows a Poisson distribution, and the average number per unit volume at time tk is βFT k And set.
[0021]
Next, the operation of FIG. 5 will be described.
In the following description, Pr [. ] Is the probability, Pr [. |. ] Is a conditional probability, E [. ] Is average,
E [. |. ] Represents a conditional average.
When the observation vector zk, j (j = 1, 2,...) Is input from the target observation apparatus 1 at time tk, the prediction processing unit 2 receives the previous time tk−1 for all targets from the delay circuit 6. A smooth vector and a smooth error covariance matrix are input, and a prediction vector and a prediction error covariance matrix for each target c with respect to the current time tk are calculated according to the following equations.
[0022]
[Expression 7]
Next, the
[0024]
[Equation 8]
Next, by selecting all the observation vectors existing in the target gate for each target, an observation vector that can be correlated with each target is determined. That is, an observation vector that satisfies the following expression is selected for each target c.
[0026]
[Equation 9]
At the current time tk, the set of observation vectors selected by the
[0028]
[Expression 10]
Next, a hypothesis regarding the correlation between each target and the observed vector is identified by the correlation processing unit. In an environment where a plurality of targets are close to each other or unnecessary signals other than the target are generated, it is necessary to determine which observation vector belongs to which target.
This function in target tracking is called correlation. Here, the correlation hypothesis is a one-to-one correspondence between the obtained observation vector and the tracking target. The total number of hypotheses is Ik, and the whole hypothesis is expressed as follows.
[0030]
## EQU11 ##
Each hypothesis is displayed in a matrix as follows. Each element of the matrix is 1 or 0. However, the first column (L = 0) of the following matrix is a column for indicating that the observation vector is an unnecessary signal.
[0032]
[Expression 12]
Each hypothesis matrix is derived to satisfy all of the following three criteria simultaneously.
1 The two can be associated only when the observation vector exists in the target software gate.
2 At most one observation vector correlates with each tracking target.
3 One tracking target or unnecessary signal corresponds to each observation vector.
[0034]
For example, let us consider a case where two targets are tracked, observation vectors z1 and z2 are obtained in the target 1 gate, and z2 is obtained in the target 2 gate at time tk. Note that. In this situation, z2 is in both the target 1 gate and the target 2 gate. In this situation, the following four hypotheses can be obtained by identifying correlation hypotheses.
[0035]
[Formula 13]
Hypothesis 1 represents the hypothesis that target 1 correlates with observation vector z1 and target 2 correlates with observation vector z2.
Hypothesis 2 represents the hypothesis that target 1 is correlated with observation vector z2, target 2 has no correlated observation vector, and observation vector z1 is an unnecessary signal.
Hypothesis 4 represents the hypothesis that there is no observation vector that correlates with the two targets, and that both the observation vectors z1 and z2 are unnecessary signals.
For each hypothesis thus obtained, identification of the tracking target is defined by the following equation.
[0037]
[Expression 14]
This indicates an identification result of whether or not the tracking target has been detected, and is a value of the following expression according to the association of the observation vector to the target in the hypothesis.
[0039]
[Expression 15]
Further, the identification of the observation vector in the hypothesis is defined by Expression (22).
The following equation shows the identification result of whether the observation vector is a signal from the tracking target or an unnecessary signal, and takes the value of the following equation according to the association of the observation vector in the hypothesis.
[0041]
[Expression 16]
Further, in each hypothesis, the total number of observation vectors from unnecessary signals is expressed by Expression (24).
[0043]
[Expression 17]
The probability (hypothesis reliability) that each hypothesis is established is calculated based on the following equation.
[0045]
[Expression 18]
Subsequently, using the hypothesis reliability, the probability that each observation vector correlates with the tracking target is calculated as detection data correlation reliability as follows.
[0047]
[Equation 19]
Next, in the smoothing processing unit 5, the prediction error covariance matrix is input from the prediction processing unit 2, the residual vector and the residual covariance matrix are input from the
[0049]
[Expression 20]
For the target for which detection data is not captured in the gate, the smoothing processing unit 5 executes the following equation and uses the prediction processing result as it is as the smoothing result. This process is called a memory track.
[0051]
[Expression 21]
The smoothing vector and smoothing error covariance matrix calculated as described above are output to the outside, displayed as tracking target characteristics by a display system (not shown), etc., and are used for the subsequent processing described above. It is input and held in the circuit 6.
[0053]
Each time an observation vector that observes all targets is input from the target observation device 1, the above series of operations is repeated until the end of tracking.
[0054]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional target tracking device, the system is configured on the assumption that all tracking targets are observed simultaneously at each sampling time. However, in reality, there are cases where the entire area where the target is present cannot be observed at the same time. Irradiation is performed every time, and observation values are obtained in time division for each irradiation region. Thus, since it is not assumed in the conventional target tracking device that the observed values of all tracking targets are obtained in a time-sharing manner, in such a case, the tracking state cannot be accurately maintained. There was a problem.
The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a target tracking device that can maintain tracking with high accuracy even when observation information necessary for tracking processing cannot be obtained at the same time. It is said.
[0055]
[Means for Solving the Problems]
The target tracking device of the present invention observes the positions of a plurality of targets in a space at arbitrary time intervals, and outputs target position observation values for each observation,
Calculating the existence probability distribution of the target position in the space using the input data, selecting the position observation value in the region having the high existence probability from the position observation values, Gate processing means for outputting a residual vector and a residual covariance matrix;
A correlation hypothesis between the selected position observation value and the target position is generated, and a probability that each correlation hypothesis is established is calculated as a hypothesis reliability based on the residual covariance matrix. Correlation processing means for calculating the probability of correlation with the position of each target as detection data correlation reliability;
A smoothing vector that is an estimated value of the target position and velocity at the current observation time, and an evaluation amount of a smoothing error, using at least the detection data correlation reliability, the residual vector, and the residual covariance matrix A smoothing means for calculating a smoothing error covariance matrix and outputting the same to the outside;
First delay means for holding the output of the smoothing processing means until the next observation time and outputting the delayed output;
Prediction processing means for calculating a prediction vector at the current observation time and a prediction error covariance matrix based on the smooth vector of the position observation value output from the first delay means and the smooth error covariance;
Second delay means for holding and outputting the smoothed vector and the smoothing error covariance matrix output from the first delay means with a delay;
Extrapolation processing means for extrapolating the smoothing vector and the smoothing error covariance matrix output from the second delay means to the current observation time, and calculating an extrapolation prediction vector and an extrapolation prediction error covariance matrix;
One of the prediction vector and prediction error covariance matrix calculated by the prediction processing means, or the extrapolation prediction vector and extrapolation prediction error covariance matrix calculated by the extrapolation processing means, and the gate processing means And a second input means for inputting to the smoothing means.
[0056]
Further, target observation means for observing the positions of a plurality of targets in a space at arbitrary time intervals and outputting the target position observation value for each observation,
Calculating the existence probability distribution of the target position in the space using the input data, selecting the position observation value in the region having the high existence probability from the position observation values, Gate processing means for outputting a residual vector and a residual covariance matrix;
A correlation hypothesis between the selected position observation value and the target position is generated, and a probability that each correlation hypothesis is established is calculated as a hypothesis reliability based on the residual covariance matrix. Correlation processing means for calculating the probability of correlation with the position of each target as detection data correlation reliability;
A smoothing vector that is an estimated value of the target position and velocity at the current observation time, and an evaluation amount of a smoothing error, using at least the detection data correlation reliability, the residual vector, and the residual covariance matrix A smoothing means for calculating a smoothing error covariance matrix and outputting the same to the outside;
First delay means for holding the output of the smoothing processing means until the next observation time and outputting the delayed output;
Prediction processing means for calculating a prediction vector at the current observation time and a prediction error covariance matrix based on the smooth vector of the position observation value output from the first delay means and the smooth error covariance;
First input means for separating and outputting the smoothing vector and the smoothing error covariance matrix output from the first delay means;
Error covariance extrapolation processing means for extrapolating the smoothing error covariance matrix up to an arbitrary time within the current sampling interval and calculating an extrapolated prediction error covariance matrix;
Second delay means for holding and outputting the smooth vector and the error covariance matrix with a delay;
Position extrapolation processing means for extrapolating the smoothed vector output from the second delay means to a current observation time and calculating an extrapolated prediction vector;
The prediction vector from the prediction processing means and the extrapolation prediction error covariance matrix from the error covariance extrapolation processing means, or the extrapolation prediction vector from the position extrapolation processing means and the second delay means A second input means for inputting any one of the extrapolation prediction error covariance matrix to the gate processing means and the smoothing processing means is provided.
[0057]
Further, target observation means for observing the positions of a plurality of targets in a space at arbitrary time intervals and outputting the target position observation value for each observation,
Calculating the existence probability distribution of the target position in the space using the input data, selecting the position observation value in the region having the high existence probability from the position observation values, Gate processing means for outputting a residual vector and a residual covariance matrix;
A correlation hypothesis between the selected position observation value and the target position is generated, and a probability that each correlation hypothesis is established is calculated as a hypothesis reliability based on the residual covariance matrix. Correlation processing means for calculating the probability of correlation with the position of each target as detection data correlation reliability;
A smoothing vector that is an estimated value of the target position and velocity at the current observation time, and an evaluation amount of a smoothing error, using at least the detection data correlation reliability, the residual vector, and the residual covariance matrix A smoothing means for calculating a smoothing error covariance matrix and outputting the same to the outside;
First delay means for holding the output of the smoothing processing means until the next observation time and outputting the delayed output;
Prediction processing means for calculating a prediction vector at the current observation time and a prediction error covariance matrix based on the smooth vector of the position observation value output from the first delay means and the smooth error covariance;
Extrapolation processing means for extrapolating the smoothing vector and the smoothing error covariance matrix to an arbitrary time within the current sampling interval, and calculating an extrapolation prediction vector and an extrapolation prediction error covariance matrix;
Second delay means for holding the extrapolation prediction vector and the extrapolation prediction error covariance matrix;
A second input for inputting the extrapolation prediction vector and the extrapolation prediction error covariance matrix output from either the extrapolation processing means or the second delay means to the gate processing means and the smoothing processing means. Means are provided.
[0058]
In addition, an observation value accumulating means for accumulating a plurality of observation values observed at different times by the target observation means,
An observation time determining means is provided for determining one observation time for regarding the plurality of observation values as being obtained at the same time.
[0059]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
In the conventional target tracking device, it was assumed that at the sampling time tk, observation vectors obtained by observing all tracking targets at the same time can be obtained simultaneously. In order to cope with this situation in a more realistic case, the target tracking device of the present invention is configured such that all tracking targets are observed in a time-sharing manner and the target tracking device operates each time an observation value is input. For this purpose, the following description of time is introduced.
The target observation apparatus observes all targets in one sampling section from time tk to time tk + 1. One sampling interval may not be a fixed interval. It may be changed according to the number of tracking targets and the required tracking accuracy. In order to observe all tracking targets during one sampling period, the target observation apparatus divides an area where the target is supposed to exist (around the tracking target) into Uk areas and observes them in order. At this time, the observation time for each region between time tk and time tk + 1 is written as tk, u, (u = 1, 2,..., Uk). For example, if the target observation device is a radar, it is considered that all tracking targets are observed by sequentially irradiating Uk radar beams around the tracking target. At this time, it is assumed that the following equation is established with respect to time.
For convenience of description, it is assumed that tk, 0 = tk-1, Uk-1.
[0060]
[Expression 22]
Embodiment 1 FIG.
1 is a block diagram showing a configuration of a target tracking apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a target observation device (target observation means) that is a sensor for observing the position of a moving body, and 17 denotes a target tracking device.
In the
11 is an extrapolation processing unit (extrapolation processing unit) that extrapolates and predicts the smoothed vector and smoothing error covariance matrix from the
14 generates a correlation hypothesis for associating the observed value with the tracking target, calculates the probability that each correlation hypothesis is established based on the existence probability distribution of the tracking target as a hypothesis reliability, A correlation processing unit (correlation processing means) that calculates the probability of correlation with the target as detection data correlation reliability, 15 is the detection data correlation reliability, and a residual vector (target observation position vector and prediction) from the
[0062]
Next, the operation will be described.
The motion model and observation model use the same settings as described in the prior art. However, since the observation times tk and u are used instead of the sampling times tk, the subscripts k and k-1 in the motion model and the observation model of the prior art are replaced with k, u and k, u-1, respectively.
When the observation vector zk, u, j (j = 1, 2,...) Is input from the target observation device 1 at the observation time tk, u, The smoothing vector and smoothing error covariance matrix of the previous observation time tk, u-1 for the target are input, and the prediction vector and the prediction error covariance matrix for the current observation time tk, u of each target c are calculated according to the following equation.
[0063]
[Expression 23]
Next, the first input unit 9 determines that the current observation time is the current sampling period tk to tk + 1.
When the input time of the first observation vector is (when u = 1), the smooth vector and the smooth error covariance matrix from the
[0065]
Next, all target smoothing vectors and smoothing error covariance matrices are input to the
[0066]
[Expression 24]
Next, the
[0068]
Next, the
[0069]
[Expression 25]
Next, by selecting all the observation vectors existing in the target gate for each target, an observation vector that can be correlated with each target is determined. That is, an observation vector that satisfies the following expression is selected for each target c.
[0071]
[Equation 26]
At the current observation time tk, u, j, a set of observation vectors selected by the
[0073]
[Expression 27]
Next, a hypothesis regarding the correlation between each target and the observed vector is identified by the correlation processing unit. The total number of hypotheses is Ik, u, and the whole hypothesis is expressed as follows.
[0075]
[Expression 28]
Each hypothesis is displayed in a matrix as follows. Each element of the matrix is 1 or 0. However, the first column (l = 0) of the following matrix is a column for indicating that the observation vector is an unnecessary signal.
[0077]
[Expression 29]
Each hypothesis matrix is derived to satisfy all of the following three criteria simultaneously.
1 The two can be associated only when the observation vector exists in the target software gate.
2 At most one observation vector correlates with each tracking target.
3 One tracking target or unnecessary signal corresponds to each observation vector.
[0079]
For example, let us consider a case where two targets are tracked, observation vectors z1 and z2 are obtained in the gate of the target 1 and z2 is obtained in the gate of the target 2 at the observation times tk and u. (In other words, z2 is in both the target 1 gate and the target 2 gate.) In this situation, the following four hypotheses are obtained when the correlation hypothesis is identified.
[0080]
[30]
Hypothesis 1 represents the hypothesis that target 1 correlates with observation vector z1 and target 2 correlates with observation vector z2.
Hypothesis 2 represents the hypothesis that target 1 is correlated with observation vector z2, target 2 has no correlated observation vector, and observation vector z1 is an unnecessary signal.
For each hypothesis thus obtained, identification of the tracking target is defined by the following equation.
[0082]
[31]
This indicates an identification result of whether or not the tracking target has been detected, and is a value of the following expression according to the association of the observation vector to the target in the hypothesis.
[0084]
[Expression 32]
Also, the observation vector identification in the hypothesis is defined by the following equation.
[0086]
[Expression 33]
This indicates the identification result of whether the observation vector is a signal from the tracking target or an unnecessary signal, and is a value of the following equation according to the association of the observation vector in the hypothesis.
[0088]
[Expression 34]
In each hypothesis, the total number of observation vectors from unnecessary signals is expressed by the following equation.
[0090]
[Expression 35]
The probability (hypothesis reliability) that each hypothesis is established is calculated based on the following equation.
[0092]
[Expression 36]
Subsequently, using the hypothesis reliability, the probability that each observation vector correlates with the tracking target is calculated as detection data correlation reliability as follows.
[0094]
[Expression 37]
Next, in the smoothing processing unit 8, the prediction error covariance matrix is input from the prediction processing unit 8, the residual vector and the residual covariance matrix are input from the
[0096]
[Formula 38]
For the target for which detection data is not captured in the gate, the smoothing
This process is called a memory track.
[0098]
[39]
The smoothing vector and smoothing error covariance matrix calculated as described above are held in the
Each time an observation vector is input from the target observation device 1, the above series of operations is repeated until the end of tracking.
[0100]
According to the target tracking device of the first embodiment of the present invention described above, since the tracking process is executed for each observation time, that is, for each observation region, the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. However, it is possible to execute the tracking process with high accuracy. Even in the same sampling period, since the tracking process is performed at each observation time, there is no need to wait for the arrival of all target observation vectors.
In addition, since the gate is calculated by extrapolation processing in the same sampling period, it is possible to suppress a rapid fluctuation of the gate and to prevent tracking maintenance failure.
[0101]
In the first embodiment, the tracking process for all tracking targets is performed at each observation time. However, it is also easy to configure the tracking process by selecting only targets that exist in the vicinity of the observed region. Is possible.
[0102]
Embodiment 2. FIG.
Hereinafter, the target tracking device of the second embodiment will be described with reference to FIG.
Components similar to those in FIG. 1 of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
[0103]
18 separates and outputs the smooth vector and the smooth error covariance matrix input from the
[0104]
Next, the operation will be described.
The components other than the
[0105]
When the current observation time is the input time of the first observation vector in the current sampling period tk to tk + 1 (when u = 1), the
[0106]
The error covariance
The error covariance
[0107]
[Formula 40]
The
[0109]
The position extrapolation processing unit 21 extrapolates the smooth vector sent from the second delay circuit to the current observation time according to the motion model, and calculates an extrapolated prediction vector. The calculation formula is the same as the formula (38) in the first embodiment.
[0110]
When the current observation time is the input time of the first observation vector in the current sampling period tk to tk + 1 (when u = 1), the
[0111]
In the subsequent processing, the extrapolation prediction error covariance matrix and the residual covariance matrix in the current sampling interval (tk to tk + 1) have a constant value regardless of the observation time. Therefore, the expressions in the first embodiment are read as follows.
[0112]
[Expression 41]
According to the target tracking device of the second embodiment of the present invention described above, since the tracking process is performed for each observation time, that is, for each observation region, the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. However, it is possible to execute the tracking process with high accuracy. Even in the same sampling period, since the tracking process is performed at each observation time, there is no need to wait for the arrival of all target observation vectors.
[0114]
Since the gate size is fixed in the same sampling period, it is possible to prevent the tracking maintenance failure from occurring due to a rapid change in the gate or the gain.
[0115]
Since the extrapolation process executed at each observation time is only the extrapolation of the state vector, the amount of calculation can be reduced.
[0116]
In the second embodiment, the tracking process for all tracking targets is performed at each observation time, but it is also easy to configure the tracking process by selecting only targets that exist in the vicinity of the observed region. Is possible.
[0117]
Hereinafter, the target tracking device according to the third embodiment will be described with reference to FIG.
The same components as those in FIG. 1 of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
[0118]
[0119]
Next, the operation will be described. Since the operation is the same as in the first embodiment except for the
[0120]
When the current observation time is the input time of the first observation vector in the current sampling period tk to tk + 1 (u = 1), the
[0121]
The extrapolation processing unit 25 extrapolates all target smoothing vectors and smoothing error covariance matrices from the
[0122]
[Expression 42]
The
[0124]
Next, the
[0125]
According to the target tracking device of the third embodiment, since the tracking process is executed for each observation time, that is, for each observation region, the tracking process can be accurately performed even when the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. It is possible to execute. Even in the same sampling period, since the tracking process is performed at each observation time, there is no need to wait for the arrival of all target observation vectors.
Further, since the position and size of the gate are fixed in the same sampling period, it is possible to prevent a failure in tracking maintenance due to fluctuations in the gate or gain.
[0126]
Since the extrapolation process is executed once in one sampling section, the amount of calculation can be reduced.
[0127]
In the third embodiment, the tracking process for all tracking targets is performed at each observation time, but it is also easy to configure the tracking process by selecting only targets that exist in the vicinity of the observed region. Is possible.
[0128]
Embodiment 4 FIG.
The target tracking device according to the fourth embodiment of the present invention will be described below.
FIG. 4 is a block diagram showing Embodiment 4 of the present invention. Here, as an example, a case will be described in which the present embodiment is applied to the configuration of FIG. 1 of the first embodiment. However, the present embodiment can be similarly applied to the configuration of FIGS. In FIG. 4, the same components as those in FIG. 1 of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
[0129]
[0130]
Next, the operation will be described. Since the parts other than the observation
[0131]
The observation
[0132]
The observation
[0133]
According to the
[0134]
Since the observation values over a plurality of observation times are processed together, it is possible to adjust the calculation amount by determining the number of observation values to be accumulated.
[0135]
In the fourth embodiment, the tracking process for all tracking targets is performed at each observation time, but it is also easy to configure the tracking process to be performed by selecting only targets that exist in the vicinity of the observed region. Is possible.
[0136]
【The invention's effect】
According to the target tracking device of the first embodiment, since the tracking process is executed for each observation time, that is, for each observation region, the tracking process can be performed accurately even when the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. It is possible to execute. Even in the same sampling period, since the tracking process is performed at each observation time, there is no need to wait for the arrival of all target observation vectors.
In addition, since the gate is calculated by extrapolation processing in the same sampling period, it is possible to suppress a rapid fluctuation of the gate and to prevent tracking maintenance failure.
[0137]
According to the target tracking device of the second embodiment, since the tracking process is executed for each observation time, that is, for each observation region, the tracking process can be accurately performed even when the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. It is possible to execute. Even in the same sampling period, since the tracking process is performed at each observation time, there is no need to wait for the arrival of all target observation vectors. In addition, since the gate size is fixed in the same sampling period, it is possible to prevent the tracking maintenance failure from occurring due to a rapid change in the gate or the gain. Furthermore, since the extrapolation process executed at each observation time is only the extrapolation of the state vector, the amount of calculation can be reduced.
[0138]
According to the target tracking device of the third embodiment, since the tracking process is executed for each observation time, that is, for each observation region, the tracking process can be accurately performed even when the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. It is possible to execute. Even in the same sampling period, since the tracking process is performed at each observation time, there is no need to wait for the arrival of all target observation vectors.
Further, since the position and size of the gate are fixed in the same sampling period, it is possible to prevent a failure in tracking maintenance due to fluctuations in the gate or gain. Furthermore, since the extrapolation process is executed once per sampling interval, the amount of calculation can be reduced.
[0139]
According to the target tracking device of the fourth embodiment, since the tracking process is executed for each observation time, that is, for each observation region, the tracking process can be accurately performed even when the observation vectors for all targets cannot be obtained at the same time. It is possible to execute. In addition, since the observation values over a plurality of observation times are processed together, it is possible to adjust the calculation amount by determining the number of observation values to be accumulated.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a target tracking device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram of a target tracking device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a configuration diagram of a target tracking device according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a configuration diagram of a target tracking device according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a configuration diagram of a conventional target tracking device.
[Explanation of symbols]
1 target observation device, 8 prediction processing unit,
9, 18, 24 First input section,
10, 20, 26 second delay circuit,
11, 25 extrapolation processing unit, 12, 22 second input unit,
13 gate processing unit, 14 correlation processing unit,
15 smoothing processing unit, 16 first delay circuit,
29 observation value storage unit, 30 observation time determination unit.
Claims (4)
入力されたデータを用いて前記空間内における前記目標の位置の存在確率分布を算出し、前記位置観測値の内から前記存在確率の高い領域の中にある前記位置観測値を選択して、その残差ベクトルと残差共分散行列とを出力するゲート処理手段、
前記選択した位置観測値と前記目標の位置との相関仮説を生成するとともに、前記残差共分散行列に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各目標の位置と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理手段、
少なくとも前記探知データ相関信頼度と、前記残差ベクトルおよび残差共分散行列とを用いて、現観測時刻の前記目標の位置と速度の推定値である平滑ベクトルと、平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列とを算出し、外部に出力する平滑処理手段、
前記平滑処理手段の出力を次の観測時刻まで保持し、遅延して出力する第１の遅延手段、
前記第１の遅延手段から出力される前記位置観測値の平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散を基に、現観測時刻の予測ベクトル、および予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段、
前記第１の遅延手段の出力した前記平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散行列とを保持し遅延して出力する第２の遅延手段、
前記第２の遅延手段の出力した前記平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散行列を現観測時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を算出する外挿処理手段、
前記予測処理手段の算出した前記予測ベクトルと予測誤差共分散行列、または前記外挿処理手段の算出した前記外挿予測ベクトルと外挿予測誤差共分散行列とのいずれか一方を前記ゲート処理手段と前記平滑処理手段とに入力する第２の入力手段とを備え、各観測時刻ごとに追尾処理を実行するようにしたことを特徴とする目標追尾装置。A target observing means for observing positions of a plurality of targets in a space at arbitrary time intervals, and outputting a position observation value of the target for each observation;
Calculating the existence probability distribution of the target position in the space using the input data, selecting the position observation value in the region having the high existence probability from the position observation values, Gate processing means for outputting a residual vector and a residual covariance matrix;
A correlation hypothesis between the selected position observation value and the target position is generated, and a probability that each correlation hypothesis is established is calculated as a hypothesis reliability based on the residual covariance matrix. Correlation processing means for calculating the probability of correlation with the position of each target as detection data correlation reliability;
A smoothing vector that is an estimated value of the target position and velocity at the current observation time, and an evaluation amount of a smoothing error, using at least the detection data correlation reliability, the residual vector, and the residual covariance matrix A smoothing means for calculating a smoothing error covariance matrix and outputting the same to the outside;
First delay means for holding the output of the smoothing processing means until the next observation time and outputting the delayed output;
Prediction processing means for calculating a prediction vector at the current observation time and a prediction error covariance matrix based on the smooth vector of the position observation value output from the first delay means and the smooth error covariance;
Second delay means for holding and outputting the smoothed vector and the smoothing error covariance matrix output from the first delay means with a delay;
Extrapolation processing means for extrapolating the smoothing vector and the smoothing error covariance matrix output from the second delay means to the current observation time, and calculating an extrapolation prediction vector and an extrapolation prediction error covariance matrix;
One of the prediction vector and prediction error covariance matrix calculated by the prediction processing means, or the extrapolation prediction vector and extrapolation prediction error covariance matrix calculated by the extrapolation processing means, and the gate processing means And a second input means for inputting to the smoothing means, and a tracking process is executed at each observation time.
入力されたデータを用いて前記空間内における前記目標の位置の存在確率分布を算出し、前記位置観測値の内から前記存在確率の高い領域の中にある前記位置観測値を選択して、その残差ベクトルと残差共分散行列とを出力するゲート処理手段、
前記選択した位置観測値と前記目標の位置との相関仮説を生成するとともに、前記残差共分散行列に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各目標の位置と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理手段、
少なくとも前記探知データ相関信頼度と、前記残差ベクトルおよび残差共分散行列とを用いて、現観測時刻の前記目標の位置と速度の推定値である平滑ベクトルと、平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列とを算出し、外部に出力する平滑処理手段、
前記平滑処理手段の出力を次の観測時刻まで保持し、遅延して出力する第１の遅延手段、
前記第１の遅延手段から出力される前記位置観測値の平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散を基に、現観測時刻の予測ベクトル、および予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段、
前記第１の遅延手段から出力された前記平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散行列とを分離して出力する第１の入力手段、
前記平滑誤差共分散行列を現サンプリング区間内の任意の時刻まで外挿処理を行い外挿予測誤差共分散行列を算出する誤差共分散外挿処理手段、
前記平滑ベクトルと前記誤差共分散行列とを保持し遅延して出力する第２の遅延手段、
前記第２の遅延手段の出力した前記平滑ベクトルを現観測時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルを算出する位置外挿処理手段、
前記予測処理手段からの予測ベクトルと上記誤差共分散外挿処理手段からの外挿予測誤差共分散行列、または、上記位置外挿処理手段からの外挿予測ベクトルと上記第２の遅延手段からの外挿予測誤差共分散行列のいずれか一方を前記ゲート処理手段と前記平滑処理手段とに入力する第２の入力手段を備え、各観測時刻ごとに追尾処理を実行するようにしたことを特徴とする目標追尾装置。A target observing means for observing positions of a plurality of targets in a space at arbitrary time intervals, and outputting a position observation value of the target for each observation;
Calculating the existence probability distribution of the target position in the space using the input data, selecting the position observation value in the region having the high existence probability from the position observation values, Gate processing means for outputting a residual vector and a residual covariance matrix;
A correlation hypothesis between the selected position observation value and the target position is generated, and a probability that each correlation hypothesis is established is calculated as a hypothesis reliability based on the residual covariance matrix. Correlation processing means for calculating the probability of correlation with the position of each target as detection data correlation reliability;
A smoothing vector that is an estimated value of the target position and velocity at the current observation time, and an evaluation amount of a smoothing error, using at least the detection data correlation reliability, the residual vector, and the residual covariance matrix A smoothing means for calculating a smoothing error covariance matrix and outputting the same to the outside;
First delay means for holding the output of the smoothing processing means until the next observation time and outputting the delayed output;
Prediction processing means for calculating a prediction vector at the current observation time and a prediction error covariance matrix based on the smooth vector of the position observation value output from the first delay means and the smooth error covariance;
First input means for separating and outputting the smoothing vector and the smoothing error covariance matrix output from the first delay means;
Error covariance extrapolation processing means for extrapolating the smoothing error covariance matrix up to an arbitrary time within the current sampling interval and calculating an extrapolated prediction error covariance matrix;
Second delay means for holding and outputting the smooth vector and the error covariance matrix with a delay;
Position extrapolation processing means for extrapolating the smoothed vector output from the second delay means to a current observation time and calculating an extrapolated prediction vector;
The prediction vector from the prediction processing means and the extrapolation prediction error covariance matrix from the error covariance extrapolation processing means, or the extrapolation prediction vector from the position extrapolation processing means and the second delay means A second input means for inputting any one of the extrapolated prediction error covariance matrix to the gate processing means and the smoothing means, and the tracking process is executed at each observation time; Target tracking device.
入力されたデータを用いて前記空間内における前記目標の位置の存在確率分布を算出し、前記位置観測値の内から前記存在確率の高い領域の中にある前記位置観測値を選択して、その残差ベクトルと残差共分散行列とを出力するゲート処理手段、
前記選択した位置観測値と前記目標の位置との相関仮説を生成するとともに、前記残差共分散行列に基づいて各相関仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出し、さらに、各観測値が各目標の位置と相関する確率を探知データ相関信頼度として算出する相関処理手段、
少なくとも前記探知データ相関信頼度と、前記残差ベクトルおよび残差共分散行列とを用いて、現観測時刻の前記目標の位置と速度の推定値である平滑ベクトルと、平滑誤差の評価量である平滑誤差共分散行列とを算出し、外部に出力する平滑処理手段、
前記平滑処理手段の出力を次の観測時刻まで保持し、遅延して出力する第１の遅延手段、
前記第１の遅延手段から出力される前記位置観測値の平滑ベクトルと前記平滑誤差共分散を基に、現観測時刻の予測ベクトル、および予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段、
前記平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とを現サンプリング区間内の任意の時刻まで外挿予測し、外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を算出する外挿処理手段、
前記外挿予測ベクトルおよび外挿予測誤差共分散行列を保持する第２の遅延手段、
前記外挿処理手段または前記第２の遅延手段のいずれか一方から出力した前記外挿予測ベクトルと前記外挿予測誤差共分散行列を前記ゲート処理手段および前記平滑処理手段に入力する第２の入力手段を備え、各観測時刻ごとに追尾処理を実行するようにしたことを特徴とする目標追尾装置。A target observing means for observing positions of a plurality of targets in a space at arbitrary time intervals, and outputting a position observation value of the target for each observation;
Calculating the existence probability distribution of the target position in the space using the input data, selecting the position observation value in the region having the high existence probability from the position observation values, Gate processing means for outputting a residual vector and a residual covariance matrix;
A correlation hypothesis between the selected position observation value and the target position is generated, and a probability that each correlation hypothesis is established is calculated as a hypothesis reliability based on the residual covariance matrix. Correlation processing means for calculating the probability of correlation with the position of each target as detection data correlation reliability;
A smoothing vector that is an estimated value of the target position and velocity at the current observation time, and an evaluation amount of a smoothing error, using at least the detection data correlation reliability, the residual vector, and the residual covariance matrix A smoothing means for calculating a smoothing error covariance matrix and outputting the same to the outside;
First delay means for holding the output of the smoothing processing means until the next observation time and outputting the delayed output;
Prediction processing means for calculating a prediction vector at the current observation time and a prediction error covariance matrix based on the smooth vector of the position observation value output from the first delay means and the smooth error covariance;
Extrapolation processing means for extrapolating the smoothing vector and the smoothing error covariance matrix to an arbitrary time within the current sampling interval, and calculating an extrapolation prediction vector and an extrapolation prediction error covariance matrix;
Second delay means for holding the extrapolation prediction vector and the extrapolation prediction error covariance matrix;
A second input for inputting the extrapolation prediction vector and the extrapolation prediction error covariance matrix output from either the extrapolation processing means or the second delay means to the gate processing means and the smoothing processing means. A target tracking device comprising means for executing tracking processing at each observation time.
前記複数の観測値に対して、これらが同一時刻に得られたとみなすための１つの観測時刻を決定する観測時刻決定手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の目標追尾装置。Observation value accumulating means for accumulating a plurality of observation values observed at different times by the target observation means,
The observation time determination means which determines one observation time for considering that these were obtained at the same time with respect to the plurality of observation values is provided. The target tracking device described.
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