JP2016156638A - 情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性の把握が容易になるように情報を提示する。
【解決手段】本実施形態の情報提示装置は、センサからの信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴを用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示するもので、シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、前記モンテカルロシミュレーションの実施により得られる目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として収集し、統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記収集されたシミュレーション結果を統計処理し、前記統計処理された結果を前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として提示する。
【選択図】図１

Description

本実施形態は、目標観測用センサからの時系列の信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出処理を行い、目標検出／目標不検出の判定を行う目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムに関する。

従来より、レーダ装置、ソナー装置等の目標を観測するセンサからの時系列の信号検出結果に基づいて目標を検出する目標検出装置にあっては、目標を確実に検出するために、ＳＰＲＴを用いた目標検出処理（非特許文献１）が実施される。このＳＰＲＴを用いた目標検出処理では、「目標が存在しない」とする仮説Ｈ_０と「目標が存在する」とする仮説Ｈ_１を設定し、仮説検定により「目標が存在しない」とする仮説Ｈ_０が採択された場合、「目標不検出」と判定し、「目標が存在する」とする仮説Ｈ_１が採択された場合、「目標検出」と判定する。この目標検出装置の開発に伴い、その特性に関する情報を提示する情報提示装置が開発されている。この情報提示装置では、目標不検出時の観測回数の期待値と目標検出時の観測回数の期待値を提示している。

なお、特許文献１には、Ｍ中Ｎ検出型の目標検出処理とＳＰＲＴ型の目標検出処理を組み合わせたレーダ信号検出装置の記載がある。

特開２００３−４３１３２号公報

Samuel S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986.

ところで、上記のＳＰＲＴを用いた目標検出装置では、目標検出装置に設定された諸元（第１種の誤り率、第２種の誤り率、真目標の信号検出確率、偽目標の信号検出確率）と、レーダ装置等の目標観測用センサからの時系列の信号検出結果に基づいて、目標が存在するか存在しないのかを判定する。このため、目標検出装置に設定された諸元と目標観測用センサからの信号検出結果によって、目標検出装置の特性が変化する。これに対し、従来の情報提示装置では、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、目標不検出時の観測回数の期待値と目標検出時の観測回数の期待値を提示する。しかしながら、提示される情報が少ないため、目標検出装置の特性の把握が容易ではないという課題がある。

本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性の把握が容易になるように情報を提示することのできる情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本実施形態に係る情報提示装置は、センサからの信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する処理を行い、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果を出力する目標検出装置の特性に関する情報を提示する装置であって、シミュレーション部と、データ収集部と、統計処理部と、操作提示部とを備える。シミュレーション部は、シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、このシミュレーションによる目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力する。データ収集部は、前記シミュレーション部から出力されるシミュレーション結果を収集する。統計処理部は、前記データ収集部で収集されたシミュレーション結果を統計処理諸元に基づいて統計処理し、統計処理結果として出力する。操作提示部は、前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーション部に出力すると共に、前記統計処理部で処理する統計処理諸元を取り込んで前記統計処理部へ出力し、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として前記統計処理部から出力される統計処理結果を提示する。

第１の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図。 第１の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。 第１の実施形態に係る情報提示装置のステップＳ１０２の処理の流れの具体例を示すフローチャート。 第１の実施形態に係る情報提示装置の表示内容の具体例を示す図。 第２の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図。 第２の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る情報提示装置のステップＳ２０２の処理の流れの具体例を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る情報提示装置の表示内容の具体例を示す図。 従来の情報提示装置の構成を示すブロック図。 従来の情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。

まず、本発明の実施の形態を説明するに先立ち、本実施形態が適用される情報提示装置について、図９及び図１０を参照して説明する。

図９は、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置の基本的な構成を示すブロック図である。この情報提示装置は、閾値算出部３１、係数算出部３２、期待値算出部３３、操作表示部３４を備える。

閾値算出部３１は、操作表示部３４からの計算諸元に基づいて、下限閾値Ｃ_１と上限閾値Ｃ_２を算出する。係数算出部３２は、操作表示部３４からの計算諸元に基づいて、係数ａ_１と係数ａ_２を算出する。期待値算出部３３は、閾値算出部３１からの下限閾値Ｃ_１と上限閾値Ｃ_２、係数算出部３２からの係数ａ_１と係数ａ_２、操作表示部３４からの計算諸元に基づいて、目標不検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_０］と目標検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_１］を算出する。操作表示部３４は、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、期待値算出部３３からの目標不検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_０］と目標検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_１］を表示する。

図１０は、図９に示した情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。図１０に沿って、図９に示す情報提示装置の処理の流れを説明する。

まず、処理開始が指示されると、操作表示部３４において、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報を提示（算出）するための計算諸元として、第１種の誤り率α、第２種の誤り率β、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆが取り込まれる（ステップＳ３０１）。次に、閾値算出部３１において、操作表示部３４からの第１種の誤り率αと第２種の誤り率βに基づいて、下限閾値Ｃ_１と上限閾値Ｃ_２が算出される（ステップＳ３０２）。下限閾値Ｃ_１と上限閾値Ｃ_２は、以下の式で算出される。

次に、係数算出部３２において、操作表示部３４からの真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄと偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆに基づいて、係数ａ_１と係数ａ_２が算出される（ステップＳ３０３）。ここで、係数ａ_１と係数ａ_２は、以下の式で算出される。

次に、期待値算出部３３において、閾値算出部３１で算出された下限閾値Ｃ_１と上限閾値Ｃ_２、係数算出部３２で算出された係数ａ_１と係数ａ_２、操作表示部３４に取り込まれた計算諸元（第１種の誤り率α、第２種の誤り率β、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ）に基づいて、目標不検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_０］と目標検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_１］を算出する（ステップＳ３０４）。目標不検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_０］と目標検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_１］は、以下の式で算出される。

最後に、操作表示部３４において、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、目標不検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_０］と目標検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_１］が表示される（ステップＳ３０５）。

以上のように、基本構成における情報提示装置では、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、目標不検出時の観測回数の期待値と目標検出時の観測回数の期待値を提示（表示）している。しかしながら、提示（表示）される情報が少ないため、目標検出装置の特性の把握が容易ではない。そこで、本実施形態では、目標検出装置の特性の把握が容易になるように情報を提示（算出）する。

以下、本発明の実施の形態の図面を参照しながら詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。

第１の実施形態に係る情報提示装置は、シミュレーション部１１、データ収集部１２、統計処理部１３、操作表示部１４を備える。
シミュレーション部１１は、操作表示部１４からのシミュレーション諸元に基づいて、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の処理とセンサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力する。データ収集部１２は、シミュレーション部１１からのシミュレーション結果を収集する。統計処理部１３は、操作表示部１４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部１２で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する。操作表示部１４は、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、統計処理部１３からの統計処理結果を表示する。

図２は、第１の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、第１の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れを説明する。

まず、処理開始が指示されると、操作表示部１４において、モンテカルロシミュレーションを実施するためのシミュレーション諸元として、第１種の誤り率α、第２種の誤り率β、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ、センサの信号検出確率Ｐ、シミュレーション回数Ｎが取り込まれる（ステップＳ１０１）。

次に、シミュレーション部１１において、操作表示部１４からのシミュレーション諸元に基づいて、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の処理とセンサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションが実施され、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２の処理の詳細については後述する。

次に、データ収集部１２において、シミュレーション部１１からのシミュレーション結果が収集される（ステップＳ１０３）。所定のシミュレーション回数（シミュレーション諸元のシミュレーション回数Ｎ）に達するまで、ステップＳ１０２からステップＳ１０３の処理が繰り返される（ステップＳ１０４）。

次に、操作表示部１４において、統計処理により算出する諸元が統計処理諸元として取り込まれる（ステップＳ１０５）。次に、統計処理部１３において、操作表示部１４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部１２で収集したシミュレーション結果がシミュレーション諸元毎に統計処理され、統計処理結果として出力される（ステップＳ１０６）。

最後に、操作表示部１４において、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、統計処理諸元に対応する統計処理部１３からの統計処理結果が表示される（ステップＳ１０７）。

図３は、シミュレーション部１１におけるステップＳ１０２の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、シミュレーション部１１におけるステップＳ１０２の処理の流れを説明する。
ステップＳ１５１において、操作表示部１４からの第１種の誤り率αと第２種の誤り率βに基づいて、上限閾値Ｔ_Ｕと下限閾値Ｔ_Ｌが算出される（ステップＳ１５１）。上限閾値Ｔ_Ｕと下限閾値Ｔ_Ｌは、以下の式で算出される。

なお、上記では、シミュレーション諸元として入力した第１種の誤り率αと第２種の誤り率βに基づいて、上限閾値Ｔ_Ｕと下限閾値Ｔ_Ｌを算出する例を示したが、シミュレーション諸元として、上限閾値Ｔ_Ｕと下限閾値Ｔ_Ｌを直接入力するように構成することができる。

ステップＳ１５２において、センサの信号検出結果を模擬するために、操作表示部１４からのセンサの信号検出確率Ｐに基づき、乱数を用いて観測ｋ回目の信号検出の有無が決定される。

ステップＳ１５３において、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ及び観測ｋ回目の信号検出の有無に基づいて、観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）が算出される（ステップＳ１５３）。観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の式で算出される。

なお、偽目標の信号検出確率が観測毎に変化する場合、観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、観測ｋ回目の偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ（ｋ）を用いて、以下の式で算出するとよい。

ステップＳ１５４，Ｓ１５５において、観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）と上限閾値Ｔ_Ｕが比較され、尤度比ＳＴ（ｋ）が上限閾値Ｔ_Ｕ以上の場合、判定結果は「目標検出」とされる。

ステップＳ１５６，Ｓ１５７において、尤度比ＳＴ（ｋ）が上限閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合、尤度比ＳＴ（ｋ）と下限閾値Ｔ_Ｌが比較され、尤度比ＳＴ（ｋ）が下限閾値Ｔ_Ｌ以下の場合、判定結果は「目標不検出」とされる。

上記以外の場合（尤度比ＳＴ（ｋ）が下限閾値Ｔ_Ｌよりも大きく、上限閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合）、ステップＳ１５２からの処理が繰り返される。すなわち、ステップＳ１５１とステップＳ１５３〜Ｓ１５７により、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の処理が模擬される。

ステップＳ１５８において、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果が得られた場合、判定結果と判定結果が得られたときの観測回数（観測ｋ回目のｋと同じ）がシミュレーション結果として出力される。

なお、ステップＳ１０２の処理は、それぞれの値を対数変換して処理するように構成することができる。この場合、上限閾値Ｔ_Ｕと下限閾値Ｔ_Ｌは、以下の式で算出される。

対応する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の式で算出される。

図４は、上記操作表示部１４の表示内容の具体例を示す図である。

図４（ａ）は、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、観測回数の相対度数分布を図として表示した例であり、図４（ｂ）は、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、観測回数の累積相対度数分布を図として表示した例である。

従来の情報提示装置では、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、目標不検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_０］と目標検出時の観測回数の期待値Ｅ［Ｋ｜θ_１］を提示（表示）することができるが、観測回数の分布については、何の情報も得られない。一方、第１の実施形態に係る情報提示装置によれば、図４（ａ）に示すように、観測回数の相対度数分布を図や表として提示（表示）することに加え、観測回数の期待値、分散、歪度、尖度等の分布特性を示す指標（分布の特徴を代表的に要約して表す統計学上の値である要約統計量と同じ）を提示（表示）することができる。また、図４（ｂ）に示すように、シミュレーション回数Ｎで正規化するように変形した累積相対度数分布により、目標検出の性能を提示（表示）できる。

また、従来の情報提示装置では、センサの信号検出確率として、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄと偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆの２点以外では特性を提示（算出）することができないが、第１の実施形態に係る情報提示装置では、センサの信号検出確率として、任意の信号検出確率における特性を提示（算出）することができる。

さらに、第１の実施形態に係る情報提示装置では、モンテカルロシミュレーションの中に、制約条件（信号検出結果の観測回数として取り得る範囲が整数に限定されていること）が考慮されているので、シミュレーション回数Ｎを多くすることにより、より正確な特性を提示（算出）することができる。

以上説明したように、第１の実施形態に係る情報提示装置によれば、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、観測回数の度数分布、相対度数分布、累積度数分布、累積相対度数分布を図や表として提示（表示）することや、観測回数の期待値、分散、歪度、尖度等の分布特性を示す指標を提示（表示）することができるので、目標検出装置の特性を把握することが容易になる。また、センサの信号検出確率として、任意の信号検出確率における特性を提示（算出）することができるので、目標検出装置の総合的な特性を把握することが容易になる。さらに、モンテカルロシミュレーションの中で制約条件が考慮されているので、シミュレーション回数Ｎを多くすることにより、より正確な特性を提示（算出）することができる。

なお、第１の実施形態に係るシミュレーション部１１、データ収集部１２、統計処理部１３、操作表示部１４の機能をコンピュータに実現させるプログラムとして構成することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る情報提示装置は、「目標が存在する」とする仮説を異なる真目標の信号検出確率が設定された複数の仮説に細分化して、細分化した仮説の検定を行うと共に、これらの結果を総合的に判定し、目標検出／目標不検出の判定を行う目標検出装置の特性に関する情報を提示（算出）する。以下では、「目標が存在しない」とする仮説をＨ_０、「目標が存在する」とする仮説をＭ（Ｍ≧２）個の仮説に細分化し、異なる真目標の信号検出確率が設定されたそれぞれの仮説をＨ_ｉ（１≦ｉ≦Ｍ）と呼ぶ。また、それぞれの仮説に対応する目標モデルをｉ番目の目標モデルと呼ぶ。

図５は、第２の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。

第２の実施形態に係る情報提示装置は、シミュレーション部２１、データ収集部２２、統計処理部２３、操作表示部２４を備える。

シミュレーション部２１は、操作表示部２４からのシミュレーション諸元に基づいて、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の処理とセンサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力する。データ収集部２２は、シミュレーション部２１からのシミュレーション結果を収集する。統計処理部２３は、操作表示部２４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部２２で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する。操作表示部２４は、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、統計処理部２３からの統計処理結果を表示する。

図６は、第２の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、第２の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れを説明する。

まず、処理開始が指示されると、操作表示部２４において、モンテカルロシミュレーションを実施するためのシミュレーション諸元として、ｉ番目の目標モデルに対する第１種の誤り率α（ｉ）、ｉ番目の目標モデルに対する第２種の誤り率β（ｉ）、ｉ番目の目標モデルに対する真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ（ｉ）のセットが、目標モデルの数であるＭ個取り込まれると共に、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ、センサの信号検出確率Ｐ、シミュレーション回数Ｎが取り込まれる（ステップＳ２０１）。次に、シミュレーション部２１において、操作表示部２４からのシミュレーション諸元に基づいて、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の処理とセンサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションが実施され、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２の処理の詳細については、後述する。

次に、データ収集部２２において、シミュレーション部２１からのシミュレーション結果が収集される（ステップＳ２０３）。所定のシミュレーション回数（シミュレーション諸元のシミュレーション回数Ｎ）に達するまで、ステップＳ２０２からステップＳ２０３の処理が繰り返される（ステップＳ２０４）。

次に、操作表示部２４において、統計処理により算出する諸元が統計処理諸元として取り込まれる（ステップＳ２０５）。次に、統計処理部２３において、操作表示部２４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部２２で収集したシミュレーション結果がシミュレーション諸元毎に統計処理され、統計処理結果として出力される（ステップＳ２０６）。

最後に、操作表示部２４において、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、統計処理諸元に対応する統計処理部２３からの統計処理結果が表示される（ステップＳ２０７）。

図７は、シミュレーション部２１におけるステップＳ２０２の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、シミュレーション部２１におけるステップＳ２０２の処理の流れを説明する。

ステップＳ２５１において、操作表示部２４からのｉ番目の目標モデルに対する第１種の誤り率α（ｉ）と第２種の誤り率β（ｉ）に基づいて、ｉ番目の目標モデルに対する上限閾値Ｔ_Ｕ（ｉ）と下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）が算出される。ｉ番目の目標モデルに対する上限閾値Ｔ_Ｕ（ｉ）と下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）は、以下の式で算出される。

なお、上記では、シミュレーション諸元として入力したｉ番目の目標モデルに対する第１種の誤り率α（ｉ）と第２種の誤り率β（ｉ）に基づいて、ｉ番目の目標モデルに対する上限閾値Ｔ_Ｕ（ｉ）と下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）を算出する例を示したが、シミュレーション諸元として、ｉ番目の目標モデルに対する上限閾値Ｔ_Ｕ（ｉ）と下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）を直接入力するように構成することができる。

ステップＳ２５２において、センサの信号検出結果を模擬するために、操作表示部２４からのセンサの信号検出確率Ｐに基づき、乱数を用いて観測ｋ回目の信号検出の有無が決定される。

ステップＳ２５３において、ｉ番目の目標モデルにおける真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ（ｉ）、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ、観測ｋ回目の信号検出の有無に基づいて、ｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）が算出される。ｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）は、以下の式で算出される。

なお、偽目標の信号検出確率が観測毎に変化する場合、ｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）は、観測ｋ回目の偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ（ｋ）を用いて、以下の式で算出することができる。

ステップＳ２５４において、ｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）とｉ番目の目標モデルに対する上限閾値Ｔ_Ｕ（ｉ）が比較され、Ｍ個の目標モデルのうち、ＳＴ（ｋ，ｉ）≧Ｔ_Ｕ（ｉ）を満足する目標モデルが一つでもあった場合、判定結果は「目標検出」とされる（ステップＳ２５５）。

ＳＴ（ｋ，ｉ）≧Ｔ_Ｕ（ｉ）を満足する目標モデルが一つもない場合、ステップＳ２５６において、ｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）とｉ番目の目標モデルに対する下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）が比較され、Ｍ個の目標モデルのうち、ＳＴ（ｋ，ｉ）≦Ｔ_Ｌ（ｉ）を満足する目標モデルが一つでもあった場合、判定結果は「目標不検出」とされる（ステップＳ２５７）。

上記以外の場合、ステップＳ２５２からの処理が繰り返される。即ち、ステップＳ２５１とステップＳ２５３〜ステップＳ２５７により、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の処理が模擬される。

目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果が得られた場合、判定結果と判定結果が得られたときの観測回数（観測ｋ回目のｋと同じ）がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ２５８）。

なお、ステップＳ２０２の処理は、それぞれの値を対数変換して処理するように構成することができる。この場合、ｉ番目の目標モデルに対する上限閾値Ｔ_Ｕ（ｉ）と下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）は、以下の式で算出される。

対応するｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）は、以下の式で算出される。

また、上記ステップＳ２５６〜Ｓ２５７の処理では、ｉ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）とｉ番目の目標モデルに対する下限閾値Ｔ_Ｌ（ｉ）を比較し、ＳＴ（ｋ，ｉ）≦Ｔ_Ｌ（ｉ）を満足する目標モデルがひとつでもあった場合、判定結果を「目標不検出」とする例を示したが、Ｊ番目の目標モデルに対する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ，Ｊ）とＪ番目の目標モデルに対する下限閾値Ｔ_Ｌ（Ｊ）を比較し、ＳＴ（ｋ，Ｊ）≦Ｔ_Ｌ（Ｊ）を満足する場合、判定結果が「目標不検出」とされるように変形することができる。

図８は、操作表示部２４の表示内容の具体例を示す図である。

図８（ａ）は、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、２種類の異なるシミュレーション諸元で算出した観測回数の相対度数分布を一つの図として表示した例であり、図８（ｂ）は、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性に関する情報として、２種類の異なるシミュレーション諸元で算出した観測回数の累積相対度数分布を一つの図として表示した例である。

従来の情報提示装置では、ＳＰＲＴに複数の目標モデルを設定し、それぞれの目標モデルに対応する上限閾値、下限閾値及び尤度比に基づいて目標の検出を行う目標検出装置の特性を提示することができないが、第２の実施形態に係る情報提示装置によれば、観測回数の度数分布、相対度数分布、累積度数分布、累積相対度数分布を図または表として提示（表示）することや、第１の実施形態に係る情報提示装置と同様に観測回数の期待値、分散、歪度、尖度等の分布特性を示す指標を提示（表示）することができるので、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の特性を把握することが容易になる。

また、第２の実施形態に係る情報提示装置では、センサの信号検出確率として、任意の信号検出確率における特性を提示（算出）することができるので、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴを用いた目標検出装置の総合的な特性を把握することが容易になる。

なお、第２の実施形態に係るシミュレーション部２１、データ収集部２２、統計処理部２３、操作表示部２４の機能をコンピュータに実現させるプログラムとして構成することができる。

その他、本実施形態は上記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わせにより、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、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明は、レーダ装置、ソナー装置等のセンサからの時系列の信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴを用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置に適用可能である。

１１，２１…シミュレーション部、１２，２２…データ収集部、１３，２３…統計処理部、１４，２４…操作表示部、３１…閾値算出部、３２…係数算出部、３３…期待値算出部、３４…操作表示部。

Claims (9)

1. センサからの信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置であって、
   シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力するシミュレーション部と、
   前記シミュレーション部からのシミュレーション結果を収集するデータ収集部と、
   統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集部で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理部と、
   前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーション部へ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理部へ出力し、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として前記統計処理部からの統計処理結果を提示する操作提示部と
   を具備する情報提示装置。
2. センサからの信号検出結果に基づき、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置であって、
   シミュレーション諸元に基づいて、前記複数の目標モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力するシミュレーション部と、
   前記シミュレーション部からのシミュレーション結果を収集するデータ収集部と、
   統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集部で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理部と、
   前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーション部へ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理部へ出力し、前記複数の目標モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理部からの統計処理結果を提示する操作提示部と
   を具備する情報提示装置。
3. 前記統計処理部は、前記目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果が得られたときの観測回数の度数分布、相対度数分布、累積度数分布、累積相対度数分布、分布特性を示す指標の少なくとも１つを統計処理結果として算出する請求項１または２に記載の情報提示装置。
4. センサからの信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示方法であって、
   シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、
   前記モンテカルロシミュレーションの実施により得られる目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として収集し、
   統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記収集されたシミュレーション結果を統計処理し、
   前記統計処理された結果を前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として提示する情報提示方法。
5. センサからの信号検出結果に基づき、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示方法であって、
   シミュレーション諸元に基づいて、前記複数の目標モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、
   前記モンテカルロシミュレーションの実施により得られる目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として収集し、
   統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記収集されたシミュレーション結果を統計処理し、
   統計処理された結果を前記複数の目標モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として提示する情報提示方法。
6. 前記統計処理は、前記目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果が得られたときの観測回数の度数分布、相対度数分布、累積度数分布、累積相対度数分布、分布特性を示す指標の少なくとも１つを統計処理結果として算出する請求項４または５に記載の情報提示方法。
7. センサからの信号検出結果に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する処理をコンピュータに実行させるための情報提示プログラムであって、
   シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力するシミュレーションステップと、
   前記シミュレーションステップからのシミュレーション結果を収集するデータ収集ステップと、
   統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集ステップで収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理ステップと、
   前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーションステップへ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理ステップへ出力し、前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として前記統計処理ステップからの統計処理結果を提示する操作提示ステップと
   を具備する情報提示プログラム。
8. センサからの信号検出結果に基づき、複数の目標モデルを設定したＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて目標を検出する目標検出装置の特性に関する情報を提示する処理をコンピュータに実行させるための情報提示プログラムであって、
   シミュレーション諸元に基づいて、前記複数の目標モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の処理と前記センサの信号検出結果を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときの観測回数とをシミュレーション結果として出力するシミュレーションステップと、
   前記シミュレーションステップからのシミュレーション結果を収集するデータ収集ステップと、
   統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集ステップで収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理ステップと、
   前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーションステップへ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理ステップへ出力し、前記複数の目標モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記目標検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理ステップからの統計処理結果を提示する操作提示ステップと
   を具備する情報提示プログラム。
9. 前記統計処理ステップは、前記目標検出／目標不検出のいずれかの判定結果が得られたときの観測回数の度数分布、相対度数分布、累積度数分布、累積相対度数分布、分布特性を示す指標の少なくとも１つを統計処理結果として算出する請求項７または８に記載の情報提示プログラム。

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