JP2005098840A

JP2005098840A - 飛しょう体の誘導装置

Info

Publication number: JP2005098840A
Application number: JP2003333031A
Authority: JP
Inventors: Yoshifumi Watanabe; 祥史渡邊
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2003-09-25
Filing date: 2003-09-25
Publication date: 2005-04-14

Abstract

【課題】未来位置を予測し、飛しょう体等を目標に向かって誘導するための飛しょう体の誘導装置において、予測誤差を少なくし飛しょう体等の誘導精度を向上することが可能な方法を得る。
【解決手段】飛しょう体の誘導装置は、追尾用フィルタ２と運動種別に対応したＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）と仮ＰＩＰ演算器（７−１）から仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）を有し、フィルタ出力選定器４で、相関処理器３の出力結果から最適なフィルタを選定し、ＰＩＰ計算器５で予想会合位置を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、センサ等からの目標の位置情報に関する観測データに基づいて、目標の運動諸元を推定するとともに、目標の運動諸元に基づいて未来位置を予測し、飛しょう体を目標に向かって誘導するための飛しょう体の誘導装置に関するものである。

従来の飛しょう体の誘導装置においては、複数の運動モデルの信頼度を基に、目標の曲進運動を推定する運動モデルごとの信頼度による曲進検出手段として、目標が等速直線運動を行っていると判断された場合のみ、等速直線運動モデルの信頼度を他の運動モデルに比べ向上させる目標追尾装置については開示されている（例えば、特許文献１参照。）。

特開平１０−６２５２８号公報（第４頁、第３図）

従来の飛しょう体の誘導装置は、フィルタにより逐次処理し、ある時刻に得られる速度情報を基に外挿し、予想会合位置を算出していたので、予想会合位置が大きくずれ、飛しょう体等の誘導精度が劣化する要因となっていた。

本発明は、上記のような問題を解決するためになされたもので、どのような目標の運動に対しても追尾可能な情報処理を行って、飛しょう体等の誘導精度を向上することを目的とするものである。

この発明の飛しょう体の誘導装置は、目標位置観測情報を取得する目標観測装置と、上記目標観測装置で得られた目標位置観測情報から近未来の目標位置を逐次、予測、平滑処理を行う追尾用フィルタと、上記目標観測装置から情報を受けて処理を行うために、運動モデルのカルマンフィルタを設定した複数のＰＩＰ用フィルタと、上記複数のＰＩＰ用フィルタでの未来（Ｔ秒後）の予想会合位置を算出するＰＩＰ演算器と、上記複数のＰＩＰ用フィルタからの情報を受けて、近未来（Δｔ秒後）の会合予測位置を算出する複数の仮ＰＩＰ演算器と、相関処理器の情報を受けて任意の近未来時間を設定し、設定値を上記複数の仮ＰＩＰ演算器と上記相関処理器へ情報を送る未来時間設定器と、上記複数のＰＩＰ用フィルタと上記未来時間設定器からの情報を、上記複数の仮ＰＩＰ演算器で目標との近未来の会合点予測位置を算出した後記憶すると共に相関処理器へ情報を送る記憶器と、上記追尾用フィルタからの情報と、上記記憶器からの情報との位置誤差から相関処理を行う相関処理器と、上記相関処理器から最も相関性の高いものの情報を受けて、最適な運動モデルのフィルタとすべき複数のＰＩＰ用フィルタの情報から最適なフィルタを選定するフィルタ出力選定器とを具備するものである。

複数の運動モデルのフィルタにより近未来の会合位置を予測し、時間経過後の実際の観測値との比較・照合により最適な運動モデルのフィルタを選定し、予想会合位置の予測誤差を低減することによって、正弦波運動や旋回運動等の複雑な動きを行う目標に対しても、誘導精度の高い飛しょう体を実現できる。

実施の形態１．
図６は、従来の飛しょう体の誘導装置での予想会合位置予測の概念図である。
従来の飛しょう体の誘導装置は、フィルタにより逐次処理し、ある時刻に得られる速度情報を基に外挿し、予想会合位置を算出しているので、図６のように、予想会合位置と真の予想会合位置の間に誤差が生じていた。よって、目標が正弦波運動や旋回運動等ある程度の観測時間により運動が決定づけられる目標に対しては、予想会合位置に大きな誤差が生じるものであった。

図１は本発明の実施の形態１に係わる飛しょう体の誘導装置の構成図である。
図１において、目標観測装置１と、追尾用フィルタ２と、相関処理器３と、フィルタ出力選定器４と、ＰＩＰ演算器５と、ＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）と、仮ＰＩＰ演算器（７−１）から仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）と、未来時間設定器８と、記憶器９より構成される。
ここで、ＰＩＰ（Predicted Intercept Point）は予想会合点を意味する。

次に、実施の形態１の動作について説明する。
目標観測装置１において、例えばレーダ等のセンサで観測された目標位置に関する観測情報すなわち目標位置観測情報が取得され、数種の運動モデルのフィルタを複数用い、なお且つ近未来（Δｔ時間経過後）の会合位置を予測し、追尾用フィルタ２におけるΔｔ時間経過後の実際の観測値との比較・照合により、ＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）の中から最適なフィルタをフィルタ出力選定器４で選定し、そのフィルタ出力を用い未来（Ｔ時間経過後）の予想会合位置を予測するものである。
ここで、Δｔ≦Ｔである。

なお、追尾用フィルタ２は、カルマンフィルタ、α−βフィルタ、線形最小自乗フィルタ等の従来の追尾フィルタアルゴリズムを適用し、どのフィルタを選定するかは適宜設計者が選択するものとする。
また、目標位置観測情報はＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）に入力される。

図３は代表的な目標運動モデルの説明図である。
図３において、等速直線運動モデル、正弦波運動モデル、旋回運動モデル、ダイブ運動モデル等の運動種別に対応した目標運動モデルを示している。
この各種目標運動モデルに対応したＰＩＰ用フィルタをＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）のｎ個のフィルタとして使用している。

更に、正弦波運動モデルでは複数の角速度ω１からωｎ、旋回運動モデルでは旋回加速度Ｇ１からＧｎ、ダイブ運動モデルではダイブ角θ１からθｎと複数の運動モデルおよびパラメータの異なるカルマンフィルタである。

図４は、正弦波運動目標におけるカルマンフィルタの運動モデルの例を示すブロック図であり、以下の式（１）で示される。

次に、目標の観測モデルは、式（１）に示す状態変数ベクトルｘ _１（ｔ）を用いる場合、以下に示す式（２）により得られる。

この上記、運動モデルおよび観測モデルに基づき、各サンプリング時刻ｔ_kにおける状態変数ベクトルｘ _kの推定値（平滑ベクトル）は、以下の式（３）により算出される。

同様に、各種運動モデルのフィルタにより状態変数が推定され、ＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）において推定された状態変数が仮ＰＩＰ演算器（７−１）から仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）に入力される。

未来時間設定器８において、相関処理器３での相関結果を受けて、ある任意の近未来時間Δｔを設定し、設定値を仮ＰＩＰ演算器（７−１）から仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）および相関処理器３に出力する。
仮ＰＩＰ演算器（７−１）から仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）において、近未来であるΔｔ秒後の会合予測位置を算出する。

なお、会合予測位置の算出式は、例えば、正弦波運動モデルでは、以下に示す式（４）より得られる。

フィルタ出力である状態変数の結果から以下の式（５）より求められる。

上記の例は正弦波運動モデルであるが、同様に、等速直線運動モデル、旋回運動モデル等も各ＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）の状態変数出力を用い、仮ＰＩＰ演算器（７−１）〜仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）が各々近未来の会合点予測位置を算出し、その結果を記憶器９において記録される。

相関処理器３において、追尾用フィルタ２からのΔｔ秒後の出力と、記憶器９からの出力との位置誤差から相関値の最も高いＰＩＰ用フィルタの出力がどれであるかの情報を算出し、フィルタ出力選定器４と未来時間設定器８へ出力する。

フィルタ出力選定器４において、相関処理器３の出力である尤度が大きい値、つまり、最も相関性の高いＰＩＰ用フィルタの出力を選定しＰＩＰ演算器５へ出力する。

また、相関処理器３の出力は同時に未来時間設定器８にフィードバックされ、相関処理器の大きさ、つまりどの運動モデルのフィルタに対しても差違がない場合には、設定時間を長くするように動作し、また、差違が大きい場合には、設定時間を短くなるように動作してΔｔを決定している。

ＰＩＰ計算器５において、選定されたＰＩＰ用フィルタでのＴ秒後（本来必要とする未来時間）の予想会合位置を算出する。

以上のように、取得した目標位置観測情報に基づいては１サンプル後の目標位置を逐次、予測、平滑処理し出力されることによって、予想会合位置が大きくずれることが抑圧され、飛しょう体等の誘導精度を向上することが可能となる。

図５は本発明の予想会合位置予測の概念図である。
図５において、複数の運動モデルのフィルタにより近未来の会合位置を予測し、時間経過後の実際の観測値との比較・照合により最適な運動モデルのフィルタを選定し、そのフィルタ出力を用いて必要とする予想会合位置を予測することで、予測誤差を低減することが可能となる。

実施の形態２．
図２は本発明の実施の形態２に係わる飛しょう体の誘導装置の構成図であり、実施の形態１と同様に複数の運動モデルのＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）と、仮ＰＩＰ演算器（７−１）から仮ＰＩＰ演算器（７−ｎ）より構成されるが、実施の形態１のフィルタ出力選定器４の代わりに重み付け演算器１０により構成される。

重み付け演算器１０では、相関処理器３の出力結果から各ＰＩＰ用フィルタ（６−１）からＰＩＰ用フィルタ（６−ｎ）の全ての出力に対し重み付けをし、その出力を基に予想会合位置を算出する。

これにより、駆動雑音や観測雑音の影響で微妙に変動する目標運動に対し、柔軟に対処することが可能になり、予想会合位置の予測精度を向上させることができるという効果がある。

本発明の実施の形態１に係わる飛しょう体の誘導装置の構成図である。本発明の実施の形態２に係わる飛しょう体の誘導装置の構成図である。代表的な目標運動モデルの説明図である。正弦波運動目標におけるカルマンフィルタの運動モデルのブロック図である。本発明の予想会合位置予測の概念図である。従来の飛しょう体の誘導装置での予想会合位置予測の概念図である。

符号の説明

１目標観測装置、２追尾用フィルタ、３相関処理器、４フィルタ出力選定器、５ＰＩＰ演算器、（６−１）〜（６−ｎ）ＰＩＰ用フィルタ、（７−１）〜（７−ｎ）仮ＰＩＰ演算器、８未来時間設定器、９記憶器、１０重み付け演算器、１１位置差検出器、１２比較器。

Claims

目標位置観測情報を取得する目標観測装置と、
上記目標観測装置で得られた目標位置観測情報から近未来の目標位置を逐次、予測、平滑処理を行う追尾用フィルタと、
上記目標観測装置から情報を受けて処理を行うために、運動モデルのカルマンフィルタを設定した複数のＰＩＰ用フィルタと、
上記複数のＰＩＰ用フィルタでの未来（Ｔ秒後）の予想会合位置を算出するＰＩＰ演算器と、
上記複数のＰＩＰ用フィルタからの情報を受けて、近未来（Δｔ秒後）の会合予測位置を算出する複数の仮ＰＩＰ演算器と、
相関処理器の情報を受けて任意の近未来時間を設定し、設定値を上記複数の仮ＰＩＰ演算器と上記相関処理器へ情報を送る未来時間設定器と、
上記複数のＰＩＰ用フィルタと上記未来時間設定器からの情報を、上記複数の仮ＰＩＰ演算器で目標との近未来の会合点予測位置を算出した後記憶すると共に相関処理器へ情報を送る記憶器と、
上記追尾用フィルタからの情報と、上記記憶器からの情報との位置誤差から相関処理を行う相関処理器と、
上記相関処理器から最も相関性の高いものの情報を受けて、最適な運動モデルのフィルタとすべき複数のＰＩＰ用フィルタの情報から最適なフィルタを選定するフィルタ出力選定器と、
を具備することを特徴とする飛しょう体の誘導装置。
上記相関処理器と上記複数のＰＩＰ用フィルタからの情報を受けて、各種情報に対応した重み付けを行って計算することにより予想会合位置を算出する重み付け演算器を有することを特徴とする請求項１記載の飛しょう体の誘導装置。
上記追尾用フィルタとして、カルマンフィルタ、α−βフィルタあるいは線形最小自乗フィルタを使用することを特徴とする請求項１または請求項２の何れか１項に記載の飛しょう体の誘導装置。
上記ＰＩＰ用フィルタとして、等速直線運動モデル、角速度ω１からωｎ成る複数の正弦波運動モデル、旋回加速度Ｇ１からＧｎ成る複数の旋回運動モデル、ダイブ角θ１からθｎで成る複数のダイブ運動モデル等の運動種別に対応したパラメータの異なる複数のカルマンフィルタを使用することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の飛しょう体の誘導装置。