JP3361637B2 - マニューバ運動物体のトラッキング方法 - Google Patents

マニューバ運動物体のトラッキング方法

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JP3361637B2
JP3361637B2 JP30515294A JP30515294A JP3361637B2 JP 3361637 B2 JP3361637 B2 JP 3361637B2 JP 30515294 A JP30515294 A JP 30515294A JP 30515294 A JP30515294 A JP 30515294A JP 3361637 B2 JP3361637 B2 JP 3361637B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、水中、あるいは水上を
速度および針路を自在に変更しつつ、運動するマニュー
バ（maneuvre）運動物体から放射される音波を観測する
ことによって、その運動物体についてのパラメータを解
析するためのトラッキング方法に係わり、特にその運動
物体が速度や針路を変更した場合に、その旨を自動的に
検出した上、その変更後もパラメータが解析可とされた
マニューバ運動物体のトラッキング方法に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種のトラッキング方法として
は、２個の観測装置が一定距離隔てて配置された状態
で、一方の観測装置によって観測された音波の到来方位
と、他方の観測装置によって観測された音波の到来方位
との交点として、運動物体の位置を計算により求める方
法や、あるいは特開昭６４−１９８５号公報、特開昭６
４−１９８６号公報に記載されているように、１個の観
測装置にて相異なる３つの時点で同一発音物体からの音
波の到来方位と周波数を観測した上、これら観測情報を
解析することによって、その発音物体の位置が求められ
るようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、水中、ある
いは水上を運動する物体から放射される音波は、乱れの
多い水中を介し観測点に伝搬されてくる上、観測装置自
体にも観測精度上の限界があることから、実際に観測さ
れた音波の到来方位や周波数には、少なくともある程度
の誤差が含まれていることは否めないものとなってい
る。しかしながら、上記従来技術においては、そのよう
な誤差が何等考慮されていないため、運動物体と観測点
間の距離が２つの観測装置間間隔に比し相当大きい場合
や、観測時間間隔が短過ぎる場合には、運動物体の位置
を高精度に求めることは一般に困難となっているのが実
情である。このような事情からして、ましてや、運動物
体がマニューバリングする場合（その速度や針路を変更
する場合）には、より一層その位置を高精度に求めるこ
とは困難を極めているのが実情である。以上の不具合に
加え、相異なる３つの時点各々での音波の到来方位と周
波数から運動物体の位置を求める場合にはまた、３つの
時点対応に観測情報（対としての音波の到来方位と周波
数）が必要とされるが、ある時点での観測情報のうち、
音波の到来方位情報か、または周波数情報の何れか一方
の精度が劣化するなどして入力されなかった場合には、
もはや運動物体の位置解析は不可能となっている。
【０００４】本発明の第１の目的は、水中、あるいは水
上をマニューバ運動物体がその速度および針路を自在に
変更しつつ運動する場合（マニューバリングする場合）
に、その運動物体から放射される音波を観測することに
よって、その運動物体が速度や針路を変更した旨を自動
的に検出した上、その変更後も速度や針路を含むパラメ
ータが推定され得るマニューバ運動物体のトラッキング
方法を供するにある。本発明の第２の目的は、上記第１
の目的に加え、速度や針路を含むパラメータがより高精
度に推定され得るマニューバ運動物体のトラッキング方
法を供するにある。本発明の第３の目的は、上記第１の
目的に加え、速度や針路を含むパラメータがより高速に
収束された状態として推定され得るマニューバ運動物体
のトラッキング方法を供するにある。本発明の第４の目
的は、上記第１の目的に加え、マニューバ運動物体がそ
の速度や針路を変更した場合に、その旨を高精度に検出
し得るマニューバ運動物体のトラッキング方法を供する
にある。本発明の第５の目的は、上記第１の目的に加
え、マニューバ運動物体についての基準速度と基準針
路、および平均マニューバ時隔が解析され得るマニュー
バ運動物体のトラッキング方法を供するにある。本発明
の第６の目的は、上記第１の目的に加え、推定値の発散
に容易に対処可として、パラメータを推定し得るマニュ
ーバ運動物体のトラッキング方法を供するにある。本発
明の第７の目的は、上記第１の目的に加え、良好なマン
マシン性を以てマニューバ運動物体についての推定結果
が可視的に、しかも容易に順次把握され得るマニューバ
運動物体のトラッキング方法を供するにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的は、基本的に
は、水中、あるいは水上を速度および針路を自在に変更
しつつ、運動するマニュ−バ運動物体から放射される音
波より、該音波の到来方位と周波数を観測情報として観
測点で観測することによって、該マニューバ運動物体に
ついてのパラメータとしての、該マニューバ運動物体と
の間の相対距離、該マニューバ運動物体との間の相対方
位、該マニューバ運動物体自体の速度と針路、および固
有周波数が解析されるに際しては、観測点で順次観測さ
れる観測情報にもとづき、カルマンフィルタ理論により
パラメータの推定値が状態ベクトルＸとして、推定精度
が共分散行列Ｐとしてそれぞれ推定された上、推定結果
が仮説テーブルに一時的登録されている状態で、現時点
での観測情報の、一時蓄積状態にある過去の観測情報の
統計的分布からの異常推移を以て、マニューバ運動物体
の速度、針路の変更がマニューバリングとして検知され
る度に、共分散行列Ｐ内の要素のうち、マニューバリン
グパラメ−タに関連する要素が所定に再構成されるとと
もに、速度、針路に係わる複数の変更パラメータを仮説
として生成した上、仮説テーブルに登録した後、仮説の
数が１つになるまでの間、仮説テーブルに登録されてい
る推定結果を参照しつつ仮説を順次検定することで誤り
仮説の棄却を行い、最後に残された１つの仮説を速度、
針路の変更後の推定結果として得ることで達成される。
【０００６】
【作用】観測点で順次観測される観測情報にもとづきパ
ラメータ推定処理部では、後述するように、マニューバ
運動物体（以下、運動物体と称す）のパラメータの推定
値（状態ベクトルＸ）とその推定精度（共分散行列Ｐ）
各々についての初期値Ｘ0，Ｐ0は、推定値にもとづく観
測情報の予測値Ｈt(Ｘt)と実際の観測値ｙtとの残差が
最小となるべく、最適重み付け関数Ｋtにもとづいて修
正更新されるので、誤差を含む観測情報からも運動物体
のパラメ−タが推定可とされているものである。パラメ
ータ推定処理部から独立して設けられているマニューバ
検知処理部ではまた、過去の観測情報にもとづく最小２
乗予測値ｙeと、当該予測時点における観測情報ｙとの
残差の統計的な異常推移を以て、運動物体のマニューバ
リングが高精度に検出可とされているものである。更
に、マニューバリングが検出された場合に、多重仮説モ
ニタでは、共分散行列Ｐが相対距離、相対方位、固有周
波数に関する要素が継承された状態として再構成された
上、複数の仮説が生成・検定されるので、運動物体がマ
ニューバリングした場合でも位置に関するパラメータの
推定精度を損なうことなくトラッキングを継続し得るも
のである。更にまた、パラメータ推定処理に際し、状態
ベクトルＸが５次元相対極座標として定義される場合に
は、初期値として理論的に妥当な先見情報が事前設定さ
れ得るとともに、周波数を除く各要素の数値的大きさが
観測情報と同等レベルにあり、計算機の丸め誤差の影響
を受けにくいので、高精度な推定が可能とされるもので
ある。観測行列が要素対応に５種類設定される場合には
また、観測情報が単独で入力された場合や、観測者によ
り他装置から得られた観測情報が手動入力された場合
に、これら観測情報をパラメ−タ推定処理に反映させ得
ることから、推定値は高速に収束され得るものである。
【０００７】なお、上記マニューバ検知処理部の代案と
して、パラメータ推定処理部において、パラメータの推
定値と推定精度にもとづく統計的分布、および観測情報
から運動物体のマニューバリングを検知することが考え
られるが、パラメータ推定処理部での推定精度が良好で
ない場合には、マニューバリングを検知し得ない場合が
ある。このような事情を考慮の上、マニューバ検知処理
部がパラメータ推定処理部から独立して設けられている
ものである。また、上記多重仮説モニタの代案として、
運動物体のマニューバリングが検知された時点で、パラ
メータ推定処理部における状態ベクトルＸと共分散行列
Ｐを一旦初期化した上、初期化状態から推定をやり直す
ことが考えられるが、運動物体の位置の関するパラメー
タの推定精度が損なわれる上、推定値が再収束されるま
でに時間が要されるものとなっている。
【０００８】
【実施例】以下、本発明を図１から図１０により説明す
る。先ず本発明の適用例について説明しておく。図１は
本発明の適用例を示したものである。図示のように、運
動物体が水上で様々に運動しているが、その運動物体の
運動の様子を観測者の側から観測しようというものであ
る。観測者にはその運動物体の運動状態を観測するため
の主な装置として、水中下で使用される音響受波器が具
備されているが、この音響受波器以外からも観測情報が
別途得られるべく、補助的に電波送受信機（いわゆるレ
ーダ装置）が使用される場合が想定されたものとなって
いる。因みに、観測者は自己の位置や速度、針路が観測
装置に取付けされた測位センサより知れるものとなって
いる。
【０００９】さて、図２は本発明に係る運動物体のトラ
ッキング装置がマルチタスクコンピュータシステムとし
て構成されている場合での機能ブロック構成例を示した
ものである。図２によりその構成と動作を概略的に説明
すれば以下のようである。即ち、音響受波器（観測装
置）２１１自体の位置（Ｘo，Ｙo）や速度Ｖo、針路Ｃo
と、音響受波器２１１から順次得られる観測情報（音波
の到来方位θとその推定精度σθ、周波数ｆとその精度
σｆ）とを入力として、カルマンフィルタの理論を応用
したパラメ−タ推定処理部２０６では、運動物体のパラ
メ−タが推定された上、その推定結果が仮説テ−ブル２
０９に書き込まれるとともに、マルチウィンドウシステ
ムを利用して表示装置２１２上に表示されるものとなっ
ている。その際、パラメ−タ推定処理部２０６にはま
た、既述の電波送受信機から別途得られる観測情報（運
動物体との間の相対距離ｒや速度Ｖt、針路Ｃt）が入力
装置２１３から随時手動入力情報として入力されること
で、速度や針路を含むパラメータがより高速に収束され
た状態として推定可とされているものである。一方、音
響受波器２１１から順次得られる観測情報はまた、観測
情報テ−ブル２０８に一時蓄積されているが、マニュー
バ検知処理部２０５では、その観測情報テ−ブル２０８
上に一時蓄積されている観測情報を入力として、その最
小２乗予測値が算出された上、その統計的な異常推移の
有無が常時監視されており、その異常推移から運動物体
のマニューバリングが検知されるものとなっている。マ
ニューバリングが検知された場合には、多重仮説モニタ
２０２における仮説生成処理部２０３では、マニューバ
リングパラメ−タ（マニューバリング時に運動物体が変
更するパラメータ：速度、針路）に関する複数の仮説が
生成された上、仮説テ−ブル２０９に登録されるととも
に、各仮説に対応してパラメータ推定処理部２０６での
タスクはマルチ化されるものとなっている。その後、多
重仮説モニタ２０２における仮説検定処理部２０４で
は、マルチタスク化された各仮説に対応したパラメータ
推定処理部２０６の推定結果について、仮説テーブル２
０９を参照することにより検定し、誤り仮説を棄却する
とともに、対応する仮説のタスクを削除するが、この検
定処理によって、仮説が１つになった場合には、仮説検
定処理部２０２によりその仮説の速度と針路に関する推
定結果は来歴テーブル２１０に記録されるものとなって
いる。その後、基準パラメ−タ解析処理部２０９では、
来歴テーブル２１０を参照することによって、運動物体
の基準速度、基準針路が解析されるが、その解析結果は
表示装置２１２上に既述の表示情報とともにマルチウィ
ンドウ表示されているものである。図３は以上に述べ
た、本発明によるトラッキング方法に係わる処理フロー
を示したものである。
【００１０】図４は本発明に係わる、カルマンフィルタ
を応用したパラメータ推定処理部２０６のブロックダイ
ヤグラムを示したものである。ここで、カルマンフィル
タとは、１）観測情報が形成される運動物体と観測者と
の運動モデルの動特性（図５を参照のこと）や、２）観
測情報に付随する誤差の統計的性質、３）パラメータの
推定値とその推定精度に関する初期値、４）観測装置を
通じて時々刻々与えられる観測情報を用い、運動物体の
パラメータの最小２乗推定値を逐次的に与えるオンライ
ンデータ処理アルゴリズムのことをいう。このようなカ
ルマンフィルタの状態ベクトルＸを運動物体のパラメー
タを用い、以下の数式１として示すように、５次元相対
極座標として定義する。
【００１１】
【数１】
【００１２】これから、状態ベクトルＸおよび共分散行
列Ｐの初期値Ｘ0，Ｐ0は、以下の数式２，３として設定
され得るものである。
【００１３】
【数２】
【００１４】
【数３】
【００１５】このようにして設定された初期値Ｘ0，Ｐ0
は、図５に示す運動モデルによって決定される状態遷移
行列（Ｆt）４０１によって、観測情報ｙtが観測された
時点にまで時間更新される。更に、観測行列（Ｈt）４
０２によって観測情報の推定予測値Ｈt(Ｘt)が算出され
た上、実際の観測情報ｙtとの残差が求められるが、こ
の残差に最適重み付け関数（Ｋt）４０３を適用するこ
とによって、状態ベクトルＸtと共分散行列Ｐtが修正更
新されているものである。
【００１６】以上、述べたように、パラメータ推定処理
部２０６にはカルマンフィルタの理論を応用するので、
誤差を含む観測情報から等速直進する運動物体のパラメ
ータを推定することが可能となる。また、カルマンフィ
ルタの理論を応用するに際し、状態ベクトルＸが既述の
数式１のように定義されることによって、状態ベクトル
Ｘ、共分散行列Ｐ各々の初期値Ｘ0，Ｐ0が数式２，３と
して示したように、理論的な妥当値を設定し得ることか
ら、計算機の丸め誤差による影響を受けにくく、高精度
な推定が可能とされるものである。
【００１７】図６（Ａ），（Ｂ）は以上に述べたパラメ
ータ推定処理部２０６での処理フローを示したものであ
る。図６（Ａ）に示すように、処理フロー中には観測行
列が含まれているが、観測行列は観測情報や手動入力情
報の情報種別に対応して５種類設定されていることか
ら、観測情報が単独で入力された場合にも対応し得るこ
とは勿論のこと、観測者により他観測装置より得られた
観測情報が手動入力された場合には、これら観測情報を
パラメータ推定に反映し得、推定値は高速に収束され得
るものである。また、図６（Ｂ）には、リセット手動入
力処理が設けられているので、推定値が発散した場合で
も、これに対する措置して、観測者により手動入力で状
態ベクトルＸと共分散行列Ｐが初期化されることで、そ
のような事態に容易に対処し得るものである。
【００１８】図７（Ａ）〜（Ｃ）は本発明に係るマニュ
ーバ検知処理部２０５でのマニューバリング検知原理に
ついて示したものである。例えば運動物体が図７（Ａ）
に示すように、マニューバリングした場合（針路を変更
した場合）、観測情報ｙの時系列推移は図７（Ｂ）に示
すが如くになり、したがって、過去の観測情報にもとづ
く最小２乗予測値ｙeとの残差が増大することになる。
この残差が数式４を満足するか否かを判定することによ
って、マニューバリングの有無が検知され得るものであ
る。
【００１９】
【数４】
【００２０】即ち、図７（Ｃ）に示す正規分布におい
て、観測精度σｙの３倍を超えた場合に、0.135％の確
率でしか発生しない事象が生起したものとして、運動モ
デル（等速直進）の異常と判断すればよいものである。
【００２１】図８（Ａ），（Ｂ）はまた、マニューバリ
ングが検知された場合に、本発明に係る多重仮説モニタ
２０２でが生成・検定される仮説の例を示したものであ
る。図７で説明したマニューバリング原理にもとづき、
マニューバ検知処理部２０５で運動物体のマニューバリ
ングが検知されれば、仮説生成処理部２０３では、共分
散行列Ｐ内の要素のうち、マニューバリングパラメ−タ
に関連する要素が数式５として示すように再構成される
とともに、マニューバ検知が誤りであった場合(運動物
体が針路Ｃt0を保持している仮説ｈ0）を含む複数の仮
説や、運動物体が針路をＣt1、またはＣtnに変更した仮
説ｈ1，ｈnが生成されているものである。
【００２２】
【数５】
【００２３】また、これらの仮説に対して、仮説検定処
理部２０４では、仮説テ−ブル２０９を参照して共分散
行列Ｐの行列値ｄｅｔ｜Ｐ｜を監視し、数式６として示
される条件を満足した仮説は順次棄却されるものとなっ
ている。
【００２４】
【数６】
【００２５】以上に述べたように、多重仮説モニタ２０
２では、マニュ−バリングしながら運動する物体のマニ
ュ−バリングパラメ−タに関する仮説が生成・検定され
るので、運動物体の位置に関するパラメ−タの推定精度
を損なうことなく、トラッキングを継続することが可能
となる。
【００２６】図９はまた、運動物体のマニューバリング
の一例での態様を示したものである。図示のように、速
度Ｖtや針路Ｃtを変更しつつ、それぞれ任意時間ｔ1，
ｔ2，ｔ3，ｔ4に亘って等速直進運動を繰り返す様子を
示したものである。さて、このような場合に、基準パラ
メータ解析処理部２０７では、来歴テーブル２１０上に
登録された運動物体のパラメータを参照しつつ、基準針
路ＢＣt、基準速力ＢＶt、平均マニューバ時隔Ｔmがそ
れぞれ数式７，８，９により算出されるものとなってい
る。
【００２７】
【数７】
【００２８】
【数８】
【００２９】
【数９】
【００３０】このようにして算出された基準針路Ｂ
Ｃt、基準速力ＢＶtおよび平均マニューバ時隔Ｔmは表
示装置２１２上に表示されることによって、観測者によ
る運動物体のマニューバ時刻の予想や、マニュ−バリン
グ時に運動物体が変更するパラメータの予想が可能とな
るものである。
【００３１】図１０は本発明によるトラッキング方法に
関連する各種情報の表示装置２１２上での表示態様の例
を示したものである。図示のように、時系列推移のグラ
フィック情報やリアルタイムのキャラクタ情報、２次元
平面のグラフィック情報が同時にマルチウインドウ表示
されていることから、良好なマンマシン性を以て、運動
物体についての推定結果が可視的に、しかも容易に順次
把握され得るものである。因みに、図中での符号１００
１〜１０２３は以下のようである。 １００１…相対距離に関する推定値の時系列推移 １００２…速度に関する推定値の時系列推移 １００３…針路に関する推定値の時系列推移 １００４…観測情報（方位）の時系列推移 １００５…観測情報（周波数）と固有周波数に関する推
定値の時系列推移 １００６…相対距離に関する観測者の手動入力情報 １００７…相対距離の推定値 １００８…相対距離推定値の推定精度 １００９…速度に関する観測者の手動入力情報 １０１０…速度の推定値 １０１１…速度推定値の推定精度 １０１２…針路に関する観測者の手動入力情報 １０１３…針路の推定値 １０１４…針路推定値の推定精度 １０１５…方位の推定値 １０１６…方位推定値の推定精度 １０１７…観測情報（周波数） １０１８…固有周波数の推定値 １０１９…２次元平面のグラフィック情報 １０２０…シミュレ−ション条件 １０２１…運動物体の運動（真値） １０２２…推定値のトラッキング １０２３…観測者の運動
【００３２】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１では、
水中、あるいは水上を運動物体がその速度および針路を
自在に変更しつつ運動する場合に、その運動物体から放
射される音波を観測することによって、その運動物体が
速度や針路を変更した旨を自動的に検出した上、その変
更後も速度や針路を含むパラメータが推定され得る運動
物体のトラッキング方法が、請求項２では、請求項１で
の効果に加え、速度や針路を含むパラメータがより高精
度に推定され得る運動物体のトラッキング方法が、請求
項３では、請求項１での効果に加え、速度や針路を含む
パラメータがより高速に収束された状態として推定され
得る運動物体のトラッキング方法が、請求項４では、請
求項１での効果に加え、マニューバ運動物体がその速度
や針路を変更した場合に、その旨を高精度に検出し得る
運動物体のトラッキング方法が、請求項５では、請求項
１での効果に加え、運動物体についての基準速度と基準
針路、および平均マニューバ時隔が解析され得る運動物
体のトラッキング方法、請求項６では、請求項１での効
果に加え、推定値の発散に容易に対処可として、パラメ
ータを推定し得る運動物体のトラッキング方法が、請求
項７では、請求項１での効果に加え、良好なマンマシン
性を以て運動物体についての推定結果が可視的に、しか
も容易に順次把握され得る運動物体のトラッキング方法
がそれぞれ得られるものとなっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の適用例を説明するための図
【図２】図２は、本発明に係るマニューバ運動物体のト
ラッキング装置がマルチタスクコンピュータシステムと
して構成されている場合での機能ブロック構成例を示す
図
【図３】図３は、本発明によるトラッキング方法に係わ
る処理フローを示す図
【図４】図４は、本発明に係わる、パラメータ推定処理
部のブロックダイヤグラムを示す図
【図５】図５は、パラメータ推定処理部が推定対象とす
る、運動物体と観測者との運動モデルを示す図
【図６】図６（Ａ），（Ｂ）は、本発明に係るパラメー
タ推定処理部での処理フローを示す図
【図７】図７（Ａ）〜（Ｃ）は、本発明に係るマニュー
バ検知処理部でのマニューバリング検知原理を説明する
ための図
【図８】図８（Ａ），（Ｂ）は、マニューバリングが検
知された場合に、本発明に係る多重仮説モニタでが生成
・検定される仮説の例を示す図
【図９】図９は、基準パラメ−タ解析処理部が解析対象
とする運動物体のマニューバリングの一例での態様を示
す図
【図１０】図１０は、本発明によるトラッキング方法に
関連する各種情報の表示態様の例を示す図
【符号の説明】
２０２…多重仮説モニタ、２０３…仮説生成処理部、２
０４…仮説検定処理部、２０５…マニューバ検知処理
部、２０６…パラメータ推定処理部、２０７…基準パラ
メータ解析処理部、２０８…観測情報テーブル、２０９
…仮説テーブル、２１０…来歴テーブル、２１１…音響
受波器（観測装置）、２１２…表示装置、２１３…入力
装置
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−28705（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−158285（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−126951（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−75038（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−131048（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−144397（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−146128（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 5/00 - 5/14 G01S 5/18 - 5/30 G01S 7/00 - 7/64 G01S 13/00 - 17/95 G05D 1/00 - 1/12 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (7)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定された上、推定結果が仮説テーブルに一時
    的登録されている状態で、現時点での観測情報の、一時
    蓄積状態にある過去の観測情報の統計的分布からの異常
    推移を以て、マニューバ運動物体の速度、針路の変更が
    マニューバリングとして検知される度に、共分散行列Ｐ
    内の要素のうち、マニューバリングパラメ−タに関連す
    る要素が所定に再構成されるとともに、速度、針路に係
    わる複数の変更パラメータを仮説として生成した上、仮
    説テーブルに登録した後、仮説の数が１つになるまでの
    間、仮説テーブルに登録されている推定結果を参照しつ
    つ仮説を順次検定することで誤り仮説の棄却を行い、最
    後に残された１つの仮説が速度、針路の変更後の推定結
    果として得られるようにしたマニューバ運動物体のトラ
    ッキング方法。
  2. 【請求項２】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    ５次元相対極座標として定義された状態ベクトルＸとし
    て、推定精度が共分散行列Ｐとしてそれぞれ推定された
    上、推定結果が仮説テーブルに一時的登録されている状
    態で、現時点での観測情報の、一時蓄積状態にある過去
    の観測情報の統計的分布からの異常推移を以て、マニュ
    ーバ運動物体の速度、針路の変更がマニューバリングと
    して検知される度に、共分散行列Ｐ内の要素のうち、マ
    ニューバリングパラメ−タに関連する要素が所定に再構
    成されるとともに、速度、針路に係わる複数の変更パラ
    メータを仮説として生成した上、仮説テーブルに登録し
    た後、仮説の数が１つになるまでの間、仮説テーブルに
    登録されている推定結果を参照しつつ仮説を順次検定す
    ることで誤り仮説の棄却を行い、最後に残された１つの
    仮説が速度、針路の変更後の推定結果として得られるよ
    うにしたマニューバ運動物体のトラッキング方法。
  3. 【請求項３】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定されるに際しては、パラメータを構成して
    いる要素対応に設けられている観測行列を介し別途得ら
    れている観測情報を推定に反映させつつ推定した上、推
    定結果が仮説テーブルに一時的登録されている状態で、
    現時点での観測情報の、一時蓄積状態にある過去の観測
    情報の統計的分布からの異常推移を以て、マニュ−バ運
    動物体の速度、針路の変更がマニューバリングとして検
    知される度に、共分散行列Ｐ内の要素のうち、マニュー
    バリングパラメ−タに関連する要素が所定に再構成され
    るとともに、速度、針路に係わる複数の変更パラメータ
    を仮説として生成した上、仮説テーブルに登録した後、
    仮説の数が１つになるまでの間、仮説テーブルに登録さ
    れている推定結果を参照しつつ仮説を順次検定すること
    で誤り仮説の棄却を行い、最後に残された１つの仮説が
    速度、針路の変更後の推定結果として得られるようにし
    たマニューバ運動物体のトラッキング方法。
  4. 【請求項４】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定された上、推定結果が仮説テーブルに一時
    的登録されている状態で、現時点での観測情報の、一時
    蓄積状態にある過去の観測情報の統計的分布上の最小２
    乗予測値からの異常推移を以て、マニューバ運動物体の
    速度、針路の変更がマニューバリングとして検知される
    度に、共分散行列Ｐ内の要素のうち、マニューバリング
    パラメ−タに関連する要素が所定に再構成されるととも
    に、速度、針路に係わる複数の変更パラメータを仮説と
    して生成した上、仮説テーブルに登録した後、仮説の数
    が１つになるまでの間、仮説テーブルに登録されている
    推定結果を参照しつつ仮説を順次検定することで誤り仮
    説の棄却を行い、最後に残された１つの仮説が速度、針
    路の変更後の推定結果として得られるようにしたマニュ
    ーバ運動物体のトラッキング方法。
  5. 【請求項５】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定された上、推定結果が仮説テーブルに一時
    的登録されている状態で、現時点での観測情報の、一時
    蓄積状態にある過去の観測情報の統計的分布からの異常
    推移を以て、マニューバ運動物体の速度、針路の変更が
    マニューバリングとして検知される度に、共分散行列Ｐ
    内の要素のうち、マニューバリングパラメ−タに関連す
    る要素が所定に再構成されるとともに、速度、針路に係
    わる複数の変更パラメータを仮説として生成した上、仮
    説テーブルに登録した後、仮説の数が１つになるまでの
    間、仮説テーブルに登録されている推定結果を参照しつ
    つ仮説を順次検定することで誤り仮説の棄却を行い、最
    後に残された１つの仮説が速度、針路の変更後の推定結
    果として得られるに際しては、該変更後の推定結果が得
    られる度に、該変更後の推定結果は来歴テーブルに記録
    されるようし、該来歴テーブル上に記録されている複数
    の推定結果を随時参照することによって、マニューバ運
    動物体についての基準速度と基準針路、および平均マニ
    ューバ時隔が解析されようにしたマニューバ運動物体の
    トラッキング方法。
  6. 【請求項６】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定された上、推定結果が仮説テーブルに一時
    的登録されている状態で、現時点での観測情報の、一時
    蓄積状態にある過去の観測情報の統計的分布からの異常
    推移を以て、マニューバ運動物体の速度、針路の変更が
    マニューバリングとして検知される度に、共分散行列Ｐ
    内の要素のうち、マニューバリングパラメ−タに関連す
    る要素が所定に再構成されるとともに、速度、針路に係
    わる複数の変更パラメータを仮説として生成した上、仮
    説テーブルに登録した後、仮説の数が１つになるまでの
    間、仮説テーブルに登録されている推定結果を参照しつ
    つ仮説を順次検定することで誤り仮説の棄却を行い、最
    後に残された１つの仮説が速度、針路の変更後の推定結
    果として得られるに際しては、状態ベクトルＸ、共分散
    行列Ｐは随時初期化された上で、パラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定されるようにしたマニューバ運動物体のト
    ラッキング方法。
  7. 【請求項７】 水中、あるいは水上を速度および針路を
    自在に変更しつつ、運動するマニューバ運動物体から放
    射される音波より、該音波の到来方位と周波数を観測情
    報として観測点で観測することによって、該マニューバ
    運動物体についてのパラメータとしての、該マニューバ
    運動物体との間の相対距離、該マニューバ運動物体との
    間の相対方位、該マニューバ運動物体自体の速度と針
    路、および固有周波数を解析するためのトラッキング方
    法であって、観測点で順次観測される観測情報にもとづ
    き、カルマンフィルタ理論によりパラメータの推定値が
    状態ベクトルＸとして、推定精度が共分散行列Ｐとして
    それぞれ推定された上、推定結果が仮説テーブルに一時
    的登録されている状態で、現時点での観測情報の、一時
    蓄積状態にある過去の観測情報の統計的分布からの異常
    推移を以て、マニュ−バ運動物体の速度、針路の変更が
    マニューバリングとして検知される度に、共分散行列Ｐ
    内の要素のうち、マニューバリングパラメ−タに関連す
    る要素が所定に再構成されるとともに、速度、針路に係
    わる複数の変更パラメータを仮説として生成した上、仮
    説テーブルに登録した後、仮説の数が１つになるまでの
    間、仮説テーブルに登録されている推定結果を参照しつ
    つ仮説を順次検定することで誤り仮説の棄却を行い、最
    後に残された１つの仮説が速度、針路の変更後の推定結
    果として得られるようにし、マニュ−バ運動物体につい
    て順次得られる推定結果は、リアルタイムのキャラクタ
    情報を伴い時系列推移のグラフィック情報、２次元平面
    のグラフィック情報として可視表示されるようにしたマ
    ニューバ運動物体のトラッキング方法。
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