JP2010054284A

JP2010054284A - 複合センサ装置

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Publication number: JP2010054284A
Application number: JP2008218350A
Authority: JP
Inventors: Hidetoshi Furukawa; 英俊古川
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2008-08-27
Filing date: 2008-08-27
Publication date: 2010-03-11
Anticipated expiration: 2028-08-27
Also published as: JP5319207B2

Abstract

【課題】被探知性を低下させつつ追尾性能を向上させた、小型かつ低消費電力の複合センサ装置を得る。
【解決手段】パッシブセンサ及びアクティブセンサによる目標の観測値を融合し、これを等速直線運動等の所定の運動モデルに基づき構成された追尾フィルタによりフィルタリング処理を行って、その処理結果と観測値との残差、すなわち、所定の運動モデルと異なる目標の運動を、目標のマニューバとして検出し、マニューバ段階値として定量化する。そして、このマニューバ段階値が変化した場合、及びフィルタリング処理による目標の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を越えた場合の少なくとも１つの場合に、継続して観測を行っているパッシブセンサに加え、アクティブセンサによる観測を行うように観測スケジューリングを制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、電磁波または音波を放射することなく目標を観測するパッシブセンサと、電磁波または音波を放射して目標を観測するアクティブセンサとを用いて目標情報を取得する複合センサ装置に関する。

従来より、電磁波または音波の放射を伴わないパッシブセンサと、電磁波または音波を放射するアクティブセンサとを用いて目標を観測する装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。このような、パッシブセンサ及びアクティブセンサによる目標の観測値を用いて目標の追尾を行う、従来の複合センサ装置の構成の一例を図６のブロック図に示す。この図６に例示した従来の複合センサ装置は、電磁波または音波を放射せずに目標の角度を観測するパッシブセンサ６１、電磁波または音波を放射して目標の距離及び角度を観測するアクティブセンサ６２、パッシブセンサ６１からの観測値に基づき追尾フィルタを用いて目標の角度の平滑値、及び予測値を算出する角度追尾処理部６３、アクティブセンサ６２からの観測値に基づき追尾フィルタを用いて目標の距離、及び角度の平滑値、及び予測値を算出する距離・角度追尾処理部６４、ならびに、角度追尾処理部６３及び距離・角度追尾処理部６４からのそれぞれの処理結果をデータ融合して目標の平滑値、及び予測値を算出するとともに、パッシブセンサ６１及びアクティブセンサ６２の観測タイミングのスケジューリングを行うデータ融合・制御部６５から構成されている。

次に、この図６に例示した従来の複合センサ装置の動作について、図７のフローチャートを参照して説明する。まず、データ融合・制御部６５によるスケジューリングにより、当該観測タイミングでのセンサの選択制御がなされる（ＳＴ７０１）。ここで、パッシブセンサ６１が選択されると、このデータ融合・制御部６５からの制御信号に基づきパッシブセンサ６１による目標の観測が行われ（ＳＴ７０２）、さらに、その観測値としての測角データに基づいて、角度追尾処理部６３において追尾フィルタを用いた処理により目標の角度の平滑値、及び予測値が算出され、データ融合・制御部６５に送出される（ＳＴ７０３）。一方、ＳＴ７０１の動作ステップにおいてアクティブセンサ６２が選択されると、データ融合・制御部６５から制御信号に基づきアクティブセンサ６２による目標の観測が行われ（ＳＴ７０４）、さらに、その観測値としての測距・測角データに基づいて、距離・角度追尾処理部６４において追尾フィルタを用いた処理により目標の距離及び角度の平滑値、及び予測値が算出され、データ融合・制御部６５に送出される（ＳＴ７０５）。

次いで、データ融合・制御部６５において、各観測タイミングで取得された角度追尾処理部６３、及び距離・角度追尾処理部６４からの平滑値がデータ融合され、目標の平滑値及び予測値が算出される（ＳＴ７０６）。次いで、以降の観測タイミングのセンサ選択のスケジューリングがなされ、各センサに通知される（ＳＴ７０７）。そして、動作終了が指示されるまで、上記した一連の動作ステップが繰り返される（ＳＴ７０８）。なお、追尾フィルタ等については、例えば、非特許文献１等に詳述されている。
特開平７−１２８４３６号公報（第４ページ、図１）吉田孝監修「改訂レーダ技術」電子情報通信学会、平成８年１０月１日、Ｐ．２６４−２６７

上記したように、パッシブセンサとアクティブセンサとによって構成された複合センサ装置では、センサ観測値を追尾フィルタによってフィルタリング処理し、目標の平滑値や予測値等の目標情報を取得している。ここで、装置の被探知性を低下させるには、パッシブセンサにより目標の角度情報を継続して観測しつつ、目標の角度及び距離情報が観測可能なアクティブセンサの使用を最小限に抑えるよう、それぞれのセンサの観測タイミングがスケジューリングされる。

しかしながら、目標が、例えば追尾フィルタの運動モデルと異なるような、急激な変化を伴う運動を行った場合等は、フィルタリング処理後における目標情報中の誤差が増大してしまうことがあり、必ずしも十分な追尾性能を得ることができなかった。また、追尾性能を向上させるためにアクティブセンサを使用する時間間隔を狭くすると、被探知性が悪化するとともに、電磁波等の放射に要する消費電力の増大、そしてそれに伴う装置冷却や電力供給のために装置が大型化するという課題があった。

本発明は、上述の事情を考慮してなされたものであり、被探知性を低下させつつ、追尾性能の向上を図るとともに、消費電力を抑えて小型化した複合センサ装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の複合センサ装置は、電磁波または音波の放射を伴わずに目標の角度を観測するパッシブセンサと、電磁波または音波を放射して前記目標までの距離または前記目標までの距離及び角度を観測するアクティブセンサと、所定の運動モデルに基づき構成された追尾フィルタを有し、前記パッシブセンサによる目標の観測結果と前記アクティブセンサによる目標の観測結果とを観測値レベルで融合したデータから前記目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列ならびに予測値及び予測誤差共分散行列を含む目標情報を算出する追尾手段と、この追尾手段での目標情報の算出時における観測値との残差及び残差共分散行列に基づき前記所定の運動モデルと異なる前記目標の運動をこの目標のマニューバとして検出するとともに、この検出したマニューバの状態をあらかじめ設定された複数のしきい値に対応付けた複数のマニューバ段階値に区分するマニューバ検出手段と、このマニューバ検出手段からのマニューバ段階値に基づき前記追尾フィルタのシステム雑音のレベルを制御するシステム雑音制御手段と、前記パッシブセンサによる前記目標の観測を継続しつつ、前記追尾手段からの平滑誤差共分散行列、予測誤差共分散行列、及び前記マニューバ検出手段からのマニューバ段階値の少なくとも１つに基づいて、前記パッシブセンサ及び前記アクティブセンサの観測タイミングのスケジューリングを行うセンサ制御手段とを有することを特徴とする。

また、前記センサ制御手段は、前記パッシブセンサによる前記目標の観測を継続しつつ、前記追尾手段からの前記目標の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を超えた場合、及び前記マニューバ検出手段からの前記目標のマニューバ段階値が変化した場合の少なくとも１つの場合に、前記アクティブセンサにより前記目標の観測を行うようスケジューリングすることを特徴とする。

また、前記センサ制御手段は、前記パッシブセンサによる前記目標の観測を継続しつつ、前記マニューバ検出手段からの前記目標のマニューバ段階値に対応付けてあらかじめ設定された前記アクティブセンサの観測時間間隔に基づいて、前記アクティブセンサにより前記目標の観測を行うようスケジューリングすることを特徴とする。

さらに、前記センサ制御手段は、前記追尾手段からの目標情報に基づいて前記アクティブセンサの電磁波または音波の放射方向を制御するとともに、前記アクティブセンサは、この制御に基づき指定された方向に電磁波または音波を放射することを特徴とする。

本発明によれば、被探知性を低下させつつ追尾性能を向上させた、小型かつ低消費電力の複合センサ装置を得ることができる。

以下に、本発明に係る複合センサ装置を実施するための最良の形態について、図１乃至図５を参照して説明する。

図１は、本発明に係る複合センサ装置の第１の実施例の構成を示すブロック図である。この図１に例示した複合センサ装置は、パッシブセンサ１１、アクティブセンサ１２、データ融合・追尾処理部１３、マニューバ検出部１４、及び制御部１５から構成されている。パッシブセンサ１１は、例えば撮像センサや電波受信センサ等を有し、電磁波または音波の放射を伴わずに、後述する制御部１５からの制御による観測タイミングで目標の角度を観測し、その結果をデータ融合・追尾処理部１３に送出する。アクティブセンサ１２は、例えばレーザセンサやレーダセンサ等を有し、制御部１５からの制御による観測タイミングで電磁波または音波を放射して目標までの距離及び角度を観測し、その結果をデータ融合・追尾処理部１３に送出する。

データ融合・追尾処理部１３は、所定の運動モデルに基づき構成された追尾フィルタを有しており、パッシブセンサ１１及びアクティブセンサ１２からの観測結果を融合したデータを、この追尾フィルタを用いてフィルタリング処理し、目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列、ならびに目標の予測値及び予測誤差共分散行列を含む目標情報を算出する。本実施例においては、追尾フィルタを、例えば線形カルマンフィルタとし、その運動モデルは、例えば等速直線運動としている。また、後述するマニューバ検出部１４からのマニューバ段階値に基づいて、上記した自身の追尾フィルタ内に目標運動の不確実さ（誤差）成分として取り込んであるシステム雑音のレベルが目標の運動モデルに適合するよう制御する。

マニューバ検出部１４は、データ融合・追尾処理部１３において算出した目標情報と観測値との残差及び残差共分散行列に基づいて、上記した追尾フィルタの運動モデルと異なる目標の運動を検出し、これをその目標のマニューバとして、あらかじめ設定された複数のしきい値に対応付けたマニューバ段階値に区分して出力する。本実施例においては、追尾フィルタの運動モデルを等速直線運動としているので、検出される目標のマニューバとしては、例えば目標を航空機とすると、運動モデルと異なる動き、すなわち、上昇、下降、及び旋回といった運動について、その緩急に応じて区分されてマニューバ段階値として出力される。

制御部１５は、データ融合・追尾処理部１３からの目標情報、及びマニューバ検出部１４からのマニューバ段階値の少なくとも１つに基づいて、パッシブセンサ１１及びアクティブセンサ１２の観測タイミングのスケジューリングを行う。本実施例では、装置の被探知性を低下させるように、パッシブセンサ１１による目標の角度の観測を継続しつつ、アクティブセンサ１２の使用を最小限に抑えたスケジューリングがなされる。また、本実施例においては、データ融合・追尾処理部１３にて算出された目標の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を越えた場合、及びマニューバ検出部１４からの目標のマニューバ段階値が変化した場合の少なくとも１つの場合に、アクティブセンサ１２を動作させるようスケジューリングを行う。すなわち、パッシブセンサ１１に対しては、例えば等時間間隔で継続して観測を行うようにスケジューリングする中で、上記した条件の少なくとも１つが発生した場合には、直後の観測タイミングではアクティブセンサ１２を用いた観測を行うよう、各センサに対するスケジューリングを行う。

次に、前出の図１、ならびに図２のフローチャートを参照して、上述のように構成された本実施例の複合センサ装置の動作について説明する。図２は、図１に例示した本発明に係る複合センサ装置の第１の実施例の動作を説明するためのフローチャートである。

はじめに、図２を参照して、全体の動作の流れを説明する。まず、制御部１５によるスケジューリングにより、当該観測タイミングでのセンサの選択がなされる（ＳＴ２０１）。ここで、パッシブセンサ１１が選択されると、制御部１５からの制御に従ってパッシブセンサ１１による目標の角度の観測が行われ、その観測結果がデータ融合・追尾処理部１３に送出される（ＳＴ２０２）。データ融合・追尾処理部１３では、この観測結果に基づいて追尾フィルタによるフィルタリング処理が実行され、目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列が算出される（ＳＴ２０３）。一方、ＳＴ２０１の動作ステップにおいてアクティブセンサ１２が選択されると、制御部１５からの制御に従ってアクティブセンサ１２による目標の距離及び角度の観測が行われ、その観測結果がデータ融合・追尾処理部１３に送出される（ＳＴ２０４）。データ融合・追尾処理部１３では、これら観測結果に基づいてフィルタリング処理により目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列が算出される（ＳＴ２０５）。

次いで、データ融合・追尾処理部１３で算出されたこれら目標情報と観測値との残差及び残差共分散行列に基づいて、マニューバ検出部１４では、目標のマニューバを検出する。そして、その検出結果は、マニューバの程度に応じて複数の段階に区分されたマニューバ段階値として出力される（ＳＴ２０６）。次いで、このマニューバ段階値に基づいて、データ融合・追尾処理部１３では、内部の追尾フィルタに対して、そのシステム雑音レベルがより目標の運動モデルに適合するように制御を行うとともに、フィルタリング処理が継続されて、目標の予測値及び予測誤差共分散行列が算出される（ＳＴ２０７）。次いで、制御部１５では、このようにしてデータ融合・追尾処理部１３にて算出された目標の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を越えた場合、及びマニューバ検出部１４からの目標のマニューバ段階値が変化した場合の、少なくとも１つの場合にアクティブセンサ１２を動作させるよう、以降の観測タイミングにおける各センサのスケジューリングがなされる。図３にその一例をモデル化して示す。図３の事例では、マニューバ検出部１４からのマニューバ段階値が変化した場合にアクティブセンサ１２を動作させるようスケジューリングしたものであり、等時間間隔に設定された観測タイミングにおいて、パッシブセンサ１１による観測を継続しつつ、マニューバ検出部１４からのマニューバ段階値が変化した場合に、その直後の観測タイミングでは、アクティブセンサ１２を動作させ観測を行っている。なお、誤差共分散成分がしきい値を越えた場合もこの事例と同様に、その直後の観測タイミングでアクティブセンサ１２を動作させるよう制御される（ＳＴ２０８）。以降、動作終了まで上述した一連の動作ステップが繰り返される（ＳＴ２０９）。

次に、上記した各動作ステップにおける処理内容について詳細に説明する。まず、ＳＴ２０３及びＳＴ２０５のステップでのフィルタリング処理に際して、目標の角度を観測するパッシブセンサ１１、ならびに距離及び角度を観測するアクティブセンサ１２からの観測結果を観測値ベースでデータ融合する場合の処理内容について説明する。

目標の運動モデルを、以下の式（１）〜式（５）のように定義する。

ここで、ｘ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける距離ｒ_ｋ、方位角θ_ｋとその速度成分からなる状態ベクトル、Ｆ_ｋとＧ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋから観測時刻ｔ_ｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平均０、共分散行列Ｑ_ｋのシステム雑音ベクトル、σ^ｓ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおけるシステム雑音の標準偏差である。また、Ａ^Ｔは、ベクトル又は行列Ａの転置、Ｉ_ｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏ_ｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。

パッシブセンサ１１の観測モデルを、以下の式（６）〜式（８）のように定義する。

ここで、ｙ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の観測ベクトル、Ｈ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の観測行列、ｖ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の平均０、共分散行列Ｒ^ｐ _ｋの観測雑音ベクトル、σ^θ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける観測雑音の方位角成分の標準偏差である。

アクティブセンサ１２の観測モデルを、以下の式（９）〜式（１１）のように定義する。

ここで、ｙ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２の観測ベクトル、Ｈ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２の観測行列、ｖ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２の平均０、共分散行列Ｒ^ａ _ｋの観測雑音ベクトル、σ^ｒ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける観測雑音の距離成分の標準偏差である。なお、アクティブセンサ１２が、測距・測角データの代わりに、測距データのみを出力する場合、アクティブセンサ１２の観測行列Ｈ^ａ _ｋ及び共分散行列Ｒ^ａ _ｋを、それぞれ以下の式（１２）及び式（１３）のように変化させることで対応できる。

ＳＴ２０３の動作ステップでは、パッシブセンサ１１からの測角データを用いて、以下の式（１４）〜式（１８）で表される平滑処理を実施する。

ここで、（ｙチルダ）^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の残差ベクトル、Ｓ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサの残差共分散行列、Ｋ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１のカルマンゲイン行列、（ｘハット）_ｋ｜ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平滑ベクトル、Ｐ_ｋ｜ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平滑誤差共分散行列、（ｘハット）_{ｋ｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋの予測ベクトル、Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋの予測誤差共分散行列である。また、Ａ^−１は、行列Ａの逆行列を示す。

ＳＴ２０５では、アクティブセンサ１２からの測距・測角データを用いて以下の式（１９）〜式（２３）で表される平滑処理を実施する。

ここで、（ｙチルダ）^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２の残差ベクトル、Ｓ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２の残差共分散行列、Ｋ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２のカルマンゲイン行列である。

次に、ＳＴ２０６の動作ステップでのマニューバ検出の際の処理内容について説明する。この動作ステップでは、以下の式（２４）〜式（２５）により、マニューバ状態（マニューバの有無）を検出し、マニューバ段階値に区分する。

ここで、ε_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの正規化残差、（ｙチルダ）^ｐ／ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２の残差ベクトル、ｆ１（・）は、パッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２の残差ベクトルの方位角成分を抽出する関数、Ｓ^ｐ／ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２の残差共分散行列、ｆ２（・）は、パッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２の残差共分散行列の方位角成分を抽出する関数、ｍ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのマニューバ段階値（マニューバの有無）、ｔｈ_ａとｔｈ_ｖは、マニューバの有と無のそれぞれのしきい値であり、ｔｈ_ａ＞ｔｈ_ｖである。なお、正規化残差ε_ｋの算出は、複数観測回の残差ベクトルを重み付き平均するように構成することができる。

次に、ＳＴ２０７の動作ステップでの予測処理の処理内容について説明する。この動作ステップでは、以下の式（２６）〜式（２７）で表される予測処理を実施する。

ここで、（ｘハット）_{ｋ＋１｜ｋ}は、観測時刻ｔ_ｋ＋１の予測ベクトル、Ｐ_{ｋ＋１｜ｋ}は、観測時刻ｔ_ｋ＋１の予測誤差共分散行列である。なお、共分散行列Ｑ_ｋは、目標距離の真値ｒ_ｋが得られないため、以下の式（２８）のように平滑距離ｒ_ｋ｜ｋを用いて算出した値を用いると共に、システム雑音の標準偏差σ^ｓ _ｋは、目標のマニューバ段階値ｍ_ｋによって変化させ、マニューバ段階値が１の場合、大きな値、マニューバ段階値が０の場合、小さな値とする。

次に、ＳＴ２０８の動作ステップでのスケジューリングの処理内容について説明する。この動作ステップでは、以下の式（２９）〜式（３０）のいずれかを満足する場合、アクティブセンサ１２を用いるようにスケジューリングする。

ここで、ｆ３（・）は、誤差共分散行列の距離成分を抽出する関数、ｔｈ_ｒは、しきい値である。なお、平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ｜ｋを用いた式（３０）の代わりに、以下の式（３１）で表されるように、予測誤差共分散行列Ｐ_{ｋ＋１｜ｋ}を用いるように構成することができる。

また、上記した式（２９）〜式（３１）のいずれかを満足する場合、アクティブセンサ１２を用いるようにスケジューリングするよう構成することもできる。

以上説明したように、本実施例においては、パッシブセンサ及びアクティブセンサによる目標の観測値を融合し、これを等速直線運動等の所定の運動モデルに基づき構成された追尾フィルタによりフィルタリング処理を行って、その処理結果と観測値との残差、すなわち、所定の運動モデルと異なる目標の運動を、目標のマニューバとして検出し、マニューバ段階値として定量化している。そして、このマニューバ段階値が変化した場合、及びフィルタリング処理による目標の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を越えた場合の少なくとも１つの場合に、継続して観測を行っているパッシブセンサに加え、アクティブセンサによる観測を行うように観測スケジューリングを制御している。

これにより、例えば、比較的直線的な運動をしている目標（低マニューバの目標）に対してはアクティブセンサを使用する時間間隔を広くして自装置の被探知性を下げ、かつ低消費電力化するとともに、旋回運動のように激しい動きをしている目標（高マニューバの目標）に対してはアクティブセンサを使用する時間間隔を狭くして、その追尾性能を維持・向上させている。従って、被探知性を低下させつつ追尾性能を向上させた、小型かつ低消費電力の複合センサ装置を得ることができる。

図４は、本発明に係る複合センサ装置の第２の実施例の構成を示すブロック図である。また、図５は、この複合センサ装置の第２の実施例の動作を説明するためのフローチャートである、この第２の実施例について、図１乃至図３に示す第１の実施例の各部と同一の部分は同一の符号で示し、その説明は省略する。この第２の実施例が第１の実施例と異なる点は、パッシブセンサ及びアクティブセンサの観測タイミングのスケジューリングを行う際に、第１の実施例においては、パッシブセンサによる目標の観測を継続しつつ、追尾フィルタによるフィルタリング処理結果の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を超えた場合、及び目標のマニューバ段階値が変化した場合の少なくとも１つの場合に、アクティブセンサにより目標の観測を行うようスケジューリングしたのに対し、第２の実施例においては、あらかじめマニューバ段階値とアクティブセンサ１２ａの観測時間間隔とを対応付けたテーブル等を有し、パッシブセンサによる目標の観測を継続しつつ、この目標のマニューバ段階値から上記のテーブルを参照して得たアクティブセンサの観測時間間隔に基づいて、アクティブセンサによる観測をスケジューリングするようにした点である。また、アクティブセンサに対しては、目標情報に基づいて電磁波または音波の放射方向を制御するようにした点である。さらに、第１の実施例では、追尾フィルタを線形カルマンフィルタとしたが、第２の実施例では、これを拡張カルマンフィルタを用いるようにした点である。以下、前出の図１乃至図３、ならびに図４及び図５を参照して、その相違点を中心に説明する。

図４に例示したように、この複合センサ装置は、パッシブセンサ１１、アクティブセンサ１２ａ、データ融合・追尾処理部１３ａ、マニューバ検出部１４、及び制御部１５ａから構成されている。パッシブセンサ１１、及びマニューバ検出部１４は、第１の実施例と同一に構成されている。アクティブセンサ１２ａは、後述する制御部１５ａからの制御による指向方向及び観測タイミングで電磁波または音波を放射して目標までの距離及び角度を観測し、その結果をデータ融合・追尾処理部１３ａに送出する。データ融合・追尾処理部１３ａは、その内部の追尾フィルタを拡張カルマンフィルタとし、この追尾フィルタを用いてパッシブセンサ１１及びアクティブセンサ１２ａからの観測結果を融合したデータをフィルタリング処理し、目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列、ならびに目標の予測値及び予測誤差共分散行列を含む目標情報を算出する。追尾フィルタの運動モデルは、本実施例においても、例えば等速直線運動としている。また、マニューバ検出部１４からのマニューバ段階値に基づいて、システム雑音のレベルが目標の運動モデルに適合するよう制御する。

制御部１５ａは、マニューバ段階値とアクティブセンサ１２ａの観測時間間隔とをあらかじめ対応付けたテーブルを有し、このテーブルを参照して得た観測時間間隔に基づいて、パッシブセンサ１１による目標の観測を継続しつつ、アクティブセンサ１２ａによる観測タイミングのスケジューリングを行う。このテーブルには、例えば低マニューバに対応したマニューバ段階値に対してはアクティブセンサ１２ａの観測時間間隔を長く設定し、反対に高マニューバに対しては短い観測時間間隔を設定することによって、自装置の被探知性を低下させつつ、追尾性能の向上を図っている。加えて、データ融合・追尾処理部１３ａからの目標情報に基づいて、アクティブセンサ１２ａに対して電磁波または音波の放射方向の制御を行う。

次に、図５のフローチャートを参照して、この第２の実施例の複合センサ装置の動作について説明する。はじめに、全体の動作の流れを説明する。

まず、制御部１５ａによるスケジューリングにより、当該観測タイミングでのセンサの選択がなされる（ＳＴ５０１）。ここで、パッシブセンサ１１が選択されると、制御部１５ａからの制御に従ってパッシブセンサ１１による目標の角度の観測が行われ、その観測結果がデータ融合・追尾処理部１３ａに送出される（ＳＴ５０２）。データ融合・追尾処理部１３ａでは、この観測結果に基づいて追尾フィルタによるフィルタリング処理が実行され、目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列が算出される（ＳＴ５０３）。一方、ＳＴ５０１の動作ステップにおいてアクティブセンサ１２ａが選択されると、センサの指向・放射方向の制御を含む制御部１５ａからの制御に従ってアクティブセンサ１２ａによる目標の距離及び角度の観測が行われ、その観測結果がデータ融合・追尾処理部１３ａに送出される（ＳＴ５０４）。データ融合・追尾処理部１３ａでは、これら観測結果に基づいてフィルタリング処理により目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列が算出される（ＳＴ５０５）。

次いで、データ融合・追尾処理部１３ａで算出されたこれら目標情報と観測値との残差及び残差共分散行列に基づいて、マニューバ検出部１４では、目標のマニューバを検出する。そして、その検出結果は、マニューバの程度に応じて複数の段階に区分されたマニューバ段階値として出力される（ＳＴ５０６）。次いで、このマニューバ段階値に基づいて、データ融合・追尾処理部１３ａでは、内部の追尾フィルタに対して、そのシステム雑音レベルがより目標の運動モデルに適合するように制御を行うとともに、フィルタリング処理が継続されて、目標の予測値及び予測誤差共分散行列が算出される（ＳＴ５０７）。

これとあわせ、マニューバ検出部１４からのマニューバ段階値は制御部１５ａにも送出される。制御部１５ａには、マニューバ段階値とアクティブセンサ１２ａの観測時間間隔とをあらかじめ対応付けたテーブルが設定されており、制御部１５ａは、このテーブルを参照してアクティブセンサ１２ａにより目標の観測を行う観測時間間隔を取得するとともに、パッシブセンサ１１による目標の観測を継続しつつ、このテーブルを参照して取得した観測時間間隔でアクティブセンサ１２ａを動作させるように以降の観測タイミングのスケジューリングがなされる。テーブルには、例えば低マニューバのマニューバ段階値に対しては長い観測時間間隔が設定され、高マニューバに対応したマニューバ段階値に対しては短い観測時間間隔が設定されており、観測を継続する中で検出されたマニューバ段階値の変化に応じてアクティブセンサ１２ａによる観測頻度を制御し、自装置の被探知性を低下させつつ、追尾性能の向上を図っている。さらに、制御部１５ａは、データ融合・追尾処理部１３ａから目標情報を受けとり、これらに基づきアクティブセンサ１２ａに対して、観測中の目標の方向に電磁波または音波を放射するよう、放射方向の制御を行う。そして、これら観測タイミングのスケジューリング結果及び放射方向の制御情報は、制御部１５ａからパッシブセンサ１１及びアクティブセンサ１２ａに送出される（ＳＴ５０８）。以降、動作終了まで上述した一連の動作ステップが繰り返される（ＳＴ５０９）。

次に、上記した各動作ステップにおける処理内容について詳細に説明する。まず、ＳＴ５０３及びＳＴ５０５のステップでのフィルタリング処理に際して、目標の角度を観測するパッシブセンサ１１、ならびに距離及び角度を観測するアクティブセンサ１２ａからの観測結果を観測値ベースでデータ融合する場合の処理内容について説明する。

目標の運動モデルを、以下の式（３２）〜式（３６）のように定義する。

ここで、ｘ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおけるｘ軸の位置ｐ^ｘ _ｋ、ｙ軸の位置ｐ^ｙ _ｋとその速度成分からなる状態ベクトル、Ｆ_ｋとＧ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋから観測時刻ｔ_ｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平均０、共分散行列Ｑ_ｋのシステム雑音ベクトル、σ^ｓ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおけるシステム雑音の標準偏差である。また、Ａ^Ｔは、ベクトル又は行列Ａの転置、Ｉ_ｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏ_ｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。

パッシブセンサ１１の観測モデルを以下の式（３７）〜式（３９）のように定義する。

ここで、ｙ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の観測ベクトル、ｈ^ｐ _ｋ（・）は、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の観測関数、ｖ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の平均０、共分散行列Ｒ^ｐ _ｋの観測雑音ベクトルである。

アクティブセンサ１２ａの観測モデルを以下の式（４０）〜式（４２）ように定義する。

ここで、ｙ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａの観測ベクトル、ｈ^ａ _ｋ（・）は、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａの観測関数、ｖ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａの平均０、共分散行列Ｒ^ａ _ｋの観測雑音ベクトルである。

ＳＴ５０３の動作ステップでは、パッシブセンサ１１からの測角データを用いて、以下の式（４３）〜式（４８）で表される平滑処理を実施する。

ここで、（ｙチルダ）^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の残差ベクトル、Ｈ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１のヤコビアン行列、Ｓ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１の残差共分散行列、Ｋ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１のカルマンゲイン行列、（ｘハット）_ｋ｜ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平滑ベクトル、Ｐ_ｋ｜ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平滑誤差共分散行列、（ｘハット）_{ｋ｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋの予測ベクトル、Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋの予測誤差共分散行列である。また、Ａ^−１は、行列Ａの逆行列を示す。

ＳＴ５０５の動作ステップでは、アクティブセンサ１２ａからの測距・測角データを用いて以下の式（４９）〜式（５４）で表される平滑処理を実施する。

ここで、（ｙチルダ）^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａの残差ベクトル、Ｈ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａのヤコビアン行列、Ｓ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａの残差共分散行列、Ｋ^ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのアクティブセンサ１２ａのカルマンゲイン行列である。

次に、ＳＴ５０６の動作ステップでのマニューバ検出の際の処理内容について説明する。この動作ステップでは、以下の式（５５）〜式（５６）により、マニューバ状態を検出し、マニューバ段階値に区分する。

ここで、ε_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの正規化残差、（ｙチルダ）^ｐ／ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２ａの残差ベクトル、ｆ１（・）は、パッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２ａの残差ベクトルの方位角成分を抽出する関数、Ｓ^ｐ／ａ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２ａの残差共分散行列、ｆ２（・）は、パッシブセンサ１１又はアクティブセンサ１２ａの残差共分散行列の方位角成分を抽出する関数、ｍ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのマニューバ段階値（マニューバ状態）、ｔｈ_１とｔｈ_２は、マニューバ段階値判定のそれぞれのしきい値であり、ｔｈ_２＞ｔｈ_１である。なお、マニューバ段階値の分割数は、上記３つに限定されず、任意の値を選択できる。

次に、ＳＴ５０７の動作ステップでの予測処理の処理内容について説明する。この動作ステップでは、以下の式（５７）〜式（５８）で表される予測処理を実施する。

ここで、（ｘハット）_{ｋ＋１｜ｋ}は、観測時刻ｔ_ｋ＋１の予測ベクトル、Ｐ_{ｋ＋１｜ｋ}は、観測時刻ｔ_ｋ＋１の予測誤差共分散行列である。なお、共分散行列Ｑ_ｋは、以下の式（５９）を用いると共に、システム雑音の標準偏差σ^ｓ _ｋは、目標のマニューバ状態ｍ_ｋによって変化させる。

次に、ＳＴ５０８の動作ステップでのスケジューリングの処理内容について説明する。この動作ステップでは、以下の式（６０）を満足する場合、アクティブセンサ１２ａを用いるようにスケジューリングする。

ここで、ｔ^ａ _ｋは、最後にアクティブセンサ１２ａを用いたときの観測時刻、Δｔ（・）は、マニューバ段階値に対応させてあらかじめ設定されたアクティブセンサ１２ａの観測時間間隔である。

以上説明したように、本実施例においても、第１の実施例と同様に、パッシブセンサ及びアクティブセンサによる目標の観測値を融合し、これを所定の運動モデルに基づき構成された追尾フィルタによりフィルタリング処理を行って、その処理結果と観測値との残差から目標のマニューバを検出し、マニューバ段階値として定量化している。そして、マニューバ段階値とアクティブセンサの観測時間間隔とをあらかじめ対応付けたテーブルに基づいて、パッシブセンサによる目標の観測を継続しつつ、アクティブセンサを使用した観測タイミングのスケジューリングを行っている。このテーブルに設定されたアクティブセンサの観測時間間隔は、低マニューバに対応したマニューバ段階値に対しては広い観測時間間隔が、また、高マニューバに対応したマニューバ段階値に対しては狭い観測時間間隔が設定されている。

これにより、第１の実施例と同様に、比較的直線的な運動をしている目標（低マニューバの目標）に対してはアクティブセンサを使用する時間間隔を広くして自装置の被探知性を下げ、かつ低消費電力化するとともに、旋回運動のように激しい動きをしている目標（高マニューバの目標）に対してはアクティブセンサを使用する時間間隔を狭くして、その追尾性能を維持・向上させている。加えて、アクティブセンサに対して、観測中の目標の方向に電磁波または音波を放射するように放射方向の制御を行い、被探知性をより一層低下させるとともに、電力消費を抑制している。従って、被探知性を低下させつつ追尾性能を向上させた、小型かつ低消費電力の複合センサ装置を得ることができる。

なお、本発明は、上記した実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

本発明に係る複合センサ装置の第１の実施例の構成を示すブロック図。図１に例示した本発明に係る複合センサ装置の第１の実施例の動作を説明するためのフローチャート。各観測タイミングで使用されるセンサとマニューバ段階値との関係をモデル化して例示した説明図。本発明に係る複合センサ装置の第２の実施例の構成を示すブロック図。図４に例示した本発明に係る複合センサ装置の第２の実施例の動作を説明するためのフローチャート。従来の複合センサ装置の構成の一例を示すブロック図。図６に例示した従来の複合センサ装置の動作を説明するためのフローチャート。

符号の説明

１１パッシブセンサ
１２、１２ａアクティブセンサ
１３、１３ａデータ融合・追尾処理部
１４マニューバ検出部
１５、１５ａ制御部

Claims

電磁波または音波の放射を伴わずに目標の角度を観測するパッシブセンサと、
電磁波または音波を放射して前記目標までの距離または前記目標までの距離及び角度を観測するアクティブセンサと、
所定の運動モデルに基づき構成された追尾フィルタを有し、前記パッシブセンサによる目標の観測結果と前記アクティブセンサによる目標の観測結果とを観測値レベルで融合したデータから前記目標の平滑値及び平滑誤差共分散行列ならびに予測値及び予測誤差共分散行列を含む目標情報を算出する追尾手段と、
この追尾手段での目標情報の算出時における観測値との残差及び残差共分散行列に基づき前記所定の運動モデルと異なる前記目標の運動をこの目標のマニューバとして検出するとともに、この検出したマニューバの状態をあらかじめ設定された複数のしきい値に対応付けた複数のマニューバ段階値に区分するマニューバ検出手段と、
このマニューバ検出手段からのマニューバ段階値に基づき前記追尾フィルタのシステム雑音のレベルを制御するシステム雑音制御手段と、
前記パッシブセンサによる前記目標の観測を継続しつつ、前記追尾手段からの平滑誤差共分散行列、予測誤差共分散行列、及び前記マニューバ検出手段からのマニューバ段階値の少なくとも１つに基づいて、前記パッシブセンサ及び前記アクティブセンサの観測タイミングのスケジューリングを行うセンサ制御手段と
を有することを特徴とする複合センサ装置。
前記センサ制御手段は、前記パッシブセンサによる前記目標の観測を継続しつつ、前記追尾手段からの前記目標の平滑誤差共分散行列または予測誤差共分散行列から算出される誤差共分散成分が所定のしきい値を超えた場合、及び前記マニューバ検出手段からの前記目標のマニューバ段階値が変化した場合の少なくとも１つの場合に、前記アクティブセンサにより前記目標の観測を行うようスケジューリングすることを特徴とする請求項１に記載の複合センサ装置。
前記センサ制御手段は、前記パッシブセンサによる前記目標の観測を継続しつつ、前記マニューバ検出手段からの前記目標のマニューバ段階値に対応付けてあらかじめ設定された前記アクティブセンサの観測時間間隔に基づいて、前記アクティブセンサにより前記目標の観測を行うようスケジューリングすることを特徴とする請求項１に記載の複合センサ装置。
さらに、前記センサ制御手段は、前記追尾手段からの目標情報に基づいて前記アクティブセンサの電磁波または音波の放射方向を制御するとともに、前記アクティブセンサは、この制御に基づき指定された方向に電磁波または音波を放射することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の複合センサ装置。