JP2009204434A - 目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム - Google Patents
目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009204434A JP2009204434A JP2008046798A JP2008046798A JP2009204434A JP 2009204434 A JP2009204434 A JP 2009204434A JP 2008046798 A JP2008046798 A JP 2008046798A JP 2008046798 A JP2008046798 A JP 2008046798A JP 2009204434 A JP2009204434 A JP 2009204434A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- block
- target
- unit
- target detection
- digital video
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
【課題】レーダセンサを用いて受信した信号から目標を検出する場合に、ＳＮ比が低い条件の下であっても、早期に目標を検出することを目的とする。
【解決手段】目標検出装置は、レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得た信号の積分路を探索して目標を検出する。特に、各スキャンで得た信号から生成されたディジタルビデオ信号を所定の数の分解能セルを有するブロックに分割して、ブロック間で積分路の探索を行うとともに、ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値に基づき目標を検出する。
【選択図】図６
【解決手段】目標検出装置は、レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得た信号の積分路を探索して目標を検出する。特に、各スキャンで得た信号から生成されたディジタルビデオ信号を所定の数の分解能セルを有するブロックに分割して、ブロック間で積分路の探索を行うとともに、ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値に基づき目標を検出する。
【選択図】図６
Description
本発明は、例えば、レーダセンサを用いて受信した信号から目標を検出する目標検出装置に関する。
信号処理のフレーム間で目標信号の積分路の探索を繰り返し、探索により抽出された積分路に従って目標信号を積分して、積分して得たディジタルビデオ信号から目標を検出する目標検出装置がある。
特開平７−３５８３８号公報
特開平５−２８１３２７号公報
Ｊ． Ａｒｎｏｌｄ ａｎｄ Ｓ． Ｓｈａｗ： "Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，" ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｏｎ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｖｏｌ．２９， Ｎｏ．１ Ｊａｎ． １９９３．
フレーム間で信号の積分路の探索を繰り返しても、ＳＮ比が低いため、目標信号が検出できない場合がある。そこで、レーダセンサにより複数回スキャンを行い、各スキャンで得た信号間の積分路を探索し、目標を検出することが考えられる。しかし、各スキャンで得た信号から積分路を探索する場合、スキャン間での目標の移動量が大きいため、積分路の探索対象となる分解能セルの数が多くなる。そのため、計算機負荷および積分損失が大きい。
本発明は、各スキャンで得た信号間で積分路を探索する処理を効率化することにより、ＳＮ比が低い条件の下で、早期に目標を検出することを目的とする。
本発明は、各スキャンで得た信号間で積分路を探索する処理を効率化することにより、ＳＮ比が低い条件の下で、早期に目標を検出することを目的とする。
本発明に係る目標検出装置は、例えば、レーダセンサが受信した信号から目標を検出する目標検出装置であり、
上記レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号であって、複数の分解能セルから構成されたディジタルビデオ信号を取得して記憶装置に記憶するビデオ記憶部と、
上記ビデオ記憶部が記憶したディジタルビデオ信号を処理装置により分割して、複数の分解能セルから構成された複数のブロックを生成するブロック分割部と、
上記ブロック分割部が分割して生成した各ブロックについて、各ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に基づき、上記各ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値を処理装置により算出する評価値算出部と、
上記各スキャン処理で得られた信号から生成された各ディジタルビデオ信号について、ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数のブロックの各ブロックが、１つ前に行われたスキャン処理で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを処理装置により判定することにより、上記各ディジタルビデオ信号間の対応するブロックを処理装置により判定する対応ブロック判定部と、
上記評価値算出部が算出した評価値であって、上記対応ブロック判定部が判定した対応するブロックの評価値を処理装置により積分して積分値を算出する積分処理部と、
上記積分処理部が算出した積分値から所定の閾値を超える積分値を処理装置により検出することで、目標を検出する目標検出部と
を備えることを特徴とする。
上記レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号であって、複数の分解能セルから構成されたディジタルビデオ信号を取得して記憶装置に記憶するビデオ記憶部と、
上記ビデオ記憶部が記憶したディジタルビデオ信号を処理装置により分割して、複数の分解能セルから構成された複数のブロックを生成するブロック分割部と、
上記ブロック分割部が分割して生成した各ブロックについて、各ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に基づき、上記各ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値を処理装置により算出する評価値算出部と、
上記各スキャン処理で得られた信号から生成された各ディジタルビデオ信号について、ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数のブロックの各ブロックが、１つ前に行われたスキャン処理で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを処理装置により判定することにより、上記各ディジタルビデオ信号間の対応するブロックを処理装置により判定する対応ブロック判定部と、
上記評価値算出部が算出した評価値であって、上記対応ブロック判定部が判定した対応するブロックの評価値を処理装置により積分して積分値を算出する積分処理部と、
上記積分処理部が算出した積分値から所定の閾値を超える積分値を処理装置により検出することで、目標を検出する目標検出部と
を備えることを特徴とする。
本発明に係る目標検出装置は、レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得た信号の積分路を探索して目標を検出する。特に、本発明に係る目標検出装置は、各スキャンで得た信号から生成されたディジタルビデオ信号を所定の数の分解能セルを有するブロックに分割して、ブロック間で積分路の探索を行うとともに、ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値に基づき目標を検出する。したがって、本発明に係る目標検出装置によれば、各スキャンで得た信号間で積分路を探索する場合に、ＳＮ比が低い場合であっても目標を検出することができるとともに、分解能セル単位で探索を行う場合と比べ処理を効率化することができる。
実施の形態１．
この実施の形態では、レーダセンサが複数回のスキャン処理を行って得た信号から目標を検出する目標検出装置１の目標検出処理について説明する。
この実施の形態では、レーダセンサが複数回のスキャン処理を行って得た信号から目標を検出する目標検出装置１の目標検出処理について説明する。
まず、図１に基づき、目標検出装置１の機能について説明する。図１は、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能を示す機能ブロック図である。
目標検出装置１は、信号処理部１０、積分値生成部２０、目標検出部３０を備える。
目標検出装置１は、信号処理部１０、積分値生成部２０、目標検出部３０を備える。
信号処理部１０は、レーダセンサがスキャン処理を行って得た信号を受信して、Ａ／Ｄ変換処理等を行い、ディジタルビデオ信号を生成する。信号処理部１０は、レーダセンサによる１回のスキャン処理で得た信号から１つのディジタルビデオ信号を生成する。ここでは、レーダセンサは複数回（Ｍ回）のスキャン処理を行うため、信号処理部１０はＭ個のディジタルビデオ信号を生成する。
図２は、レーダセンサによる１回のスキャン処理で得られた信号からディジタルビデオ信号が生成される過程を示す図である。
図２（ａ）に示すように、レーダセンサは、１回のスキャン処理（図２ではｋ回目のスキャン処理）で、複数回（図２ではＮ回）のビームを照射して信号を得る。Ｎ回のビームの照射により得た信号を信号処理部１０は受信して、図２（ｂ）に示すディジタルビデオ信号を生成する。ディジタルビデオ信号は、レンジ方向、アジマス方向、仰角方向（図２では、簡単のためレンジ方向とアジマス方向のみ示す）に複数の分解能セルから構成されている。
図２は、レーダセンサによる１回のスキャン処理で得られた信号からディジタルビデオ信号が生成される過程を示す図である。
図２（ａ）に示すように、レーダセンサは、１回のスキャン処理（図２ではｋ回目のスキャン処理）で、複数回（図２ではＮ回）のビームを照射して信号を得る。Ｎ回のビームの照射により得た信号を信号処理部１０は受信して、図２（ｂ）に示すディジタルビデオ信号を生成する。ディジタルビデオ信号は、レンジ方向、アジマス方向、仰角方向（図２では、簡単のためレンジ方向とアジマス方向のみ示す）に複数の分解能セルから構成されている。
積分値生成部２０は、積分路の探索を行い、積分ディジタルビデオ信号を生成する。
積分値生成部２０は、ビデオ記憶部２０１、ブロック分割部２０２、振幅評価部２０３（評価値算出部）、振幅評価情報記憶部２０４（確率密度関数設定部）、ブロック代表セル情報保持部２０５、積分路探索部２０６（対応ブロック判定部）、対応確率記憶部２０７（推移確率設定部）、探索幅設定部２０８、積分路評価部２０９（評価値更新部）、積分値算出部２１０、積分値記憶部２１１、状態量更新部２１２を備える。
積分値生成部２０は、ビデオ記憶部２０１、ブロック分割部２０２、振幅評価部２０３（評価値算出部）、振幅評価情報記憶部２０４（確率密度関数設定部）、ブロック代表セル情報保持部２０５、積分路探索部２０６（対応ブロック判定部）、対応確率記憶部２０７（推移確率設定部）、探索幅設定部２０８、積分路評価部２０９（評価値更新部）、積分値算出部２１０、積分値記憶部２１１、状態量更新部２１２を備える。
ビデオ記憶部２０１は、信号処理部１０が生成したディジタルビデオ信号を記憶装置に記憶する。つまり、ビデオ記憶部２０１は、レーダセンサによりＭ回スキャン処理が行われた場合、図２（ｂ）に示すようなディジタルビデオ信号をＭ個記憶する。なお、ビデオ記憶部２０１は、処理しているビデオ信号のみを記憶すれば足り、レーダセンサによりＭ回スキャン処理が行われた場合にディジタルビデオ信号をＭ個保持していなければならないわけではない。
ブロック分割部２０２は、ビデオ記憶部２０１が記憶した各ディジタルビデオ信号を処理装置により分割して、複数の分解能セルから構成された複数のブロックを生成する。
図３は、ディジタルビデオ信号をブロックに分割する過程を示す図である。
ブロック分割部２０２は、各ディジタルビデオ信号（図３（ａ）ではｋ回目のスキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号）を、図３（ｂ）に示すように複数のブロックに分割する。ここで、各ブロックには、複数の分解能セル（図３では、レンジ方向、アジマス方向に２分解能セルずつ）が含まれる。
図３は、ディジタルビデオ信号をブロックに分割する過程を示す図である。
ブロック分割部２０２は、各ディジタルビデオ信号（図３（ａ）ではｋ回目のスキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号）を、図３（ｂ）に示すように複数のブロックに分割する。ここで、各ブロックには、複数の分解能セル（図３では、レンジ方向、アジマス方向に２分解能セルずつ）が含まれる。
振幅評価部２０３は、ブロック分割部２０２がブロックに分割したディジタルビデオ信号を入力して、振幅評価情報記憶部２０４が記憶した振幅評価情報に基づき、各ブロックに目標が含まれる可能性を示す尤度比（評価値）を処理装置により算出する。
振幅評価情報記憶部２０４は、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標である確率と、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標でない確率（誤警報である確率）とを定めた振幅評価情報を記憶装置に記憶する。ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標である確率と、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標でない確率とは、例えば、確率密度関数によって定義される。
図４は、各ブロックが目標である可能性を示す尤度比を求める過程の一例を示す図である。
振幅評価部２０３は、まず、図４（ａ）に示すように、ブロック分割部２０２がブロックに分割したディジタルビデオ信号を入力として、振幅評価情報記憶部２０４が記憶した振幅評価情報に基づき、ディジタルビデオ信号の各分解能セルについて、その分解能セルが目標である可能性を示す尤度比を算出する（図４（１））。
次に、振幅評価部２０３は、例えば、各ブロックに含まれる分解能セルの中で最も尤度比の大きい分解能セルの尤度比をそのブロックの尤度比とする。また、振幅評価部２０３は、例えば、各ブロックに含まれる分解能セルの中で最も尤度比の大きい分解能セルを、そのブロックのブロック代表セルとして選択する（図４（２））。そして、振幅評価部２０３は、ブロックの尤度比をブロック代表セル情報保持部２０５に記憶するとともに、ブロック代表セルの座標情報をブロック代表セル情報保持部２０５に記憶する。
振幅評価情報記憶部２０４は、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標である確率と、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標でない確率（誤警報である確率）とを定めた振幅評価情報を記憶装置に記憶する。ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標である確率と、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標でない確率とは、例えば、確率密度関数によって定義される。
図４は、各ブロックが目標である可能性を示す尤度比を求める過程の一例を示す図である。
振幅評価部２０３は、まず、図４（ａ）に示すように、ブロック分割部２０２がブロックに分割したディジタルビデオ信号を入力として、振幅評価情報記憶部２０４が記憶した振幅評価情報に基づき、ディジタルビデオ信号の各分解能セルについて、その分解能セルが目標である可能性を示す尤度比を算出する（図４（１））。
次に、振幅評価部２０３は、例えば、各ブロックに含まれる分解能セルの中で最も尤度比の大きい分解能セルの尤度比をそのブロックの尤度比とする。また、振幅評価部２０３は、例えば、各ブロックに含まれる分解能セルの中で最も尤度比の大きい分解能セルを、そのブロックのブロック代表セルとして選択する（図４（２））。そして、振幅評価部２０３は、ブロックの尤度比をブロック代表セル情報保持部２０５に記憶するとともに、ブロック代表セルの座標情報をブロック代表セル情報保持部２０５に記憶する。
積分路探索部２０６は、後述する対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率（対応確率）に基づき、各スキャン処理で得られた信号から生成された各ディジタルビデオ信号間の積分路を処理装置により求める。
図５は、積分路探索部２０６が積分路探索を行う過程を示す図である。
積分路探索部２０６は、各ディジタルビデオ信号について、ディジタルビデオ信号（図５では、ｋ回目のスキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号）（以下、対象ディジタルビデオ信号）の各ブロックが、１つ前に行われた前スキャン処理（図５では、ｋ−１回目のスキャン処理）で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを判定する。これにより、積分路探索部２０６は、各ディジタルビデオ信号間の対応するブロック、つまり積分路を判定する。
まず、積分路探索部２０６は、対象ディジタルビデオ信号の各ブロックを順に注目ブロックとして選択する。図５では、対象ディジタルビデオ信号の中央部の網掛けになったブロックが注目ブロックとして選択された状態であるとする。
次に、積分路探索部２０６は、対象ディジタルビデオ信号に対する前ディジタルビデオ信号の各ブロック（前ブロック）について、選択した注目ブロックに対応する前ブロック（推移元の前ブロック）である可能性を評価する。ここで、積分路探索部２０６は、対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率に基づき、選択した注目ブロックに対応する前ブロック（推移元の前ブロック）である可能性を評価する。つまり、積分路探索部２０６は、推移確率が高い前ブロックを推移元の前ブロックであると評価し、推移元として選択する。
なお、積分路探索部２０６は、前ディジタルビデオ信号の全てのブロックについて評価するのではなく、後述する探索幅設定部２０８が設定した探索領域に含まれる前ブロックについてのみ、選択した注目ブロックに対応する前ブロック（推移元の前ブロック）である可能性を評価する。
図５は、積分路探索部２０６が積分路探索を行う過程を示す図である。
積分路探索部２０６は、各ディジタルビデオ信号について、ディジタルビデオ信号（図５では、ｋ回目のスキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号）（以下、対象ディジタルビデオ信号）の各ブロックが、１つ前に行われた前スキャン処理（図５では、ｋ−１回目のスキャン処理）で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを判定する。これにより、積分路探索部２０６は、各ディジタルビデオ信号間の対応するブロック、つまり積分路を判定する。
まず、積分路探索部２０６は、対象ディジタルビデオ信号の各ブロックを順に注目ブロックとして選択する。図５では、対象ディジタルビデオ信号の中央部の網掛けになったブロックが注目ブロックとして選択された状態であるとする。
次に、積分路探索部２０６は、対象ディジタルビデオ信号に対する前ディジタルビデオ信号の各ブロック（前ブロック）について、選択した注目ブロックに対応する前ブロック（推移元の前ブロック）である可能性を評価する。ここで、積分路探索部２０６は、対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率に基づき、選択した注目ブロックに対応する前ブロック（推移元の前ブロック）である可能性を評価する。つまり、積分路探索部２０６は、推移確率が高い前ブロックを推移元の前ブロックであると評価し、推移元として選択する。
なお、積分路探索部２０６は、前ディジタルビデオ信号の全てのブロックについて評価するのではなく、後述する探索幅設定部２０８が設定した探索領域に含まれる前ブロックについてのみ、選択した注目ブロックに対応する前ブロック（推移元の前ブロック）である可能性を評価する。
対応確率記憶部２０７は、対象ディジタルビデオ信号の各ブロックが、前ディジタルビデオ信号の各前ブロックと対応する確率、つまり、前ディジタルビデオ信号の各前ブロックから対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックへの推移確率を記憶する。なお、ここでは、前ディジタルビデオ信号の探索領域に含まれる前ブロックから対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックへの推移確率のみを記憶する。つまり、前ディジタルビデオ信号の探索領域に含まれる前ブロック毎（図５の前ディジタルビデオ信号の探索領域に含まれるブロック毎）に、対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックへ推移する確率が定義されている。ここで、推移確率は、後述する状態量更新部２１２によりフィードバックされるブロック代表セルの位置情報及び速度情報等に基づき定められる。
また、対応確率記憶部２０７は、推移確率に基づき、後述するｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値（新たな評価値）を算出するための情報を記憶装置に記憶する。ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するための情報とは、例えば、所定の算出式であるが詳しくは後述する。
また、対応確率記憶部２０７は、推移確率に基づき、後述するｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値（新たな評価値）を算出するための情報を記憶装置に記憶する。ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するための情報とは、例えば、所定の算出式であるが詳しくは後述する。
探索幅設定部２０８は、対象ディジタルビデオ信号に対する前ディジタルビデオ信号の前ブロックのうち、所定の前ブロックを探索領域として設定して記憶装置に記憶する。図５では、対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックと同じ位置の前ブロックを中心とした周囲１ブロック（前ディジタルビデオ信号の太枠内）を探索領域として設定している。
積分路評価部２０９は、ブロック代表セル情報保持部２０５が記憶した対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比と、積分路探索部２０６が決定した推移元の前ブロックの推移確率とに基づき、対応確率記憶部２０７が記憶したｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するための情報に従い、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する。
そして、積分値算出部２１０は、積分路評価部２０９が算出したｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を、推移元の前ブロックとして選択された前ブロックのｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値と積分して、注目ブロックの積分値を算出する。
積分路探索部２０６、積分路評価部２０９、積分値算出部２１０が対象ディジタルビデオ信号の全てのブロックを注目ブロックとして選択して上記処理を行うことで、対象ディジタルビデオ信号の全てのブロックに対応する前ブロックが判定される。その結果、対象ディジタルビデオ信号と前ディジタルビデオ信号との間の対応が判定され、対象ディジタルビデオ信号と前ディジタルビデオ信号との間の積分路が求まる。そして、各ブロックについての積分値が算出される。
積分値記憶部２１１は、積分値算出部２１０が算出した各ブロックの積分値を記憶装置に記憶する。また、積分値記憶部２１１は、積分路として採用したブロック代表セルの座標を記憶装置に記憶する。積分値記憶部２１１は、それまで（対象ディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理まで）の全スキャンで積分路として採用されているブロック代表セルの座標を記憶装置に保持しておく。
また、積分値記憶部２１１は、積分値を積分値算出部２１０へフィードバックする。
また、積分値記憶部２１１は、積分値を積分値算出部２１０へフィードバックする。
状態量更新部２１２は、積分路探索部２０６で得た推移元ブロックの代表セルと、注目ブロックの代表セルとの座標から、現スキャン処理の段階（図５ではｋ回目のスキャン処理）における注目ブロックのブロック代表セルの位置情報と、速度情報とを更新する。そして、状態量更新部２１２は、更新した情報を対応確率記憶部２０７へフィードバックする。対応確率記憶部２０７は、更新されたブロック代表セルの位置情報と、速度情報とに基づき、推移確率を更新する。
全てのスキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号を時系列に対象ディジタルビデオ信号として選択して、以上に説明した積分値生成部２０の処理を実行することで、全てのスキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号間での積分路が求まる。そして、全てのスキャン処理で得られた信号から生成された全てのディジタルビデオ信号間での各ブロックの積分値が算出される。
目標検出部３０は、積分値生成部２０が生成した積分値から、所定の閾値を超える積分値を有するブロックのブロック代表セルを目標として検出する。
つまり、積分値生成部２０が全スキャン処理分のディジタルビデオ信号を積分した後、目標検出部３０は閾値を越える積分値を有するブロックがあるか判定し、閾値を超えたブロックのブロック代表セルを目標とみなす。
つまり、積分値生成部２０が全スキャン処理分のディジタルビデオ信号を積分した後、目標検出部３０は閾値を越える積分値を有するブロックがあるか判定し、閾値を超えたブロックのブロック代表セルを目標とみなす。
次に、以上に説明した目標検出装置１の機能を数式を用いて説明する。
ｋ回目のスキャン処理におけるディジタルビデオ信号の各分解能セルの持つ状態ベクトルと運動モデルとをそれぞれ式（１）、（２）のように定義できる。なお、式（４）、（５）は、探索幅設定部２０８が設定する探索領域であり、予め設定されるパラメータである。
また、振幅評価情報記憶部２０４が記憶したディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標である確率を式（６）のように定義し、ディジタルビデオ信号の各分解能セルの信号振幅値が目標でない確率（誤警報である確率）を式（７）のように定義する。すると、振幅評価部２０３が算出する各ブロックの尤度比は、式（８）のように表すことができる。つまり、各分解能セルの尤度比は、式（６）に示す分解能セルの信号振幅値が目標である確率密度関数を、式（７）に示す誤警報である確率密度関数で除した値の自然対数を取った値である。そして、ブロックに含まれる分解能セルの尤度比のうち最大の尤度比を、そのブロックの尤度比とする。
また、対応確率記憶部２０７は、例えば、各前ブロックに対して、注目ブロックの推移元である確率を式（９）のように定義する。
ここで、式（９）のＰｍａｘは、推移元と認められる前ブロックに対して定義された推移確率であり、探索領域内で最大の推移確率である。一方、（１−Ｐｍａｘ）／Ｂｓｅａｒｃｈは推移元と認められない探索領域内のブロックの推移確率である。
つまり、積分路探索部２０６は、Ｐｍａｘが定義された前ブロックを推移元の前ブロックとして選択する。つまり、積分路探索部２０６は、最大の推移確率であるＰｍａｘが定義された前ブロックを積分路として選択する。
ここで、式（９）のＰｍａｘは、推移元と認められる前ブロックに対して定義された推移確率であり、探索領域内で最大の推移確率である。一方、（１−Ｐｍａｘ）／Ｂｓｅａｒｃｈは推移元と認められない探索領域内のブロックの推移確率である。
つまり、積分路探索部２０６は、Ｐｍａｘが定義された前ブロックを推移元の前ブロックとして選択する。つまり、積分路探索部２０６は、最大の推移確率であるＰｍａｘが定義された前ブロックを積分路として選択する。
また、対応確率記憶部２０７は、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するための情報として、評価式（１０）を記憶する。
式（１０）の左辺のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値ｓ（Θｋ，Θｋ−１）は、ｋ回目のスキャン処理で得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号を考慮することによるｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の増加分を示す。
式（１０）の右辺を解釈すると、式（１０）の左辺のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値ｓ（Θｋ，Θｋ−１）は、前ディジタルビデオ信号の探索領域内の各前ブロックに定義された推移確率の自然対数と、対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比との和の最大値である。ここで、最大値を選択しているため、推移確率Ｐｍａｘの自然対数と対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比との和がｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値ｓ（Θｋ，Θｋ−１）として算出される。
つまり、積分路評価部２０９は、ｋ回目のスキャン処理とで得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号を考慮することによるｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の増加分を式（１０）に従い算出する。
式（１０）の左辺のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値ｓ（Θｋ，Θｋ−１）は、ｋ回目のスキャン処理で得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号を考慮することによるｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の増加分を示す。
式（１０）の右辺を解釈すると、式（１０）の左辺のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値ｓ（Θｋ，Θｋ−１）は、前ディジタルビデオ信号の探索領域内の各前ブロックに定義された推移確率の自然対数と、対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比との和の最大値である。ここで、最大値を選択しているため、推移確率Ｐｍａｘの自然対数と対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比との和がｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値ｓ（Θｋ，Θｋ−１）として算出される。
つまり、積分路評価部２０９は、ｋ回目のスキャン処理とで得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号を考慮することによるｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の増加分を式（１０）に従い算出する。
積分値算出部２１０は、式（１１）に従い、積分値ｓ（Θｋ，Θｋ−１，・・・，Θ１）を算出する。
ここで、式（１１）の左辺の積分値ｓ（Θｋ，Θｋ−１，・・・，Θ１）は、１回目のスキャン処理からｋ回目のスキャン処理までで得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号により算出されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の合計（累積値）を示す。
また、右辺第１項のｓ（Θｋ，Θｋ−１）は、式（１０）の左辺に示すｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値である。つまり、積分路評価部２０９により算出される値である。
また、右辺第２項のｓ（Θｋ−１，Θｋ−２，・・・，Θ１）は、ｋ−１回目のスキャン処理で生成されたディジタルビデオ信号の各ブロックについて算出されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値であって、１回目のスキャン処理からｋ−１回目のスキャン処理までで得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号により算出されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の合計（累積値）を示す。
つまり、ｋ回目のスキャン処理で得た信号から生成されたディジタルビデオ信号を対象ディジタルビデオ信号とした場合の積分値ｓ（Θｋ，Θｋ−１，・・・，Θ１）は、１スキャン処理間（ｋ−１回目のスキャン処理とｋ回目のスキャン処理との間）のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出して、過去のスキャン処理（１回目のスキャン処理からｋ−１回目のスキャン処理まで）の積分値（ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の累積値）に足すことで算出される。
ここで、式（１１）の左辺の積分値ｓ（Θｋ，Θｋ−１，・・・，Θ１）は、１回目のスキャン処理からｋ回目のスキャン処理までで得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号により算出されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の合計（累積値）を示す。
また、右辺第１項のｓ（Θｋ，Θｋ−１）は、式（１０）の左辺に示すｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値である。つまり、積分路評価部２０９により算出される値である。
また、右辺第２項のｓ（Θｋ−１，Θｋ−２，・・・，Θ１）は、ｋ−１回目のスキャン処理で生成されたディジタルビデオ信号の各ブロックについて算出されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値であって、１回目のスキャン処理からｋ−１回目のスキャン処理までで得た信号に基づき生成されたディジタルビデオ信号により算出されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の合計（累積値）を示す。
つまり、ｋ回目のスキャン処理で得た信号から生成されたディジタルビデオ信号を対象ディジタルビデオ信号とした場合の積分値ｓ（Θｋ，Θｋ−１，・・・，Θ１）は、１スキャン処理間（ｋ−１回目のスキャン処理とｋ回目のスキャン処理との間）のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出して、過去のスキャン処理（１回目のスキャン処理からｋ−１回目のスキャン処理まで）の積分値（ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の累積値）に足すことで算出される。
状態量更新部２１２は、式（１２）、（１３）に基づき、各ブロックのブロック代表セルの位置情報と速度情報とを更新する。そして、対応確率記憶部２０７は、更新された位置情報と速度情報とに基づき、式（９）で示した推移確率を定義する。
ここで、式（１２）は、分解能セル（ｉ，ｊ）の状態変数ベクトルの初期値である。
ここで、式（１２）は、分解能セル（ｉ，ｊ）の状態変数ベクトルの初期値である。
次に、図６と図７とに基づき、目標検出装置１の動作である目標検出処理の流れについて説明する。図６は、目標検出処理の流れを示す概念図である。図７は、目標検出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、図６に基づき概要を説明する。初めに、目標検出装置１は、各スキャン処理で得られた信号からディジタルビデオ信号を生成し、各ディジタルビデオ信号をブロックに分割し、代表セルの抽出等により積分路を算出する。次に、算出した積分路に基づき、各ディジタルビデオ信号の評価値を積分して、積分値を生成する。そして、積分値から目標を検出する。
まず、図６に基づき概要を説明する。初めに、目標検出装置１は、各スキャン処理で得られた信号からディジタルビデオ信号を生成し、各ディジタルビデオ信号をブロックに分割し、代表セルの抽出等により積分路を算出する。次に、算出した積分路に基づき、各ディジタルビデオ信号の評価値を積分して、積分値を生成する。そして、積分値から目標を検出する。
次に、図７に基づき、詳細に説明する。
（ＳＴ１）：信号処理部１０は、レーダセンサがスキャン処理で得た信号を受信してディジタルビデオ信号を生成する。ビデオ記憶部２０１は、信号処理部１０が生成したディジタルビデオ信号を取得して記憶する。
（ＳＴ２ａ）：ブロック分割部２０２は、（ＳＴ１）で信号処理部１０が記憶したディジタルビデオ信号をブロックに分割する。
（ＳＴ２ｂ）：振幅評価部２０３は、ディジタルビデオ信号の各分解能セルについて、目標である可能性を示す尤度比を算出して、各ブロックの尤度比を算出する（式（８）参照）。また、振幅評価部２０３は、（ＳＴ２ａ）で分割した各ブロックのブロック代表セルを選択する。
（ＳＴ２ｃ）：ブロック代表セル情報保持部２０５は、（ＳＴ２ｂ）で算出した各ブロックの尤度比等を記憶する。
（ＳＴ２ｄ）：積分路探索部２０６は、ディジタルビデオ信号のブロックから選択した注目ブロックについて、対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率に基づき、探索領域に含まれる各前ブロックから推移元の前ブロックを選択する（式（９）参照）。
（ＳＴ２ｅ）：積分路評価部２０９は、（ＳＴ２ｃ）で記憶した尤度比と、（ＳＴ２ｄ）で選択した推移元の前ブロックに対して記憶された推移確率に基づき、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する（式（１０）参照）。
（ＳＴ２ｆ）：積分値算出部２１０は、（ＳＴ２ｅ）で算出したｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を、過去のスキャン処理のディジタルビデオ信号から求められた積分値（ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の累積値）に足す（式（１１）参照）。そして、積分値記憶部２１１は、算出した積分値を注目ブロックの積分値として記憶する。
（ＳＴ２ｇ）：状態量更新部２１２は、注目ブロックのブロック代表セルの位置情報と速度情報とを更新して（式（１２）、（１３）参照）、対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率を更新する。
（ＳＴ２ｈ）：積分路探索部２０６は、全てのブロックを注目ブロックとして選択したか否かを判定する。全てのブロックを注目ブロックとして選択した場合（ＳＴ２ｈでＹｅｓ）、（ＳＴ２ｉ）へ進む。一方、全てのブロックを注目ブロックとして選択していない場合（ＳＴ２ｈでＮｏ）、（ＳＴ２ｄ）へ戻り、次のブロックを注目ブロックとして選択して（ＳＴ２ｄ）から（ＳＴ２ｇ）までの処理を行う。
（ＳＴ２ｉ）：積分値生成部２０は、全てのスキャン処理で得た信号について処理を行ったか否かを判定する。全てのスキャン処理で得た信号について処理を行ったと判定した場合（ＳＴ２ｉでＹｅｓ）、（ＳＴ３）へ進む。一方、全てのスキャン処理で得た信号について処理を行っていないと判定した場合（ＳＴ２ｉでＮｏ）、（ＳＴ１）へ戻り、次のスキャン処理で得た信号について（ＳＴ１）から（ＳＴ２ｈ）までの処理を行う。
（ＳＴ３）：目標検出部３０は、（ＳＴ２ｉ）で生成された積分値から閾値を超える積分値を持つブロックを検出して、そのブロックのブロック代表セルを目標とみなす。
（ＳＴ１）：信号処理部１０は、レーダセンサがスキャン処理で得た信号を受信してディジタルビデオ信号を生成する。ビデオ記憶部２０１は、信号処理部１０が生成したディジタルビデオ信号を取得して記憶する。
（ＳＴ２ａ）：ブロック分割部２０２は、（ＳＴ１）で信号処理部１０が記憶したディジタルビデオ信号をブロックに分割する。
（ＳＴ２ｂ）：振幅評価部２０３は、ディジタルビデオ信号の各分解能セルについて、目標である可能性を示す尤度比を算出して、各ブロックの尤度比を算出する（式（８）参照）。また、振幅評価部２０３は、（ＳＴ２ａ）で分割した各ブロックのブロック代表セルを選択する。
（ＳＴ２ｃ）：ブロック代表セル情報保持部２０５は、（ＳＴ２ｂ）で算出した各ブロックの尤度比等を記憶する。
（ＳＴ２ｄ）：積分路探索部２０６は、ディジタルビデオ信号のブロックから選択した注目ブロックについて、対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率に基づき、探索領域に含まれる各前ブロックから推移元の前ブロックを選択する（式（９）参照）。
（ＳＴ２ｅ）：積分路評価部２０９は、（ＳＴ２ｃ）で記憶した尤度比と、（ＳＴ２ｄ）で選択した推移元の前ブロックに対して記憶された推移確率に基づき、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する（式（１０）参照）。
（ＳＴ２ｆ）：積分値算出部２１０は、（ＳＴ２ｅ）で算出したｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を、過去のスキャン処理のディジタルビデオ信号から求められた積分値（ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の累積値）に足す（式（１１）参照）。そして、積分値記憶部２１１は、算出した積分値を注目ブロックの積分値として記憶する。
（ＳＴ２ｇ）：状態量更新部２１２は、注目ブロックのブロック代表セルの位置情報と速度情報とを更新して（式（１２）、（１３）参照）、対応確率記憶部２０７が記憶した推移確率を更新する。
（ＳＴ２ｈ）：積分路探索部２０６は、全てのブロックを注目ブロックとして選択したか否かを判定する。全てのブロックを注目ブロックとして選択した場合（ＳＴ２ｈでＹｅｓ）、（ＳＴ２ｉ）へ進む。一方、全てのブロックを注目ブロックとして選択していない場合（ＳＴ２ｈでＮｏ）、（ＳＴ２ｄ）へ戻り、次のブロックを注目ブロックとして選択して（ＳＴ２ｄ）から（ＳＴ２ｇ）までの処理を行う。
（ＳＴ２ｉ）：積分値生成部２０は、全てのスキャン処理で得た信号について処理を行ったか否かを判定する。全てのスキャン処理で得た信号について処理を行ったと判定した場合（ＳＴ２ｉでＹｅｓ）、（ＳＴ３）へ進む。一方、全てのスキャン処理で得た信号について処理を行っていないと判定した場合（ＳＴ２ｉでＮｏ）、（ＳＴ１）へ戻り、次のスキャン処理で得た信号について（ＳＴ１）から（ＳＴ２ｈ）までの処理を行う。
（ＳＴ３）：目標検出部３０は、（ＳＴ２ｉ）で生成された積分値から閾値を超える積分値を持つブロックを検出して、そのブロックのブロック代表セルを目標とみなす。
この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、スキャン処理間で積分値を算出して、算出した積分値に基づき目標信号を検出するため、信号処理フレームのＳＮ比が低い条件の下でも目標信号を検出できる。
また、この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、複数の分解能セルから成るブロックを単位として目標信号の積分路を探索することで、処理を効率化することができ、早期に目標を検出することができる。
また、この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、尤度比に基づき積分値を求めることにより、的確に目標を検出することができる。
また、この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、複数の分解能セルから成るブロックを単位として目標信号の積分路を探索することで、処理を効率化することができ、早期に目標を検出することができる。
また、この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、尤度比に基づき積分値を求めることにより、的確に目標を検出することができる。
なお、この実施の形態では目標検出装置１を測距用のレーダに適用した。しかし、この実施の形態では目標検出装置１の処理方法は、パルスドップラ周波数を利用する測速度用のレーダに対しても適用可能である。また、赤外センサや光学センサ、画像レーダ等を使用する場合などに対しても適用可能である。これは以下の実施の形態においても同様である。
図２から図６は２次元で表した。しかし、目標検出装置１が扱う次元数は３次元であっても良く、パルスドップラ周波数差が得られている場合には、４次元でもよい。さらに他の属性情報が得られている場合は、ｎ次元でもよい。また、この発明による信号検出装置が扱う座標系は極座標でも直交座標でもよい。これらは以下の実施の形態においても同様である。
以上をまとめると、この実施の形態に係る目標検出装置１は、ＳＮ比が低い条件の下で目標信号を早期に検出する機能を有し、信号検出のための計算機負荷を低減させる手段を持つことを特徴とする。
実施の形態２．
この実施の形態では、実施の形態１とは異なるｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する方法について説明する。
実施の形態１では、積分路評価部２０９は、対応確率記憶部２０７が記憶した式（１０）に基づき、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するとした。しかし、この実施の形態では、積分路評価部２０９は、対象ディジタルビデオ信号が得られたスキャン処理が何回目のスキャン処理であったかにより、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を変更する。言い替えると、積分路評価部２０９は、１回目のスキャン処理の開始時刻からの経過時間により、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を変更する。
この実施の形態では、実施の形態１とは異なるｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する方法について説明する。
実施の形態１では、積分路評価部２０９は、対応確率記憶部２０７が記憶した式（１０）に基づき、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するとした。しかし、この実施の形態では、積分路評価部２０９は、対象ディジタルビデオ信号が得られたスキャン処理が何回目のスキャン処理であったかにより、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を変更する。言い替えると、積分路評価部２０９は、１回目のスキャン処理の開始時刻からの経過時間により、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を変更する。
まず、図８に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能について説明する。図８は、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１に示した実施の形態１に係る目標検出装置１に加え、スキャン回数判定部２１３を備える。
スキャン回数判定部２１３は、対象ディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数を処理装置により判定する。
対応確率記憶部２０７は、スキャン回数に応じたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報を記憶している。そして、対応確率記憶部２０７は、スキャン回数判定部２１３が判定したスキャン回数に基づき、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報を変更して、積分路評価部２０９へ入力する。そして、積分路評価部２０９は、対応確率記憶部２０７から入力されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報に従い、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する。
例えば、対応確率記憶部２０７は、以下のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報を記憶する。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１に示した実施の形態１に係る目標検出装置１に加え、スキャン回数判定部２１３を備える。
スキャン回数判定部２１３は、対象ディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数を処理装置により判定する。
対応確率記憶部２０７は、スキャン回数に応じたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報を記憶している。そして、対応確率記憶部２０７は、スキャン回数判定部２１３が判定したスキャン回数に基づき、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報を変更して、積分路評価部２０９へ入力する。そして、積分路評価部２０９は、対応確率記憶部２０７から入力されたｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報に従い、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する。
例えば、対応確率記憶部２０７は、以下のｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す情報を記憶する。
式（１４）と式（１５）とは、それぞれｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を示す。
式（１４）は、注目ブロックの尤度比をｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値とする算出方法である。言い替えると、式（１４）は、注目ブロックに含まれる分解能セルの振幅値のみに基づきｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する方法である。なお、以下式（１４）に示す算出方法を初期算出方法と呼ぶ。
式（１５）は、実施の形態１に示したｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法であり、推移元の前ブロックの推移確率Ｐｍａｘの自然対数と対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比との和をｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値とする算出方法である。言い替えると、式（１５）は、注目ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に、目標の移動を確率として表した重みを付加してｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する方法である。なお、以下式（１５）に示す算出方法を第２算出方法と呼ぶ。
式（１４）は、注目ブロックの尤度比をｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値とする算出方法である。言い替えると、式（１４）は、注目ブロックに含まれる分解能セルの振幅値のみに基づきｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する方法である。なお、以下式（１４）に示す算出方法を初期算出方法と呼ぶ。
式（１５）は、実施の形態１に示したｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法であり、推移元の前ブロックの推移確率Ｐｍａｘの自然対数と対象ディジタルビデオ信号の注目ブロックの尤度比との和をｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値とする算出方法である。言い替えると、式（１５）は、注目ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に、目標の移動を確率として表した重みを付加してｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する方法である。なお、以下式（１５）に示す算出方法を第２算出方法と呼ぶ。
次に、図９に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の動作である目標検出処理の流れについて説明する。図９は、この実施の形態に係る目標検出処理の流れを示すフローチャートである。
（ＳＴ１）から（ＳＴ２ｅ）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ２ｊ）：スキャン回数判定部２１３は、（ＳＴ１）で取得したディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数ｋを判定する。そして、対応確率記憶部２０７は、スキャン回数ｋがＭ回以下であるか否かを判定する。ここで、Ｍは任意に設定可能なパラメータである。スキャン回数がＭ回以下である場合（ＳＴ２ｊでＹｅｓ）、（ＳＴ２ｋ）へ進む。一方、スキャン回数がＭ回以下でない場合（ＳＴ２ｊでＮｏ）、（ＳＴ２ｌ）へ進む。
（ＳＴ２ｋ）：対応確率記憶部２０７は、初期算出方法を選択して積分路評価部２０９へ入力する。一方、（ＳＴ２ｌ）：対応確率記憶部２０７は、第２算出方法を選択して積分路評価部２０９へ入力する。
（ＳＴ２ｅ）：積分路評価部２０９は、対応確率記憶部２０７が入力した算出方法に従い、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する。
（ＳＴｆ）から（ＳＴ３）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ１）から（ＳＴ２ｅ）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ２ｊ）：スキャン回数判定部２１３は、（ＳＴ１）で取得したディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数ｋを判定する。そして、対応確率記憶部２０７は、スキャン回数ｋがＭ回以下であるか否かを判定する。ここで、Ｍは任意に設定可能なパラメータである。スキャン回数がＭ回以下である場合（ＳＴ２ｊでＹｅｓ）、（ＳＴ２ｋ）へ進む。一方、スキャン回数がＭ回以下でない場合（ＳＴ２ｊでＮｏ）、（ＳＴ２ｌ）へ進む。
（ＳＴ２ｋ）：対応確率記憶部２０７は、初期算出方法を選択して積分路評価部２０９へ入力する。一方、（ＳＴ２ｌ）：対応確率記憶部２０７は、第２算出方法を選択して積分路評価部２０９へ入力する。
（ＳＴ２ｅ）：積分路評価部２０９は、対応確率記憶部２０７が入力した算出方法に従い、ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する。
（ＳＴｆ）から（ＳＴ３）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、初期スキャン段階（スキャン回数Ｍ以下）では、推移確率を考慮せずｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出するため、目標の動きが大きい場合に初期スキャン段階で誤ったｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値を算出する可能性を低減することができ、的確に目標を検出することができる。
以上をまとめると、この実施の形態に係る目標検出装置１は、信号検出のための計算過程で、経過時間によって目標セルのｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値の算出方法を変更することを特徴とする。
実施の形態３．
この実施の形態では、目標検出部３０が検出した目標の位置情報と速度情報とを取得する方法について説明する。特に、この実施の形態では、目標検出部３０が複数の目標を検出した場合であっても、各目標の位置情報と速度情報とを取得することができる。
この実施の形態では、目標検出部３０が検出した目標の位置情報と速度情報とを取得する方法について説明する。特に、この実施の形態では、目標検出部３０が複数の目標を検出した場合であっても、各目標の位置情報と速度情報とを取得することができる。
まず、図１０に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能について説明する。図１０は、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１に示した実施の形態１に係る目標検出装置１に加え、目標情報算出部４０と表示部５０とを備える。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１に示した実施の形態１に係る目標検出装置１に加え、目標情報算出部４０と表示部５０とを備える。
目標情報算出部４０は、検出した目標の位置情報と速度情報とを取得する。目標情報算出部４０は、目標履歴記憶部４０１、連立方程式処理部４０２、方程式変数定義部４０３、方程式モデル定義部４０４を備える。
目標履歴記憶部４０１は、目標検出部３０が検出した各目標の位置情報の履歴を記憶装置に記憶する。目標の位置情報の履歴とは、各スキャン処理で得た信号から生成されたディジタルビデオ信号から、積分路探索部２０６がその目標の積分路として求めたブロックのブロック代表セルの位置情報である。以下、目標の位置情報の履歴を目標セル履歴と呼ぶ。
連立方程式処理部４０２は、目標履歴記憶部４０１が記憶した目標セル履歴を取得し、後述する方程式変数定義部４０３と後述する方程式モデル定義部４０４との定義に従って、目標毎に（目標番号別に）連立方程式を解き、得られた解を測位結果として表示部５０に出力する。ここでは、連立方程式処理部４０２が連立方程式を解くことにより、各目標の位置情報と速度情報とを得ることができる。
方程式変数定義部４０３は、状態変数ベクトルを定義し、連立方程式処理部４０２へ入力する。方程式変数定義部４０３は、３次元測位の場合、例えば、以下に示す式（１６）のように状態変数ベクトルを定義する。
方程式モデル定義部４０４は、目標に対する観測モデルを定義し、連立方程式処理部４０２へ入力する。方程式モデル定義部４０４は、３次元測位の場合、例えば、以下に示す式（１７）のように観測モデルを定義する。
次に、図１１に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の動作である目標検出処理及び目標情報算出処理の流れについて説明する。図１１は、この実施の形態に係る目標検出処理及び目標情報算出処理の流れを示すフローチャートである。
（ＳＴ１）から（ＳＴ３）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ４ａ）：目標履歴記憶部４０１は、目標検出部３０が検出した目標番号ｉの目標の積分路として抽出されたブロック代表セルの位置情報の履歴（目標番号ｉ毎のレンジ履歴。式（１７）の左辺。目標セル履歴と呼ぶ。）を記憶する。
（ＳＴ４ｂ）：方程式変数定義部４０３は、３次元測位の場合、全Ｍ回（Ｍ≧６）スキャン終了時の目標番号ｉの状態変数ベクトルを定義する。また、方程式モデル定義部４０４は、目標毎のレンジ履歴より観測モデルを定義する。
（ＳＴ４ｃ）：連立方程式処理部４０２は、目標履歴記憶部４０１から読み込んだ目標セル履歴を定数項、方程式変数定義部４０３で定義された状態変数ベクトルの各成分を未知数とし、方程式モデル定義部４０４の定義に従って目標番号別に連立方程式を解く。そして、連立方程式処理部４０２は、位置情報と速度情報とを算出する。
（ＳＴ４ｄ）：目標情報算出部４０は、全ての目標について連立方程式を解き、位置情報と速度情報とを算出したか否かを判定する。全ての目標について連立方程式を解いたと判定した場合（ＳＴ４ｄでＹｅｓ）、処理を終了する。一方、全ての目標について連立方程式を解いていないと判定した場合（ＳＴ４ｄでＮｏ）、（ＳＴ４ｃ）へ戻り、次の目標について連立方程式を解く。
そして、全目標に対する処理の終了後に得られた解（各目標についての位置情報と速度情報）を測位結果として表示部５０へ出力する。
（ＳＴ１）から（ＳＴ３）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ４ａ）：目標履歴記憶部４０１は、目標検出部３０が検出した目標番号ｉの目標の積分路として抽出されたブロック代表セルの位置情報の履歴（目標番号ｉ毎のレンジ履歴。式（１７）の左辺。目標セル履歴と呼ぶ。）を記憶する。
（ＳＴ４ｂ）：方程式変数定義部４０３は、３次元測位の場合、全Ｍ回（Ｍ≧６）スキャン終了時の目標番号ｉの状態変数ベクトルを定義する。また、方程式モデル定義部４０４は、目標毎のレンジ履歴より観測モデルを定義する。
（ＳＴ４ｃ）：連立方程式処理部４０２は、目標履歴記憶部４０１から読み込んだ目標セル履歴を定数項、方程式変数定義部４０３で定義された状態変数ベクトルの各成分を未知数とし、方程式モデル定義部４０４の定義に従って目標番号別に連立方程式を解く。そして、連立方程式処理部４０２は、位置情報と速度情報とを算出する。
（ＳＴ４ｄ）：目標情報算出部４０は、全ての目標について連立方程式を解き、位置情報と速度情報とを算出したか否かを判定する。全ての目標について連立方程式を解いたと判定した場合（ＳＴ４ｄでＹｅｓ）、処理を終了する。一方、全ての目標について連立方程式を解いていないと判定した場合（ＳＴ４ｄでＮｏ）、（ＳＴ４ｃ）へ戻り、次の目標について連立方程式を解く。
そして、全目標に対する処理の終了後に得られた解（各目標についての位置情報と速度情報）を測位結果として表示部５０へ出力する。
この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、目標距離は得られるが角度情報は得られないセンサを利用している場合に、目標の３次元位置情報と速度情報を得ることができる。特に、この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、複数の目標を検出した場合に、各目標の３次元位置情報と速度情報を得ることができる。
以上をまとめると、この実施の形態に係る目標検出装置１は、得られた目標セル履歴を利用し、多目標に対して時間差測位を行うことを特徴とする。
実施の形態４．
この実施の形態では、目標検出部３０が検出した目標を追尾する方法について説明する。
この実施の形態では、目標検出部３０が検出した目標を追尾する方法について説明する。
まず、図１２に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能について説明する。図１２は、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１０に示した実施の形態３に係る目標検出装置１に加え、追尾処理部６０を備える。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１０に示した実施の形態３に係る目標検出装置１に加え、追尾処理部６０を備える。
追尾処理部６０は、目標情報算出部４０により算出された測位結果に基づき、目標を追尾する。追尾処理部６０は、測位結果記憶部６０１、相関処理部６０２、相関判定基準定義部６０３、平滑処理部６０４、平滑処理変数定義部６０５、平滑処理モデル定義部６０６を備える。
測位結果記憶部６０１は、目標情報算出部４０が算出した目標の測位結果を記憶装置に記憶する。
相関処理部６０２は、測位結果記憶部６０１が記憶した目標測位結果を取得し、後述する相関判定基準定義部６０３の定義に従って、目標間の相関を判定する。
相関判定基準定義部６０３は、複数の目標間の相関基準を定義し、相関処理部６０２へ入力する。相関判定基準定義部６０３は、例えば、以下に示す式（１８）の右辺第２項に示すブロック代表セルの尤度比Ｌｂ（Θｋ）の類似性により相関基準を定義する。相関判定基準定義部６０３は、相関基準をブロック代表セルの尤度比Ｌｂ（Θｋ）の類似性以外の一般的に用いられる基準を用いて定義しても構わない。
平滑処理部６０４は、相関処理部６０２により相関判定処理が行われた目標の測位情報を入力し、後述する平滑処理変数定義部６０５及び後述する平滑処理モデル定義部６０６の定義に従って平滑値を算出する。また、平滑処理部６０４は、得られた平滑値を相関処理部６０２へフィードバックする。
平滑処理変数定義部６０５は、状態変数ベクトルを定義し、平滑処理部６０４へ入力する。平滑処理変数定義部６０５は、３次元測位の場合、例えば、以下に示す式（１９）のように状態変数ベクトルを定義する。
平滑処理モデル定義部６０６は、目標に対する観測モデルを定義し、平滑処理部６０４へ入力する。平滑処理モデル定義部６０６は、３次元測位の場合、例えば、以下に示す式（２０）のように観測モデルを定義する。
次に、図１３に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の動作である目標検出処理、目標情報算出処理及び目標追尾処理の流れについて説明する。図１３は、この実施の形態に係る目標検出処理、目標情報算出処理及び目標追尾処理の流れを示すフローチャートである。
（ＳＴ１）から（ＳＴ４ｄ）までは、実施の形態３で説明した処理と同様である。
（ＳＴ６ａ）：測位結果記憶部６０１は、目標情報算出部４０が算出した目標の測位結果（３次元測位の場合、式（１９））を記憶する。
（ＳＴ６ｂ）：相関判定基準定義部６０３は、相関基準を定義し、相関処理部６０２へ入力する。なお、相関基準は予め定義しておき、ここで定義しなくても構わない。
（ＳＴ６ｃ）：相関処理部６０２は、（ＳＴ６ｂ）で定義された相関基準に従い、目標間の相関を判定する。ここで、相関処理部６０２は、複数の目標が検出されている場合には、同一の目標番号が付された目標間での相関を判定する。
（ＳＴ６ｄ）：平滑処理変数定義部６０５は、３次元測位の場合、式（１９）に示す状態変数ベクトルを定義する。また、平滑処理モデル定義部６０６は、式（２０）に示す観測モデルを定義する。なお、状態変数ベクトルと観測モデルとは、（ＳＴ４ｂ）で定義したものを使用するとしても構わない。
（ＳＴ６ｅ）：平滑処理部６０４は、相関処理部６０２により相関判定処理が行われた目標の情報を入力し、平滑処理変数定義部６０５及び平滑処理モデル定義部６０６の定義に従って平滑値を算出する。また、平滑処理部６０４は、得られた平滑値を相関処理部６０２へフィードバックする。
（ＳＴ６ｆ）：追尾処理部６０は、全ての目標について相関処理及び平滑処理を行ったか否かを判定する。全ての目標について相関処理及び平滑処理を行ったと判定した場合（ＳＴ６ｆでＹｅｓ）、処理を終了する。一方、全ての目標について相関処理及び平滑処理を行っていないと判定した場合（ＳＴ６ｆでＮｏ）、（ＳＴ６ｃ）へ戻り、次の目標について相関処理及び平滑処理を行う。
そして、全目標に対する処理の終了後に、全目標の平滑値を表示部５０へ出力する。
（ＳＴ１）から（ＳＴ４ｄ）までは、実施の形態３で説明した処理と同様である。
（ＳＴ６ａ）：測位結果記憶部６０１は、目標情報算出部４０が算出した目標の測位結果（３次元測位の場合、式（１９））を記憶する。
（ＳＴ６ｂ）：相関判定基準定義部６０３は、相関基準を定義し、相関処理部６０２へ入力する。なお、相関基準は予め定義しておき、ここで定義しなくても構わない。
（ＳＴ６ｃ）：相関処理部６０２は、（ＳＴ６ｂ）で定義された相関基準に従い、目標間の相関を判定する。ここで、相関処理部６０２は、複数の目標が検出されている場合には、同一の目標番号が付された目標間での相関を判定する。
（ＳＴ６ｄ）：平滑処理変数定義部６０５は、３次元測位の場合、式（１９）に示す状態変数ベクトルを定義する。また、平滑処理モデル定義部６０６は、式（２０）に示す観測モデルを定義する。なお、状態変数ベクトルと観測モデルとは、（ＳＴ４ｂ）で定義したものを使用するとしても構わない。
（ＳＴ６ｅ）：平滑処理部６０４は、相関処理部６０２により相関判定処理が行われた目標の情報を入力し、平滑処理変数定義部６０５及び平滑処理モデル定義部６０６の定義に従って平滑値を算出する。また、平滑処理部６０４は、得られた平滑値を相関処理部６０２へフィードバックする。
（ＳＴ６ｆ）：追尾処理部６０は、全ての目標について相関処理及び平滑処理を行ったか否かを判定する。全ての目標について相関処理及び平滑処理を行ったと判定した場合（ＳＴ６ｆでＹｅｓ）、処理を終了する。一方、全ての目標について相関処理及び平滑処理を行っていないと判定した場合（ＳＴ６ｆでＮｏ）、（ＳＴ６ｃ）へ戻り、次の目標について相関処理及び平滑処理を行う。
そして、全目標に対する処理の終了後に、全目標の平滑値を表示部５０へ出力する。
実施の形態４によれば、Ｔｒａｃｋ Ｗｈｉｌｅ Ｓｃａｎを行う場合などＳＮ比向上の見込みが無い場合に、実施の形態１による目標検出処理を継続しながら実施の形態３の多目標時間差測位結果を利用することで追尾処理が可能となる。
以上をまとめると、この実施の形態に係る目標検出装置１は、目標検出部３０によって得られた検出結果と、目標情報算出部４０によって得られた測位結果を利用して多目標の追尾を行うことを特徴とする。
実施の形態５．
この実施の形態では、ブロック分割部２０２が生成するブロックのサイズの最適化処理について説明する。ここで、ブロックのサイズとは、ブロックに含まれる分解能セルの数である。
この実施の形態では、ブロック分割部２０２が生成するブロックのサイズの最適化処理について説明する。ここで、ブロックのサイズとは、ブロックに含まれる分解能セルの数である。
まず、図１４に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能について説明する。図１４は、この実施の形態に係る目標検出装置１の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１に示した実施の形態１に係る目標検出装置１に加え、スキャン回数判定部２１３とブロックサイズ設定部２１４とを備える。
この実施の形態に係る目標検出装置１は、図１に示した実施の形態１に係る目標検出装置１に加え、スキャン回数判定部２１３とブロックサイズ設定部２１４とを備える。
スキャン回数判定部２１３は、実施の形態２で説明したように、対象ディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数を判定する。
ブロックサイズ設定部２１４は、スキャン回数判定部２１３が判定したスキャン回数に応じて、ブロック分割部２０２が生成するブロックの最適なサイズを処理装置により設定して、設定したサイズをブロック分割部２０２へ入力する。ブロックサイズ設定部２１４は、レンジサイズ設定部２１５、アジマスサイズ設定部２１６、仰角サイズ設定部２１７を備える。
レンジサイズ設定部２１５は、スキャン回数判定部２１３が判定したスキャン回数に応じて、ブロックに含まれるレンジ方向の分解能セルの数を設定する。レンジサイズ設定部２１５は、例えば、スキャン回数ｋが所定の閾値Ｍ以下である場合、事前に設定した初期レンジサイズを設定し、スキャン回数ｋがＭより大きい場合、以下の式（２１）で算出されるサイズを設定する。ここで、Ｍは任意に設定可能なパラメータである。
アジマスサイズ設定部２１６は、ブロックに含まれるアジマス方向の分解能セルの数を設定する。アジマスサイズ設定部２１６は、スキャン回数に関わらず、事前に設定した初期アジマスサイズを設定する。
アジマスサイズ設定部２１６は、例えば、図１５に示すように、アジマス方向の複数の分解能セルを単位としたセクタを設定し、セクタを単位として設定する。
なお、アジマスサイズ設定部２１６は、レンジサイズ設定部２１５と同様に、所定のスキャン回数を超えた場合、目標のアジマス方向への移動量を考慮して動的にサイズを変更して設定するとしても構わない。
アジマスサイズ設定部２１６は、例えば、図１５に示すように、アジマス方向の複数の分解能セルを単位としたセクタを設定し、セクタを単位として設定する。
なお、アジマスサイズ設定部２１６は、レンジサイズ設定部２１５と同様に、所定のスキャン回数を超えた場合、目標のアジマス方向への移動量を考慮して動的にサイズを変更して設定するとしても構わない。
仰角サイズ設定部２１７は、ブロックに含まれる仰角方向の分解能セルの数を設定する。仰角サイズ設定部２１７は、スキャン回数に関わらず、事前に設定した初期仰角サイズを設定する。
仰角サイズ設定部２１７は、例えば、アジマスサイズ設定部２１６と同様に、図１５に示すように、仰角方向の複数の分解能セルを単位としたセクタを設定し、セクタを単位として設定する。
なお、仰角サイズ設定部２１７は、レンジサイズ設定部２１５と同様に、所定のスキャン回数を超えた場合、目標の仰角方向への移動量を考慮して動的にサイズを変更して設定するとしても構わない。
仰角サイズ設定部２１７は、例えば、アジマスサイズ設定部２１６と同様に、図１５に示すように、仰角方向の複数の分解能セルを単位としたセクタを設定し、セクタを単位として設定する。
なお、仰角サイズ設定部２１７は、レンジサイズ設定部２１５と同様に、所定のスキャン回数を超えた場合、目標の仰角方向への移動量を考慮して動的にサイズを変更して設定するとしても構わない。
ここで、レンジ方向のサイズについては、目標の移動量に応じて動的にサイズを変更するとしたのは、一般に、レンジ方向における目標の移動量が大きいためである。したがって、アジマス方向や仰角方向への目標の移動量が大きい場合には、上述したように、アジマスサイズ設定部２１６や仰角サイズ設定部２１７は、目標のアジマス方向又は仰角方向への移動量を考慮して動的にサイズを変更するとしても構わない。
次に、図１６に基づき、この実施の形態に係る目標検出装置１の動作である目標検出処理の流れについて説明する。図１６は、この実施の形態に係る目標検出処理の流れを示すフローチャートである。
なお、図１６に示すフローチャートでは、レンジ方向のサイズは目標の移動量に応じて動的にサイズを変更し、アジマス方向と仰角方向とのサイズは事前に設定されたサイズに設定するものである。
（ＳＴ１）は、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ２ｍ）：アジマスサイズ設定部２１６は、事前に設定された初期アジマスサイズをアジマス方向のブロックのサイズに設定する。また、仰角サイズ設定部２１７は、事前に設定された初期仰角サイズを仰角方向のブロックのサイズに設定する。
（ＳＴ２ｎ）：スキャン回数判定部２１３は、（ＳＴ１）で取得したディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数ｋを判定する。そして、対応確率記憶部２０７は、スキャン回数ｋがＭ回以下であるか否かを判定する。スキャン回数がＭ回以下である場合（ＳＴ２ｎでＹｅｓ）、（ＳＴ２ｏ）へ進む。一方、スキャン回数がＭ回以下でない場合（ＳＴ２ｎでＮｏ）、（ＳＴ２ｐ）へ進む。
（ＳＴ２ｏ）：レンジサイズ設定部２１５は、事前に設定した初期レンジサイズをレンジ方向のブロックのサイズに設定する。一方、（ＳＴ２ｐ）：レンジサイズ設定部２１５は、式（２１）で算出されるサイズをレンジ方向のブロックのサイズに設定する。
（ＳＴ２ａ）：ブロック分割部２０２は、（ＳＴ１）で信号処理部１０が記憶したディジタルビデオ信号を、（ＳＴ２ｍ）と、（ＳＴ２ｏ）又は（ＳＴ２ｐ）とで設定されたサイズのブロックに分割する。
（ＳＴ２ｂ）から（ＳＴ３）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
なお、図１６に示すフローチャートでは、レンジ方向のサイズは目標の移動量に応じて動的にサイズを変更し、アジマス方向と仰角方向とのサイズは事前に設定されたサイズに設定するものである。
（ＳＴ１）は、実施の形態１で説明した処理と同様である。
（ＳＴ２ｍ）：アジマスサイズ設定部２１６は、事前に設定された初期アジマスサイズをアジマス方向のブロックのサイズに設定する。また、仰角サイズ設定部２１７は、事前に設定された初期仰角サイズを仰角方向のブロックのサイズに設定する。
（ＳＴ２ｎ）：スキャン回数判定部２１３は、（ＳＴ１）で取得したディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数ｋを判定する。そして、対応確率記憶部２０７は、スキャン回数ｋがＭ回以下であるか否かを判定する。スキャン回数がＭ回以下である場合（ＳＴ２ｎでＹｅｓ）、（ＳＴ２ｏ）へ進む。一方、スキャン回数がＭ回以下でない場合（ＳＴ２ｎでＮｏ）、（ＳＴ２ｐ）へ進む。
（ＳＴ２ｏ）：レンジサイズ設定部２１５は、事前に設定した初期レンジサイズをレンジ方向のブロックのサイズに設定する。一方、（ＳＴ２ｐ）：レンジサイズ設定部２１５は、式（２１）で算出されるサイズをレンジ方向のブロックのサイズに設定する。
（ＳＴ２ａ）：ブロック分割部２０２は、（ＳＴ１）で信号処理部１０が記憶したディジタルビデオ信号を、（ＳＴ２ｍ）と、（ＳＴ２ｏ）又は（ＳＴ２ｐ）とで設定されたサイズのブロックに分割する。
（ＳＴ２ｂ）から（ＳＴ３）までは、実施の形態１で説明した処理と同様である。
この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、ブロックの分解能セルの数が最適化される。これにより、積分路探索領域を目標の移動量に応じて最適化することができ、積分値生成部２０における積分路探索の効率が向上する。
以上をまとめると、この実施の形態に係る目標検出装置１は、信号検出の計算機負荷を低減させるレンジ方向ブロックサイズ、アジマス方向ブロックサイズ及び仰角方向ブロックサイズの最適化手段を持つことを特徴する。
実施の形態６．
この実施の形態では、目標検出装置１の振幅評価部２０３によるブロックの尤度比の算出方法と、ブロック代表セルの選択方法とについて説明する。
ここでは、３つのブロックの尤度比の算出方法と、２つのブロック代表セルの選択方法とについて説明する。
この実施の形態では、目標検出装置１の振幅評価部２０３によるブロックの尤度比の算出方法と、ブロック代表セルの選択方法とについて説明する。
ここでは、３つのブロックの尤度比の算出方法と、２つのブロック代表セルの選択方法とについて説明する。
まず、ブロックの尤度比の算出方法について説明する。
１つ目のブロックの尤度比の算出方法は、実施の形態１で説明した方法と同様である。つまり、ブロックに含まれる分解能セルの尤度比の内、最大の尤度比をそのブロックの尤度比とする方法である。
すなわち、この方法によれば、尤度比Ｌｂ（Θｋ）の算出方法は、式（２２）のように示すことができる。
１つ目のブロックの尤度比の算出方法は、実施の形態１で説明した方法と同様である。つまり、ブロックに含まれる分解能セルの尤度比の内、最大の尤度比をそのブロックの尤度比とする方法である。
すなわち、この方法によれば、尤度比Ｌｂ（Θｋ）の算出方法は、式（２２）のように示すことができる。
２つ目のブロックの尤度比の算出方法は、ブロックに含まれる分解能セルの内、最大の振幅値を有する分解能セルについて算出した尤度比をそのブロックの尤度比とする方法である。
すなわち、この方法によれば、尤度比Ｌｂ（Θｋ）の算出方法は、式（２３）のように示すことができる。
すなわち、この方法によれば、尤度比Ｌｂ（Θｋ）の算出方法は、式（２３）のように示すことができる。
３つ目のブロックの尤度比の算出方法は、ブロックに含まれる分解能セルの振幅値の平均値から算出した尤度比をそのブロックの尤度比とする方法である。
つまり、振幅評価部２０３は、まず、式（２４）のように、ブロックに含まれる分解能セルの振幅値の平均値を算出する。次に、振幅評価部２０３は、算出した振幅値の平均値に基づき、尤度比を算出する。そして、振幅評価部２０３は、振幅値の平均値から算出した尤度比を、そのブロックの尤度比とする。
つまり、振幅評価部２０３は、まず、式（２４）のように、ブロックに含まれる分解能セルの振幅値の平均値を算出する。次に、振幅評価部２０３は、算出した振幅値の平均値に基づき、尤度比を算出する。そして、振幅評価部２０３は、振幅値の平均値から算出した尤度比を、そのブロックの尤度比とする。
次に、ブロック代表セルの選択方法について説明する。
１つ目のブロック代表セルの選択方法は、実施の形態１で説明した方法と同様である。つまり、ブロックに含まれる分解能セルの内、最大の尤度比を有する分解能セルをブロック代表セルとする方法である。
つまり、振幅評価部２０３は、まず、ブロックに含まれる全ての分解能セルの尤度比を算出する。次に、振幅評価部２０３は、そのブロックに含まれる分解能セルの内、最大の尤度比を有する分解能セルを選択して、ブロック代表セルとする。
１つ目のブロック代表セルの選択方法は、実施の形態１で説明した方法と同様である。つまり、ブロックに含まれる分解能セルの内、最大の尤度比を有する分解能セルをブロック代表セルとする方法である。
つまり、振幅評価部２０３は、まず、ブロックに含まれる全ての分解能セルの尤度比を算出する。次に、振幅評価部２０３は、そのブロックに含まれる分解能セルの内、最大の尤度比を有する分解能セルを選択して、ブロック代表セルとする。
２つ目のブロック代表セルの選択方法は、ブロックに含まれる分解能セルの内、最大の振幅値を有する分解能セルをブロック代表セルとする方法である。
なお、いずれのブロックの尤度比の算出方法とブロック代表セルの選択方法とを組み合わせてもよく、いずれのブロックの尤度比の算出方法とブロック代表セルの選択方法とを採用した場合であっても、振幅評価部２０３は算出したブロックの尤度比とブロック代表セルとをブロック代表セル情報保持部２０５に記憶する。
この実施の形態に係る目標検出装置１によれば、状況に応じたブロックの尤度比の算出方法とブロック代表セルの選択方法とを採用することにより、的確に目標を検出することができる。
以上をまとめると、この実施の形態に係る目標検出装置１は、セルブロックを構成する分解能セルの中で最大の尤度比を持つ分解能セルをそのブロックの代表点とする、又は、セルブロックを構成する分解能セルの中で最大の振幅を持つ分解能セルをそのセルブロックの代表点とすることを特徴とする。
また、この実施の形態に係る目標検出装置１は、セルブロックを構成する分解能セルの中で最大の振幅を持つ分解能セルの尤度比をブロックの代表尤度比とする、又は、セルブロックを構成する分解能セルの平均振幅の尤度比をブロックの代表尤度比することを特徴とする。
また、この実施の形態に係る目標検出装置１は、セルブロックを構成する分解能セルの中で最大の振幅を持つ分解能セルの尤度比をブロックの代表尤度比とする、又は、セルブロックを構成する分解能セルの平均振幅の尤度比をブロックの代表尤度比することを特徴とする。
次に、上記実施の形態における目標検出装置１のハードウェア構成について説明する。
図１７は、目標検出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１７に示すように、目標検出装置１は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
図１７は、目標検出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１７に示すように、目標検出装置１は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０は、不揮発性メモリの一例である。ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３とＲＡＭ９１４とは、記憶装置の一例である。通信ボード９１５とキーボード９０２とは、入力装置の一例である。また、通信ボード９１５は、出力装置の一例である。さらに、通信ボード９１５は、通信装置の一例である。また、さらに、ＬＣＤ９０１は、表示装置の一例である。
磁気ディスク装置９２０又はＲＯＭ９１３などには、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
プログラム群９２３には、上記の説明において「信号処理部１０」、「積分値生成部２０」、「目標検出部３０」、「目標情報算出部４０」、「表示部５０」、「追尾処理部６０」等として説明した機能を実行するプログラムやその他のプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、上記の説明において「ディジタルビデオ信号」、「位置情報」、「尤度比」、「推移確率」、「算出方法」、「確率密度関数」、「ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値」等として説明した情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶される。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵ９１１の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、上記の説明におけるフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、その他光ディスク等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
ファイル群９２４には、上記の説明において「ディジタルビデオ信号」、「位置情報」、「尤度比」、「推移確率」、「算出方法」、「確率密度関数」、「ｔｒａｃｋ ｓｃｏｒｅ値」等として説明した情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶される。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵ９１１の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、上記の説明におけるフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、その他光ディスク等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
また、上記の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。また、「〜装置」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。さらに、「〜処理」として説明するものは「〜ステップ」であっても構わない。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ＲＯＭ９１３等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、上記で述べた「〜部」としてコンピュータ等を機能させるものである。あるいは、上記で述べた「〜部」の手順や方法をコンピュータ等に実行させるものである。
１ 目標検出装置、１０ 信号処理部、２０ 積分値生成部、２０１ ビデオ記憶部、２０２ ブロック分割部、２０３ 振幅評価部、２０４ 振幅評価情報記憶部、２０５ ブロック代表セル情報保持部、２０６ 積分路探索部、２０７ 対応確率記憶部、２０８ 探索幅設定部、２０９ 積分路評価部、２１０ 積分値算出部、２１１ 積分値記憶部、２１２ 状態量更新部、２１３ スキャン回数判定部、２１４ ブロックサイズ設定部、２１５ レンジサイズ設定部、２１６ アジマスサイズ設定部、２１７ 仰角サイズ設定部、３０ 目標検出部、４０ 目標情報算出部、４０１ 目標履歴記憶部、４０２ 連立方程式処理部、４０３ 方程式変数定義部、４０４ 方程式モデル定義部、５０ 表示部、６０ 追尾処理部、６０１ 測位結果記憶部、６０２ 相関処理部、６０３ 相関判定基準定義部、６０４ 平滑処理部、６０５ 平滑処理変数定義部、６０６ 平滑処理モデル定義部。
Claims (13)
- レーダセンサが受信した信号から目標を検出する目標検出装置であり、
上記レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号であって、複数の分解能セルから構成されたディジタルビデオ信号を取得して記憶装置に記憶するビデオ記憶部と、
上記ビデオ記憶部が記憶したディジタルビデオ信号を処理装置により分割して、複数の分解能セルから構成された複数のブロックを生成するブロック分割部と、
上記ブロック分割部が分割して生成した各ブロックについて、各ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に基づき、上記各ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値を処理装置により算出する評価値算出部と、
上記各スキャン処理で得られた信号から生成された各ディジタルビデオ信号について、画像信号を分割して生成した複数のブロックの各ブロックが、１つ前に行われたスキャン処理で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを処理装置により判定することにより、上記各ディジタルビデオ信号間の対応するブロックを処理装置により判定する対応ブロック判定部と、
上記評価値算出部が算出した評価値であって、上記対応ブロック判定部が判定した対応するブロックの評価値を処理装置により積分して積分値を算出する積分処理部と、
上記積分処理部が算出した積分値から所定の閾値を超える積分値を処理装置により検出することで、目標を検出する目標検出部と
を備えることを特徴とする目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記ディジタルビデオ信号の各分解能セルの振幅値が目標である確率と、上記振幅値が目標でない確率とを定めた振幅評価情報を記憶装置に記憶する振幅評価情報記憶部を備え、
上記評価値算出部は、ブロックに含まれる各分解能セルについて上記振幅評価情報記憶部が記憶した振幅評価情報が示す目標である確率と目標でない確率とに基づき、各ブロックに目標が含まれる可能性を示す尤度比を算出し、上記尤度比から上記評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記各ブロックが、上記複数の前ブロックの各前ブロックと対応する対応確率を記憶装置に記憶する対応確率記憶部を備え、
上記対応ブロック判定部は、上記対応確率記憶部が記憶した対応確率に基づき、上記各ブロックが、いずれの前ブロックに対応するかを判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記各ブロックについて、上記対応ブロック判定部が対応すると判定した前ブロックに対して上記対応確率記憶部が記憶した対応確率と、上記各ブロックに対して算出された上記評価値との和を上記各ブロックの新たな評価値として算出する評価値更新部を備え、
上記積分処理部は、上記評価値更新部が算出した新たな評価値を積分して上記各ブロックの積分値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記ディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理が上記複数回のスキャン処理の何回目のスキャン処理であるかを示すスキャン回数を処理装置により判定するスキャン回数判定部を備え、
上記評価値更新部は、
上記スキャン回数判定部が判定したスキャン回数が所定の回数以下である場合には、上記評価値算出部が算出した評価値を新たな評価値とするとともに、
スキャン回数が所定の回数より多い場合には、上記各ブロックについて、上記対応ブロック判定部が対応すると判定した前ブロックに対して上記対応確率記憶部が記憶した対応確率と、上記各ブロックに対して算出された上記評価値との和を上記各ブロックの新たな評価値として算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記目標検出部が検出した閾値を越える積分値の算出元になった各ディジタルビデオ信号のブロックの位置情報に基づき、目標の位置情報と速度情報とを処理装置により算出する目標情報算出部
を備えることを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記目標情報算出部が算出した目標分解能セルの位置情報と速度情報とに基づき、処理装置により目標の追尾を行う追尾処理部
を備えることを特徴とする請求項６に記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記ブロック分割部が分割するブロックに含める分解能セルの所定の方向の個数を、上記ディジタルビデオ信号を生成するための信号を得たスキャン処理までの各スキャン処理間におけるブロックの上記所定の方向への移動量に応じて処理装置により設定するセルブロックサイズ設定部と
を備えることを特徴とする請求項１から７までのいずれかに記載の目標検出装置。 - 上記評価値算出部は、上記各ブロックに含まれる分解能セルのうち、最も尤度比が高い分解能セルを代表セルとして選択し、選択した代表セルの尤度比をそのブロックの尤度比として算出する
ことを特徴とする請求項１から８までのいずれかに記載の目標検出装置。 - 上記評価値算出部は、上記各ブロックに含まれる分解能セルの尤度比の平均値をそのブロックの尤度比として算出する
ことを特徴とする請求項１から８までのいずれかに記載の目標検出装置。 - 上記目標検出装置は、さらに、
上記複数の前ブロックのうち、所定の前ブロックを探索領域として設定して記憶装置に記憶する探索幅設定部を備え、
上記対応ブロック判定部は、上記各ブロックが、上記複数の前ブロックのうち、上記探索幅設定部が探索領域として設定した前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを判定する
ことを特徴とする請求項１から１０までのいずれかに記載の目標検出装置。 - レーダセンサが受信した信号から目標を検出する目標検出方法であり、
記憶装置が、上記レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号であって、複数の分解能セルから構成されたディジタルビデオ信号を取得して記憶するビデオ記憶ステップと、
処理装置が、上記ビデオ記憶ステップで記憶したディジタルビデオ信号を分割して、複数の分解能セルから構成された複数のブロックを生成するブロック分割ステップと、
処理装置が、上記ブロック分割ステップで分割して生成した各ブロックについて、各ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に基づき、上記各ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値を算出する評価値算出ステップと、
処理装置が、上記各スキャン処理で得られた信号から生成された各ディジタルビデオ信号について、ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数のブロックの各ブロックが、１つ前に行われたスキャン処理で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを判定することにより、上記各ディジタルビデオ信号間の対応するブロックを判定する対応ブロック判定ステップと、
処理装置が、上記評価値算出ステップで算出した評価値であって、上記対応ブロック判定ステップで判定した対応するブロックの評価値を積分して積分値を算出する積分処理ステップと、
処理装置が、上記積分処理ステップで算出した積分値から所定の閾値を超える積分値を検出することで、目標を検出する目標検出ステップと
を備えることを特徴とする目標検出方法。 - レーダセンサが受信した信号から目標を検出する目標検出プログラムであり、
上記レーダセンサが行った複数回のスキャン処理の各スキャン処理で得られた信号から生成されたディジタルビデオ信号であって、複数の分解能セルから構成されたディジタルビデオ信号を取得して記憶装置に記憶するビデオ記憶処理と、
上記ビデオ記憶処理で記憶したディジタルビデオ信号を処理装置により分割して、複数の分解能セルから構成された複数のブロックを生成するブロック分割処理と、
上記ブロック分割処理で分割して生成した各ブロックについて、各ブロックに含まれる分解能セルの振幅値に基づき、上記各ブロックに目標が含まれる可能性を示す評価値を処理装置により算出する評価値算出処理と、
上記各スキャン処理で得られた信号から生成された各ディジタルビデオ信号について、ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数のブロックの各ブロックが、１つ前に行われたスキャン処理で得られた信号から生成された前ディジタルビデオ信号を分割して生成した複数の前ブロックのいずれの前ブロックに対応するかを処理装置により判定することにより、上記各ディジタルビデオ信号間の対応するブロックを処理装置により判定する対応ブロック判定処理と、
上記評価値算出処理で算出した評価値であって、上記対応ブロック判定処理で判定した対応するブロックの評価値を処理装置により積分して積分値を算出する積分処理処理と、
上記積分処理処理で算出した積分値から所定の閾値を超える積分値を処理装置により検出することで、目標を検出する目標検出処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする目標検出プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008046798A JP5078669B2 (ja) | 2008-02-27 | 2008-02-27 | 目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008046798A JP5078669B2 (ja) | 2008-02-27 | 2008-02-27 | 目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2009204434A true JP2009204434A (ja) | 2009-09-10 |
| JP5078669B2 JP5078669B2 (ja) | 2012-11-21 |
Family
ID=41146869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008046798A Expired - Fee Related JP5078669B2 (ja) | 2008-02-27 | 2008-02-27 | 目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5078669B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011226923A (ja) * | 2010-04-20 | 2011-11-10 | Mitsubishi Electric Corp | 目標検出装置 |
| JP2012093286A (ja) * | 2010-10-28 | 2012-05-17 | Mitsubishi Electric Corp | 目標検出装置および目標検出方法 |
| JP2012189430A (ja) * | 2011-03-10 | 2012-10-04 | Japan Radio Co Ltd | スキャン相関処理装置、レーダ装置、及びスキャン相関処理方法 |
| JP2021175951A (ja) * | 2020-05-01 | 2021-11-04 | 株式会社Soken | 物体検出装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003107149A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Toshiba Corp | レーダ装置 |
| JP2003344527A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-03 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2007333515A (ja) * | 2006-06-14 | 2007-12-27 | Mitsubishi Electric Corp | 目標検出装置 |
-
2008
- 2008-02-27 JP JP2008046798A patent/JP5078669B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003107149A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Toshiba Corp | レーダ装置 |
| JP2003344527A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-03 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2007333515A (ja) * | 2006-06-14 | 2007-12-27 | Mitsubishi Electric Corp | 目標検出装置 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011226923A (ja) * | 2010-04-20 | 2011-11-10 | Mitsubishi Electric Corp | 目標検出装置 |
| JP2012093286A (ja) * | 2010-10-28 | 2012-05-17 | Mitsubishi Electric Corp | 目標検出装置および目標検出方法 |
| JP2012189430A (ja) * | 2011-03-10 | 2012-10-04 | Japan Radio Co Ltd | スキャン相関処理装置、レーダ装置、及びスキャン相関処理方法 |
| JP2021175951A (ja) * | 2020-05-01 | 2021-11-04 | 株式会社Soken | 物体検出装置 |
| JP7409959B2 (ja) | 2020-05-01 | 2024-01-09 | 株式会社Soken | 物体検出装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5078669B2 (ja) | 2012-11-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6455113B2 (ja) | 物体追跡方法と装置 | |
| US9646389B2 (en) | Systems and methods for image scanning | |
| US10255673B2 (en) | Apparatus and method for detecting object in image, and apparatus and method for computer-aided diagnosis | |
| KR20150110697A (ko) | 타깃 오브젝트를 추적 및 검출하기 위한 시스템들 및 방법들 | |
| JP5709651B2 (ja) | 追尾装置 | |
| CN108280843A (zh) | 一种视频目标检测跟踪方法及设备 | |
| Ttofis et al. | Towards accurate hardware stereo correspondence: A real-time fpga implementation of a segmentation-based adaptive support weight algorithm | |
| JP2015176175A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
| CN112597837A (zh) | 图像检测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品 | |
| US20190066311A1 (en) | Object tracking | |
| Schweitzer et al. | A dual-bound algorithm for very fast and exact template matching | |
| JP5078669B2 (ja) | 目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム | |
| CN112949519A (zh) | 目标检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| US11640553B2 (en) | Method for analyzing time-series data based on machine learning and information processing apparatus | |
| CN113192110A (zh) | 多目标跟踪方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116433722A (zh) | 目标跟踪方法、电子设备、存储介质及程序产品 | |
| KR101919698B1 (ko) | 실루엣을 적용한 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법 및 시스템 | |
| CN115695777A (zh) | 检测视频卡顿的方法及装置、存储介质及电子设备 | |
| CN111382643A (zh) | 一种手势检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111160190B (zh) | 面向车载行人检测的分类辅助核相关滤波跟踪方法 | |
| CN106792510B (zh) | 一种指纹定位中的预测式指纹图搜索方法 | |
| JP3346326B2 (ja) | パルス列分類装置 | |
| US9922262B2 (en) | Method and apparatus for tracking target object | |
| KR102319015B1 (ko) | 정밀 점유 지도 작성을 위한 적응형 커널 추론 방법 및 장치 | |
| EP4083909A1 (en) | Identification information addition device, identification information addition method, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20101203 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120620 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120731 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120828 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150907 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |