JP2014169941A

JP2014169941A - 目標追跡装置の誤警報解析方法、解析装置及び解析プログラム

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Publication number: JP2014169941A
Application number: JP2013042235A
Authority: JP
Inventors: Hidetoshi Furukawa; 英俊古川
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2013-03-04
Filing date: 2013-03-04
Publication date: 2014-09-18
Anticipated expiration: 2033-03-04
Also published as: JP6009973B2

Abstract

【課題】実際の目標追跡装置やその模擬装置を用いずに、誤警報に対する解析処理を短時間に実施する。
【解決手段】目標追跡装置の誤警報に対する解析を行う誤警報解析装置において、目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率、検出対象セル数をパラメータとして設定するパラメータ設定部５と、前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成する状態遷移行列生成部１と、前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する状態確率算出部２と、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率から前記状態を分類し、分類された状態の状態確率を集計する状態確率分類・集計部３と、分類・集計された状態確率に検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出部４を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、レーダ装置、ソナー装置等の目標追跡装置にて生じる誤警報に対する状態確率、航跡数等を解析する誤警報解析方法、解析装置及び解析プログラムに関する。

目標追跡装置の開発において、その性能を把握するための解析として、目標が存在しないにもかかわらず、目標が存在するとされた誤った検出データ、すなわち誤警報の発生を想定し、誤警報に対する航跡数を算出する解析処理が行われる。その解析方法としては、実際の目標追跡装置を用いて目標が存在しないときの航跡数を計測する方法、目標追跡装置の模擬装置（シミュレータ）を用いて多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、その結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する方法がある。

しかしながら、実際の目標追跡装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を実測する場合、長時間の計測が必要であり、性能の把握に時間がかかる。また、目標追跡装置の模擬装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を算出する場合、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、この結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する必要があり、やはり性能の把握に時間がかかる。その時間を短縮するためには、処理能力の高い模擬装置が必要になるという課題があった。

特開２０１０−２２３８１３号公報

小幡康, "航跡型ＭＨＴによる目標追尾開始の性能評価" 電子情報通信学会論文誌Ｂ Vol.J88-B No.5 pp.987-996, 2005.

以上述べたように、実際の目標追跡装置を用いて誤差が少ない性能値を実測する場合には、長時間の計測が必要であって、性能の把握に時間がかかる。また、目標追跡装置の模擬装置を用いて誤差が少ない性能値を算出する場合には、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、この結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する必要があり、性能の把握に時間がかかる、または、処理能力の高い模擬装置が必要になるという課題があった。

本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、実際の目標追跡装置やその模擬装置を用いずに、誤警報に対する解析処理を短時間に実施することのできる目標追跡装置の誤警報解析方法、解析装置及び解析プログラムを提供することを目的とする。

本実施形態によれば、目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析方法として、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定し、前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成し、前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する。

第１の実施形態に係る誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図。図１に示す誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャート。第１の実施形態の状態遷移行列の一例に対応する状態遷移を示す状態遷移図。第２の実施形態に係る誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図。図４に示す誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャート。

以下、実施形態について、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図である。図１に示す誤警報解析装置は、状態遷移行列生成部１、状態確率算出部２、状態確率分類・集計部３、航跡数算出部４及びパラメータ設定部５から構成される。

パラメータ設定部５は、目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）、検出対象セル（ここで、検出対象セルは、目標追跡装置の検出処理において処理対象となるデータの単位。）数をパラメータとして設定する。

状態遷移行列生成部１は、パラメータ設定部５から各状態の遷移確率を入力し、各状態の遷移確率に基づいて、状態遷移行列を生成する。

状態確率算出部２は、パラメータ設定部５から観測回数ａにおける各状態の状態確率（状態の状態確率は、状態の確率と略する場合がある）を観測回数ａにおける状態確率ベクトル（すなわち、状態確率ベクトルの初期値）として入力し、状態遷移行列生成部１で生成された状態遷移行列と観測回数ａにおける状態確率ベクトルに基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の確率を観測回数ｂにおける状態確率ベクトルとして算出する。

状態確率分類・集計部３は、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルから、状態を分類し、分類された状態の確率を集計する。分類・集計される状態確率としては、航跡確立している状態の確率である航跡確率や、航跡確立しておらず航跡候補とみなされる仮航跡の状態の確率である仮航跡確率がある。

航跡数算出部４は、状態確率分類・集計部３で分類・集計された状態確率とパラメータ設定部５から入力した検出対象セル数を乗算し、航跡数を算出する。

図２は、第１の実施形態の誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。以下では、目標追跡装置の航跡確立ロジックが、連続する３回の観測において２回以上の検出があったときに、航跡が確立したと判断する（2 out of 3）を適用した場合を例として具体的な処理の流れを説明する。

図３は上記（2 out of 3）の状態遷移図を示す。図３に示すように、（2 out of 3）では、４つの状態Ｓ_１〜Ｓ_４がある。図３において、状態Ｓ_２とＳ_３が仮航跡の状態、状態Ｓ_４が航跡確立している状態を表している。

状態遷移行列生成部１は、パラメータ設定部５から観測回数ｋ（ｋは、０以上の整数）における状態Ｓ_１〜Ｓ_３のそれぞれに対応する遷移確率ｐ_１（ｋ）〜ｐ_３（ｋ）を入力し、以下の状態遷移行列Ａ（ｋ）を生成する（ステップＳＴ１０１）。

なお、状態Ｓ_１〜Ｓ_３のそれぞれに対応する遷移確率ｐ_１（ｋ）〜ｐ_３（ｋ）は、誤警報確率やそれぞれ状態における相関範囲であるゲートサイズに基づいて設定される。

状態確率算出部２は、以下の漸化式に基づいて、状態確率ベクトルを算出する。

具体的には、状態確率算出部２は、パラメータ設定部５から観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における各状態の確率を状態確率ベクトルＰ（ａ）（＝［Ｐ_１（ａ），Ｐ_２（ａ），Ｐ_３（ａ），Ｐ_４（ａ）］^Ｔ）として入力する。そして、パラメータ設定部５から観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）を入力し、状態遷移行列生成部１で生成された状態遷移行列Ａ（ｋ）と観測回数ａにおける状態確率ベクトルＰ（ａ）に基づいて、以下の式により、観測回数ｂにおける各状態の確率を状態確率ベクトルＰ（ｂ）（＝［Ｐ_１（ｂ），Ｐ_２（ｂ），Ｐ_３（ｂ），Ｐ_４（ｂ）］^Ｔ）として算出する（ステップＳＴ１０２）。

状態確率分類・集計部３は、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）から、状態を分類し、分類された状態の確率を集計する（ステップＳＴ１０３）。分類・集計する状態確率として、航跡確立している状態の確率である航跡確率が選択された場合、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）から、航跡確立している状態Ｓ_４の確率Ｐ_４（ｂ）を航跡確率として出力する。また、分類・集計する状態確率として、航跡確立しておらず航跡候補とみなされる仮航跡の状態の確率である仮航跡確率が選択された場合、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）から、仮航跡の状態Ｓ_２とＳ_３に対応する確率Ｐ_２（ｂ）と確率Ｐ_３（ｂ）を加算し、仮航跡確率として出力する。

航跡数算出部４は、状態確率分類・集計部３で分類・集計された状態確率とパラメータ設定部５から入力した検出対象セル数を乗算して、航跡数を算出する（ステップＳＴ１０４）。状態確率分類・集計部３から、分類・集計する状態確率として、航跡確率が出力された場合、検出対象セル数を乗算することにより、誤警報に対する航跡数を算出することができる。また、分類・集計する状態確率として、仮航跡確率が出力された場合、検出対象セル数を乗算することにより、誤警報に対する仮航跡数を算出することができる。

なお、第１の実施形態の誤警報解析装置では、誤警報に対する状態確率、誤警報に対する分類・集計された状態確率（誤警報に対する航跡確率や仮航跡確率）、誤警報に対する航跡数の全てを算出できるように構成したが、誤警報に対する状態確率を算出する解析装置や、誤警報に対する分類・集計された状態確率を算出する解析装置として構成できるのは勿論である。

また、上記では、時変の状態遷移行列Ａ（ｋ）について説明したが、時不変の状態遷移行列Ａの場合、状態確率算出部２は、以下の式により、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の確率を観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）として算出することができる。

先に述べたように、実際の目標追跡装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を実測する場合、長時間の計測が必要であり、性能の把握に時間がかかる。また、目標追跡装置の模擬装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を算出する場合、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、この結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する必要があり、性能の把握に時間がかかる、または、処理能力の高い模擬装置が必要になるという課題があった。これに対し、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する航跡数を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。

また、目標追跡装置の模擬装置を用いて、発生頻度が低く、モンテカルロ・シミュレーションのステップ毎の結果の多くが０となる「誤警報による航跡確立」という事象から、その発生確率を算出することは、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施する必要があり、模擬装置の結果を解析する解析装置も、大型化するという課題があった。これに対し、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する航跡確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。

さらに、実際の目標追跡装置や模擬装置を用いた場合、外部に出力されない誤警報に対する仮航跡確率や状態確率は、計測することができないという課題があった。これに対し、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する仮航跡確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。さらに、第１の実施形態の解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。

（第２の実施形態）
図４及び図５は、それぞれ図１に示す第１の実施形態を変形した第２の実施形態の誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図と、その処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４及び図５において、図１及び図２と同一部分には同一符号を付して示し、ここでは異なる部分について説明する。

本実施形態において、第１の実施形態の誤警報解析装置と異なる点は、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略し、航跡数算出部４が、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルを直接入力し、この状態確率ベクトルにパラメータ設定部５から入力した検出対象セル数を乗算することで航跡数を算出することにある。すなわち、本実施形態は、航跡数算出に際して、航跡確率あるいは仮航跡確率について分類・集計する必要がない場合に、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略して、解析処理時間の短縮を図っている。また、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略することにより、外部に出力されない状態（Ｓ_１〜Ｓ_３）のそれぞれで処理されている数、すなわち、状態毎の仮航跡数を把握することが可能となる。

なお、上記実施形態では、解析方法を装置によって実現する場合について説明したが、それぞれ図２、図５に示すフローチャートの手順でプログラムを作成し、コンピュータに実行させるようにしても実現可能である。

また、上記実施形態は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わせでもよい。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、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１…状態遷移行列生成部、
２…状態確率算出部、
３…状態確率分類・集計部、
４…航跡数算出部、
５…パラメータ設定部。

Claims

目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析方法であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定し、
前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成し、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する
目標追跡装置の誤警報解析方法。
さらに、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する請求項１記載の誤警報解析方法。
目標追跡装置の誤警報に対する分類・集計された状態確率を算出する誤警報解析方法であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）をパラメータとして設定し、
前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成し、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率から前記状態を分類し、分類された状態の状態確率を集計する目標追跡装置の誤警報解析方法。
さらに、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記分類され集計された観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する請求項３記載の誤警報解析方法。
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析装置であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定するパラメータ設定手段と、
前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成する状態遷移行列生成手段と、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する状態確率算出手段と
を具備する目標追跡装置の誤警報解析装置。
さらに、前記パラメータ設定手段は、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出手段を備える請求項５記載の誤警報解析装置。
目標追跡装置の誤警報に対する分類・集計された状態確率を算出する誤警報解析装置であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）をパラメータとして設定するパラメータ設定手段と、
前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成する状態遷移行列生成手段と、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する状態確率算出手段と、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率から前記状態を分類し、分類された状態の状態確率を集計する状態確率分類・集計手段と
を具備する目標追跡装置の誤警報解析装置。
さらに、前記パラメータ設定手段は、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記分類され集計された観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する鉱石数算出手段を備える請求項７記載の誤警報解析装置。
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する処理をコンピュータに実行させるための誤警報解析プログラムであって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定するステップと、
前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成するステップと、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出するステップと
を具備する目標追跡装置の誤警報解析プログラム。
さらに、前記パラメータを設定するステップは、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出するステップを備える請求項９記載の誤警報解析プログラム。
目標追跡装置の誤警報に対する分類・集計された状態確率を算出する処理をコンピュータに実行させるための誤警報解析プログラムであって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）をパラメータとして設定ステップと、
前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成ステップと、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出ステップと、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率から前記状態を分類し、分類された状態の状態確率を集計するステップと
を具備する目標追跡装置の誤警報解析プログラム。
さらに、前記パラメータを設定するステップは、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記分類され集計された観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出するステップを備える請求項１１記載の誤警報解析プログラム。