JP3750859B2 - レーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法 - Google Patents
レーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法に係り、より詳しくは、目標の極座標による３次元位置情報に基づいて予測値を算出するレーダ追尾装置の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のレーダ追尾装置としては、例えば、特許文献１に記載のものがある。この特許文献１に記載のレーダ装置は、次のように構成される。目標物体の目標信号をレーダによって取得し、測高値を算出し、測高値と前回の平滑化高度との差である高度差を計算し、目標物体の機動状態の指標判定を行い、高度方向の最大移動可能距離を推定し、ＳＩＦモードを算出し、ＳＩＦモードと前回のＳＩＦモードとの差であるＳＩＦモード高度差を計算し、目標物体の機動状態から高度差とＳＩＦモード高度差を判定し、目標物体の運動状態に応じて運動状態粗判定を行い高度の平滑化定数を設定して目標物体の平滑化高度を算出する。
【０００３】
また、従来のレーダ追尾装置の他の例としては、非特許文献１に記載のものがある。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−４２０３６号公報
【非特許文献１】
エス・エス・ブラックマン（S.S.Blackman）著，「マルチプル・ターゲット・トラッキング・ウイズ・レーダ・アプリケーションズ（Multiple Target Tracking with Radar Applications）」，アーテック・ハウス（Artech House）社刊，（Dedham），１９８６年，ｐ．４９−５２
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述した様な従来のレーダ追尾装置では、海面高度を一定に保ちながら移動する目標に対して、垂直方向の目標運動が非線形となるため、追尾誤差が遠距離において大きくなってしまい、追尾を外してしまうという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、高度方向の追尾精度を向上させることができるレーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によるレーダ追尾装置は、目標の極座標による３次元位置情報を出力する観測手段と、位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測値変換手段と、観測ベクトルに基づいて予測値を生成する予測値生成手段により構成される。
【０００８】
この様な構成によれば、海面高度に基づいて予測値を算出することができるので、海面高度を一定に保ちながら移動する目標に対して高度方向の追尾精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明によるレーダ追尾処理方法は、目標の極座標による３次元位置情報及びこの位置情報の標準偏差を出力する観測ステップと、位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測値変換ステップと、ゲート内の観測ベクトルを判別するゲート判定ステップと、判別された観測ベクトルから予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を生成する予測値生成ステップと、予測ベクトル及び位置情報の標準偏差から観測雑音共分散行列を生成する観測雑音共分散生成ステップからなり、ゲート判定ステップにおいて、予測ベクトル、予測誤差共分散行列及び観測雑音共分散行列に基づいて形成されたゲートにより観測ベクトルを判別するように構成される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１によるレーダ追尾装置の一構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１１０は、海面高度に基づいて予測値を算出することにより、海面高度を一定に保ちながら移動する目標に対する高度方向の追尾精度を向上させている。
【００１１】
レーダ追尾装置１１０は、レーダ観測手段１、観測値変換手段２、ゲート判定手段３、予測値生成手段４、表示手段５及び観測雑音共分散算出手段６により構成される。
【００１２】
レーダ観測手段１は、目標の極座標による３次元位置情報（距離、仰角及び方位角）と、この位置情報における観測雑音についての標準偏差の出力を行っている。航空機などは、海面高度を一定に保ちながら移動する場合が多い。この様な航空機などの目標について、レーダ観測手段１は位置情報を測定し、位置情報に含まれる観測雑音についての標準偏差を算出している。
【００１３】
位置情報の測定は、所定のサンプリング周期で繰り返し行われ、測定した位置情報は、サンプリングごとに観測値変換手段２へ出力される。また、位置情報から算出した標準偏差は、サンプリングごとに観測雑音共分散算出手段６へ出力される。
【００１４】
観測値変換手段２は、レーダ観測手段１からの位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測ベクトル生成手段である。水平面内の直交座標としては、例えば、北基準直交座標における水平成分が用いられ、位置情報は、所定の変換式により極座標から海面高度及び直交座標に変換される。変換後の位置情報は、位置情報を成分にもつ観測ベクトルとしてゲート判定手段３へ出力される。
【００１５】
ゲート判定手段３は、観測値変換手段２からの観測ベクトルに対し、ゲートを設けてゲート内の観測ベクトルの判別を行っている。ゲートは、追尾目標に対応した観測ベクトルを選別するために設けられ、予測値生成手段４からの予測値と、観測雑音共分散算出手段６からの観測雑音共分散行列に基づいて形成される。また、予測値及び観測雑音共分散行列に基づいて残差共分散行列が算出され、予測値及び判別した観測ベクトルとともに予測値生成手段４へ出力される。
【００１６】
予測値生成手段４は、ゲート判定手段３により判別された観測ベクトルに基づいて、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列からなる予測値の生成を行っている。予測値生成手段４は、データ更新手段７、予測手段８及び遅延手段９により構成される。
【００１７】
データ更新手段７は、ゲート判定手段３からの観測ベクトル、残差共分散行列及び予測値に基づいて、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列からなる平滑値を算出する平滑値算出手段である。この平滑値は、追尾目標の運動状態の統計値を表し、例えば、カルマンフィルタの理論に基づいて算出される。また、残差共分散行列及び予測誤差共分散行列に基づいて算出するゲイン行列から生成される。算出した平滑ベクトルは表示手段５へ出力され、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列は予測手段８へ出力される。
【００１８】
予測手段８は、データ更新手段７からの平滑値に基づいて予測値を算出する予測値算出手段である。この予測値は、１サンプリング後の運動状態の推定値を表し、カルマンフィルタの理論に基づいて算出される。また、予測誤差共分散行列は、駆動雑音の共分散行列に基づいて生成される。駆動雑音は、制御理論の運動モデルにおいて定める目標運動のあいまいさを表し、例えば、駆動雑音を大きく設定すると、目標に対する追従性が増す。算出した予測値は、遅延手段９へ出力される。
【００１９】
遅延手段９は、予測手段８からの予測値に対して１サンプリング分だけ遅延させる処理を行っている。遅延させた予測ベクトルが観測雑音共分散算出手段６へ出力され、遅延させた予測値がゲート判定手段３へ出力される。
【００２０】
表示手段５は、データ更新手段７からの平滑ベクトルに基づいて追尾目標の航跡の表示を行っている。例えば、追尾目標の現時刻における推定位置が画面表示され、移動速度が矢印等により示される。この矢印は、向きが目標の進行方向を表し、長さが目標の速さに相当している。
【００２１】
観測雑音共分散算出手段６は、レーダ観測手段１からの位置情報の標準偏差と、遅延手段９からの遅延された予測ベクトルに基づいて、観測雑音の共分散行列の生成を行っている。この観測雑音共分散行列は、海面高度に基づいて算出され、算出した観測雑音共分散行列は、ゲート判定手段３へ出力される。
【００２２】
次に、レーダ追尾装置１１０における処理手順の詳細について説明する。
【００２３】
図２は、レーダから見た目標の位置関係の一例を示した説明図である。垂直方向をｚ軸とし、水平面内における直交方向をｘ軸及びｙ軸とする３次元の北基準直交座標において、レーダＯから見た追尾目標Ｔの極座標による位置情報が、距離Ｒ、仰角Ｅ及び方位角Ｂｙである場合を考える。なお、ＯＴ間の距離がＲであり、線分ＯＴが水平面（ｘｙ平面）となす角がＥである。また、線分ＯＴの水平面に対する正射影がｘ軸となす角がＢｙである。
【００２４】
このとき、極座標による位置情報（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）と北基準直交座標による位置情報（ｘ，ｙ，ｚ）との関係は、次式（１）により表される。
【数１】
【００２５】
図３は、レーダから見た目標の地球中心に対する位置関係を示した説明図である。本実施の形態では、式（１）におけるｚ座標の代わりに海面高度ｈを用いて位置情報を表している。海面高度ｈは、追尾目標Ｔの海面からの高さであり、追尾目標Ｔ及び地球の中心Ｋを結ぶ線分ＴＫが海面と交わる点をＵとすれば、ＵＴ間の距離となる。地球の中心ＫとレーダＯを結ぶ直線をｚ軸とし、地球半径をρとする。
【００２６】
地球を球体と考えた場合、ＫＴ間の距離はρ＋ｈとなり、三角形ＫＯＴに対する解析学の余弦定理からｈは、次式（２）により表される。
【数２】
【００２７】
観測値変換手段２は、追尾目標Ｔの位置情報を式（１）及び（２）に基づいて（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）から（ｘ，ｙ，ｈ）に変換し、これを観測ベクトルとしてゲート判定手段３に出力する。
【００２８】
図４は、観測ベクトルのゲート判定の一例を示した説明図である。サンプリング時刻ｋにおける観測ベクトルをＺｏ（ｋ）とする。ゲート判定手段３は、次式（３）によりゲートを形成する。
【数３】
【００２９】
式（３）において、Ｚｐ（ｋ）は予測ベクトルの位置成分を表すベクトルであり、Ｓ（ｋ）は残差Ｚｏ（ｋ）−Ｚｐ（ｋ）の共分散行列である。また、ｄはゲートの大きさを決めるゲートサイズパラメータである。なお、ベクトル及び行列の添え字「Ｔ」は転置を表し、添え字「−１」は逆行列を表している。
【００３０】
残差共分散行列Ｓ（ｋ）は３×３行列であり、ゲート判定手段３により次式（４）から求められる。
【数４】
【００３１】
式（４）において、Ｐｐ（ｋ）は予測誤差共分散行列であり、Ｈは観測行列である。また、Θ（ｋ）は海面高度ｈを考慮した観測雑音共分散行列である。
【００３２】
また、予測ベクトルの位置成分を表すベクトルＺｐ（ｋ）は、予測ベクトルをＸｐ（ｋ）として次式（５）から算出される。
【数５】
【００３３】
ところで、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の構成は、カルマンフィルタの理論に基づいて、運動モデルにおける目標の状態ベクトルの構成により決められる。ここでは、この状態ベクトルを目標の観測位置及び速度からなる６変量のベクトルとして次式（６）により定める。予測ベクトルＸｐ（ｋ）も同様の構成とする。
【数６】
【００３４】
式（６）において、ｘ（ｋ），ｙ（ｋ）及びｈ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおける位置ｘ，ｙ及び海面高度ｈをそれぞれ表し、Ｖｘ（ｋ），Ｖｙ（ｋ）及びＶｈ（ｋ）は速度のｘ成分、ｙ成分及びｈ成分をそれぞれ表している。このとき、観測行列Ｈは、観測ベクトルＺｏ（ｋ）の次数をｎとし、ｎ×ｎ行列の単位行列をＩｎ、ｎ×ｎ行列の零行列をＯｎとして次式（７）により表される。
【数７】
【００３５】
残差Ｚｏ（ｋ）−Ｚｐ（ｋ）が多変量正規分布に従うと仮定した場合に、図４に示す楕円体の境界を含む内部の領域がゲートを構成する。なお、ゲートの形状を決める確率分布はユーザが目的に応じて変えても良い。
【００３６】
サンプリング時刻ｋにおいて３つの観測ベクトルＺｏ（ｋ，１），Ｚｏ（ｋ，２），Ｚｏ（ｋ，３）が得られたとすると、これらの観測ベクトルのうち、Ｚｏ（ｋ，１）及びＺｏ（ｋ，２）はゲート内の観測ベクトルと判定され、Ｚｏ（ｋ，３）はゲート外の観測ベクトルと判定される。
【００３７】
残差が多変量正規分布に従うと仮定した場合、各観測ベクトルＺｏ（ｋ，１）〜Ｚｏ（ｋ，３）にそれぞれ対応する尤度γ（ｋ，１）〜γ（ｋ，３）が多変量正規分布の確率密度関数により算出される。尤度は、ゲートの中心（Ｚｐ（ｋ））からの距離に対応している。
【００３８】
これらの尤度γ（ｋ，１）〜γ（ｋ，３）を用いるかまたは、式（３）の左辺で表される２次形式の大きさを用いることにより、ゲートの中心に最も近いゲート内の観測ベクトルの１つであるＺｏ（ｋ，１）が選択され、目標の観測ベクトルとみなされる。
【００３９】
データ更新手段７では、目標の観測ベクトルＺｏ（ｋ）と、この観測ベクトルＺｏ（ｋ）に関連する残差共分散行列Ｓ（ｋ）、予測ベクトルＸｐ（ｋ）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ）から、カルマンフィルタの理論に基づいて、ゲイン行列Ｋ（ｋ）、平滑ベクトルＸｓ（ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐｓ（ｋ）が次式（８）〜（１０）により算出される。ここで、状態ベクトルＸ（ｋ）の次数をｍとし、ｍ×ｍ行列の単位行列をＩｍとしている。
【００４０】
【数８】
【００４１】
予測手段８では、サンプリング時刻ｋにおける平滑ベクトルＸｓ（ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐｓ（ｋ）から、カルマンフィルタの理論に基づいて、次のサンプリング時刻ｋ＋１における予測ベクトルＸｐ（ｋ＋１）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ＋１）が次式（１１），（１２）により算出される。
【００４２】
【数９】
【００４３】
式（１１）及び（１２）において、Φ（ｋ）は状態遷移行列であり、Ｑ（ｋ）は駆動雑音の共分散行列である。Ｑ（ｋ）はｍ×ｍ行列である。状態ベクトルＸ（ｋ）を式（６）で定めた場合、状態遷移行列Φ（ｋ）は、サンプリングの時間間隔をＴｋ＝ｔｋ−ｔｋ−１として、次式（１３）により表される。
【数１０】
【００４４】
遅延手段９では、サンプリング時刻ｋ＋１における予測ベクトルＸｐ（ｋ＋１）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ＋１）を１サンプリング分だけ遅延させ、サンプリング時刻ｋにおける予測ベクトルＸｐ（ｋ）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ）が算出される。
【００４５】
観測雑音共分散算出手段６では、遅延された予測ベクトルＸｐ（ｋ）と、極座標による観測位置の標準偏差σＲ，σＥ及びσＢｙから、海面高度ｈ（ｋ）に基づく観測雑音共分散行列Θ（ｋ）が次式（１４）〜（１６）により算出される。
【数１１】
【００４６】
式（１４）及び（１５）において、Λ（ｋ）は極座標による観測雑音共分散行列であり、式（１４）中の「ｄｉａｇ」は対角行列であることを表している。また、式（１４）におけるΩ（ｋ）は式（１６）から求められる。なお、「∂」は微分記号である。
【００４７】
式（１６）において、ｘ，ｙ，ｈには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分ｘ（ｋ），ｙ（ｋ），ｈ（ｋ）がそれぞれ代入され、Ｒ，Ｅ，Ｂｙには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分を代入し、逆算することにより式（１）及び（２）から求められる値が代入される。ここで、式（１６）の右辺は、解析学の１次近似を表し、さらに次式（１７）のように表される。
【００４８】
【数１２】
【００４９】
図５は、レーダと海面高度一定で移動する目標の位置関係を示した説明図である。地表面または海面ＩＪの上空を一定高度ｈでＨからＴまで移動する目標を追尾目標Ｔとして想定し、従来のレーダ追尾装置の問題点について、次に説明する。なお、地表面あるいは海面から一定の高度をもってレーダＯを配置しても良いが、説明を簡単にするため、レーダＯは地表面あるいは海面上に設置されているものとする。
【００５０】
海面高度ｈ一定で移動する目標Ｔの位置情報を、水平面ＡＢをｘｙ平面、天頂方向ＯＣをｚ軸とする北基準直交座標により表すと、ｚ軸方向の目標運動が非線形になる。式（１）の北基準直交座標におけるｘ，ｙ，ｚにより状態ベクトルを定め、線形な等速直線運動モデルを仮定する従来のレーダ追尾装置では、非線形な目標運動を追尾すると、特に非線形性が顕著になる遠距離において、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなってしまうという問題があった。
【００５１】
また、民間航空機などは、防衛用の航空機などとは異なり、高度方向について急激な変化を伴う運動を行うことが少ない。このため、状態ベクトルのｚ成分を一定とする運動モデルを用いて追尾装置を構成することが従来から行われている。ｚ成分が一定の運動モデルは、状態ベクトルにおける速度のｚ成分をゼロとおいたものと等価である。従来のレーダ追尾装置では、このｚ成分を一定とする運動モデルを仮定すると、目標運動の軌道がＤＦＧＥになり、ｚ成分を一定とした場合の目標位置Ｇと実際の目標位置ＴとのずれＧＴが遠距離になるほど大きくなってしまい、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなるという問題があった。
【００５２】
この様に従来のレーダ追尾装置では、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなるが、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなると、例えば、観測雑音共分散行列を算出する過程において、ｘがｚと相関する項、及び、ｙがｚと相関する項に影響するので、最終的に、ｘ及びｙ軸方向の追尾誤差も大きくなってしまう。このため、ゲート内に追尾目標Ｔの観測ベクトルを捕捉できず、追尾を外してしまう場合があった。
【００５３】
本実施の形態では、式（６）により海面高度ｈ（ｋ）を状態変数とする状態ベクトルＸ（ｋ）を定め、式（１４）〜（１７）により観測雑音共分散行列Θ（ｋ）を算出しているので、海面高度一定で移動する目標に対して目標運動が線形になる。このため、追尾誤差を低減することができる。
【００５４】
図６のステップＳＴ１〜ＳＴ９は、図１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。追尾処理が開始されると、まず、レーダ観測手段１から極座標における観測諸元を取得する（ステップＳＴ１）。極座標観測諸元は、追尾目標Ｔの観測位置（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）及びその標準偏差（σＲ，σＥ，σＢｙ）である。
【００５５】
次に、観測値変換手段２は、レーダ観測手段１からの極座標観測位置（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）を式（１）及び（２）に代入して、海面高度ｈ（ｋ）に基づく観測位置（ｘ（ｋ），ｙ（ｋ），ｈ（ｋ））を算出し、観測ベクトルＺｏ（ｋ）として出力する（ステップＳＴ２）。一方、観測雑音共分散算出手段６は、式（１４）〜（１６）に、レーダ観測手段１からの標準偏差（σＲ，σＥ，σＢｙ）と、遅延手段９からの予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分を代入し、海面高度ｈ（ｋ）を考慮した観測雑音共分散行列Θ（ｋ）を算出する（ステップＳＴ３）。
【００５６】
ゲート判定手段３は、遅延手段９からの予測ベクトルＸｐ（ｋ）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ）と、観測雑音共分散算出手段６からの観測雑音共分散行列Θ（ｋ）から、式（３）〜（５）によりゲートを形成し、レーダ観測手段１からの観測ベクトルＺｏ（ｋ）のゲート判定を行う（ステップＳＴ４）。ゲート判定の結果、ゲート内のゲート中心に最も近いベクトルが目標の観測ベクトルとして出力される。
【００５７】
データ更新手段７は、ゲート判定手段３からの観測ベクトルを式（８）〜（１０）に代入し、平滑諸元を算出する（ステップＳＴ５）。平滑諸元は、ゲイン行列Ｋ（ｋ）、平滑ベクトルＸｓ（ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐｓ（ｋ）である。
【００５８】
表示手段５は、データ更新手段７からの平滑ベクトルＸｓ（ｋ）を用いて、追尾目標Ｔの航跡を表示する（ステップＳＴ６）。
【００５９】
予測手段８は、データ更新手段７からの平滑諸元を式（１１）及び（１２）に代入し、予測諸元を算出する（ステップＳＴ７）。予測諸元は、サンプリング時刻ｋ＋１における予測ベクトルＸｐ（ｋ＋１）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ＋１）である。予測諸元は遅延手段９により遅延された後、観測雑音共分散算出手段６及びゲート判定手段３に出力される。
【００６０】
サンプリング時刻ｋがサンプリングの終了時刻ｋｅｎｄ以下である場合は、サンプリング時刻ｋを次のサンプリング時刻ｋ＋１に置き換え（ステップＳＴ８，ＳＴ９）、ステップＳＴ１〜ＳＴ７の処理手順を繰り返す。
【００６１】
そして、サンプリング時刻ｋが終了時刻ｋｅｎｄを越えると、この追尾処理は終了する。
【００６２】
本実施の形態によれば、海面高度ｈ（ｋ）を状態変数とする状態ベクトルＸ（ｋ）に基づいて追尾フィルタを構成することにより、海面高度一定で移動する目標の追尾誤差が低減され、高度方向の追尾精度を向上させることができる。
【００６３】
実施の形態２．
本実施の形態のレーダ追尾装置１２０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、式（１）のｘｙ座標の代わりに次に説明するスラント座標を用いて位置情報を表している。
【００６４】
図７は、レーダから見た目標の位置関係を示した説明図である。水平面内における北方向をｘ軸、東方向をｙ軸とし、垂直方向をｚ軸とする北基準直交座標に対し、次式（１８）により表される位置情報（ｒｘ，ｒｙ）をスラント座標と呼ぶことにする。
【数１３】
【００６５】
レーダＯと追尾目標Ｔを結ぶ直線ＯＴのｘｙ平面に対する正射影を直線ＯＦとすると、ＯＦ＝Ｒであり、ｒｘ＝ＯＦｃｏｓＢｙ＝ＦＤ，ｒｙ＝ＯＦｓｉｎＢｙ＝ＦＧである。式（１）及び（１８）から（ｘ，ｙ）と（ｒｘ，ｒｙ）との関係は、次式（１９）により表される。
【数１４】
【００６６】
式（１９）によれば、仰角Ｅが十分小さいとみなせるほど遠距離の追尾目標Ｔに対しては、ｃｏｓＥ≒１とみなせるので、スラント座標（ｒｘ，ｒｙ）は、（ｘ，ｙ）と一致することがわかる。
【００６７】
観測値変換手段２は、レーダ観測手段１からの極座標による３次元位置情報を、式（２）及び（１８）により海面高度ｈ（ｋ）及びスラント座標からなる位置情報（ｒｘ，ｒｙ，ｈ）に変換し、観測ベクトルＺｏ（ｋ）として出力している。つまり、水平成分については、スラント座標からなる観測ベクトルＺｏ（k）が出力される。このとき、状態ベクトルＸ（ｋ）は、次式（２０）により定められる。
【数１５】
【００６８】
観測雑音共分散算出手段６は、海面高度ｈ（ｋ）及びスラント座標に基づく観測雑音共分散行列Ξ（ｋ）を次式（２１）〜（２３）により算出する。
【００６９】
【数１６】
【００７０】
式（２１）において、Λ（ｋ）は式（１５）により算出される。また、式（２２）及び（２３）において、ｒｘ，ｒｙ，ｈには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分ｒｘ（ｋ），ｒｙ（ｋ），ｈ（ｋ）がそれぞれ代入され、Ｒ，Ｅ，Ｂｙには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分を式（２）及び（１８）に代入して得られる値が用いられる。
【００７１】
ゲート判定手段３は、式（４）においてΘ（ｋ）の代わりに、海面高度及びスラント座標に基づく観測雑音共分散行列Ξ（ｋ）によりＳ（ｋ）を算出し、ゲートを構成する。
【００７２】
図８は、本発明の実施の形態２によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ１において、極座標による観測諸元が取得されると、観測値変換手段２により、式（２）及び（１８）からｒｘ（ｋ），ｒｙ（ｋ）及び海面高度ｈ（ｋ）の観測値が算出される（ステップＳＴ２ａ）。
【００７３】
一方、観測雑音共分散算出手段６は、式（２１）〜（２３）からスラント座標及び海面高度を考慮した観測雑音共分散行列Ξ（ｋ）を算出する（ステップＳＴ３ａ）。ステップＳＴ４〜ＳＴ9は、図６のステップＳＴ４〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００７４】
距離Ｒ及び方位角Ｂｙのみ観測できる２次元レーダにおいて追尾を行う場合は、スラント座標（ｒｘ，ｒｙ）が用いられるケースが多かった。２次元レーダで観測される距離Ｒ及び方位角Ｂｙを用いてスラント座標（ｒｘ，ｒｙ）により追尾を行う場合を２Ｄ追尾と呼び、仰角Ｅまで観測できる３次元レーダで観測される距離Ｒ、方位角Ｂｙ及び仰角Ｅを用いて追尾を行う場合を３Ｄ追尾と呼ぶことにする。２Ｄ追尾及び３Ｄ追尾の両方を行うことができるレーダでは、従来、２Ｄ追尾から３Ｄ追尾へ、あるいは、３Ｄ追尾から２Ｄ追尾への切り換えを行おうとすると、特に切り換えの初期時間帯において不具合が生じることがあった。
【００７５】
すなわち、追尾の切り換えの際、切り換えに伴う位置情報の（ｒｘ，ｒｙ）から（ｘ，ｙ）への変換、あるいは、その逆の変換によって、追尾誤差が大きくなり、切り換えがスムーズに行えなかった。このため、追尾を外してしまうという問題があった。
【００７６】
本実施の形態によれば、状態ベクトルＸ（ｋ）をスラント座標（ｒｘ，ｒｙ）に基づいて定めているので、３Ｄ追尾から２Ｄ追尾への切り換え、あるいは、その逆の切り換えをスムーズに行うことができる。
【００７７】
実施の形態３．
図９は、本発明の実施の形態３によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１３０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、予測値生成手段４に高度駆動雑音調整手段１０を備えている点で異なる。
【００７８】
高度駆動雑音調整手段１０は、高度ｈ方向に急上昇または急下降する追尾目標に対して、駆動雑音の調整を行っている。高度駆動雑音調整手段１０は、データ更新手段７からサンプリング周期ごとに出力される平滑ベクトルＸｓ（ｋ）を順次に蓄積し、蓄積した平滑ベクトルから得られる追尾目標の高度差に基づいて、式（１２）の駆動雑音共分散行列Ｑ（ｋ）の海面高度ｈ（ｋ）に関する成分を調整する。
【００７９】
平滑ベクトルＸｓ（ｋ）は、Ｌ（＞２）サンプリング分蓄積され、このうち、現時刻ｋにおける平滑ベクトルＸｓ（ｋ）がＬサンプリング前の平滑ベクトルと比較される。比較は、平滑ベクトルＸｓ（ｋ）の海面高度ｈ（ｋ）に関する成分について行われ、各平滑ベクトルの成分の差から追尾目標がＬサンプリング間に移動した高度差が判別される。この高度差が所定の閾値よりも大きい場合は、追尾目標が急上昇または急下降しているとみなされ、Ｑ（ｋ）の海面高度ｈ（ｋ）に関する成分を大きく設定するための制御信号が予測手段８へ出力される。
【００８０】
予測手段８は、高度駆動雑音調整手段１０からの制御信号に基づいて、Ｑ（ｋ）の設定を行っている。
【００８１】
図１０は、図９のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ６における追尾目標の航跡表示の後、高度駆動雑音調整手段１０により駆動雑音共分散行列Ｑ（ｋ）の調整が行われる（ステップＳＴ６ｂ）。そして、調整後のＱ（ｋ）に基づいて予測諸元が算出される。ステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ８及びＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ８及びＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００８２】
本実施の形態によれば、高度方向に急上昇または急下降する追尾目標に対する追従性を向上させることができるので、高度方向の追尾外れを防ぐことができる。
【００８３】
実施の形態４．
図１１は、本発明の実施の形態４によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１４０は、観測ベクトルの判別に２つのゲートを用いて駆動雑音の調整を行うことにより、追尾目標に対する追従性を向上させている。
【００８４】
ゲート判定手段３ａは、直進目標用ゲート及び旋回目標用ゲートの２つのゲートを設けて観測ベクトルＺｏ（ｋ）の判別を行っている。旋回目標用ゲートは、直進目標用ゲートよりもゲートサイズが大きく、直進目標用ゲートを内包するように構成される。
【００８５】
ゲートの構成は、式（３）において、直進目標用ゲートに対するゲートサイズパラメータをｄｓとし、旋回目標用ゲートに対するゲートサイズパラメータをｄｍとすると、ｄｍ≧ｄｓとなるようにゲートサイズパラメータを設定することにより行われる。
【００８６】
観測ベクトルＺｏ（ｋ）の判別は、はじめに、直進目標用ゲートにより行われる。このゲート内に観測ベクトルが得られた場合には、ゲート中心に最も近い観測ベクトルが追尾目標の観測ベクトルとして出力される。このとき、追尾目標は直進しているとみなす。直進目標用ゲート内に観測ベクトルが得られない場合には、次に、旋回目標用ゲートにより判別が行われる。
【００８７】
旋回目標用ゲート内に観測ベクトルが得られた場合には、ゲート中心に最も近い観測ベクトルが出力される。このとき、追尾目標は旋回しているとみなされ、追尾目標に対する旋回追従性を向上させるための制御信号が予測手段８へ出力される。
【００８８】
予測手段８は、ゲート判定手段３ａからの制御信号に基づいて、式（１２）における駆動雑音共分散行列Ｑ（ｋ）の旋回性に関する成分を大きくする設定を行っている。
【００８９】
図１２は、図１１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ３において、観測雑音共分散行列が算出されると、ゲート判定手段３ａは、直進目標及び旋回目標用ゲートを形成し、観測ベクトルＺｏ（ｋ）を判別する（ステップＳＴ４ｃ）。このとき、直進目標用ゲート内に観測ベクトルが存在すると判定された場合には、このゲート内の観測ベクトルのうちゲート中心に最も近い観測ベクトルが出力される。
【００９０】
一方、直進目標用ゲート内に観測ベクトルが存在しないと判定された場合には、旋回目標用ゲート内に観測ベクトルが存在するか否かが判別される。旋回目標用ゲート内に観測ベクトルが存在する場合には、このゲート内の観測ベクトルのうちゲート中心に最も近い観測ベクトルが出力される。この場合、追尾目標に対する旋回追従性を向上させるため、駆動雑音の調整が行われる。ステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ５〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ５〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００９１】
本実施の形態によれば、直進目標に対する追従性を確保しながら、旋回目標に対する追従性を向上させることができる。
【００９２】
実施の形態５．
図１３は、本発明の実施の形態５によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１５０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、予測値生成手段４に航跡解除手段１１を備えている点で異なる。
【００９３】
航跡解除手段１１は、優先順位の低い平滑ベクトルに対する追尾処理を解除する平滑値選別手段である。優先順位は、データ更新手段７から複数の追尾目標に対応して出力される平滑ベクトルに、所定の選別条件に基づいて付与され、この優先順位に基づいて平滑値の選別が行われる。
【００９４】
データ更新手段７からの各追尾目標ごとの平滑ベクトルに対し、例えば、平滑ベクトルから追尾目標の進行方向が判別され、判別結果に基づいて優先順位が付与される。優先順位の低い平滑値を除外した後の平滑値が表示手段５及び予測手段８へ出力される。
【００９５】
図１４は、図１３のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５において、平滑諸元が算出されると、航跡解除手段１１は、各追尾目標に対応する平滑ベクトルの選別を行い、優先順位の低い平滑ベクトルの航跡を解除する（ステップＳＴ５ｄ）。ステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００９６】
本実施の形態によれば、優先順位の低い平滑値に対する追尾処理を解除することにより、演算負荷を軽減することができる。
【００９７】
実施の形態６．
図１５は、本発明の実施の形態６によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１６０は、図１３のレーダ追尾装置１５０（実施の形態５）と比較して、レーダ観測手段１からの追尾目標に対する識別情報に基づいて優先順位の付与を行っている。
【００９８】
レーダ観測手段１は、追尾目標に対する味方識別情報を取得し、航跡解除手段１１へ出力している。航跡解除手段１１は、この味方識別情報に基づいて、平滑ベクトルに優先順位を付与し、平滑値の選別を行っている。
【００９９】
図１６は、図１５のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５ｅにおいて、航跡解除手段１１は、識別情報に基づいて優先順位を付与し、平滑値の選別が行われる。ステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図１４のステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１００】
本実施の形態によれば、優先度の高い追尾目標を逃すことなく、演算負荷を効果的に軽減させることができる。
【０１０１】
実施の形態７．
図１７は、本発明の実施の形態７によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１７０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、平滑値選択手段１２を備えている点で異なる。
【０１０２】
本実施の形態では、式（６）の状態ベクトルに基づく追尾処理と、式（２０）の状態ベクトルに基づく追尾処理が並行して行われ、各状態ベクトルに対応する平滑ベクトルを所定の選択条件により選択して表示を行っている。
【０１０３】
観測値変換手段２は、位置情報を水平成分について北基準直交座標からなる（ｘ，ｙ，ｈ）に変換して出力するとともに、スラント座標からなる（ｒｘ，ｒｙ，ｈ）に変換して出力する。データ更新手段７は、各状態ベクトルに対応する平滑ベクトルを算出し、平滑値選択手段１２へ出力する。ここで、式（６）の状態ベクトルに対応して算出された平滑ベクトルを平滑ベクトルＡと表し、式（２０）の状態ベクトルに対応して算出された平滑ベクトルを平滑ベクトルＢと表す。
【０１０４】
平滑値選択手段１２は、データ更新手段７からの平滑ベクトルに基づいて、各平滑ベクトルの選択を行っている。平滑ベクトルＡ及びＢが入力されると、平滑ベクトルＡまたはＢのいずれかの平滑ベクトルに基づいて、選択が行われる。どの平滑ベクトルを用いて判別するかは予め定めておく。
【０１０５】
平滑ベクトルの判別は、平滑ベクトルから算出される平滑距離に基づいて行われる。この平滑距離は、平滑ベクトルの位置成分から算出され、追尾目標までの距離を表している。平滑距離は所定の閾値ωと比較され、平滑距離が閾値ω以下の場合には、平滑ベクトルＡが選択される。ここで、閾値ωは、目標距離が十分に遠距離であるとみなせる値とする。
【０１０６】
一方、平滑距離が閾値ωよりも大きい場合には、ユーザが平滑ベクトルＡまたはＢのいずれかを選択する。選択された平滑ベクトルは、表示手段５へ出力され、表示される。
【０１０７】
近距離の場合、レーダ信号処理の理論におけるマルチパスの影響が小さいと、仰角精度が良いと考えられる。このため、平滑距離が閾値ω以下の場合に、北基準直交座標に基づいて算出された平滑ベクトルＡの精度の方が、スラント座標に基づいて算出された平滑ベクトルＢの精度よりも良いと考えられる。従って、本実施の形態では、精度の良い平滑ベクトルが出力表示されるので、表示航跡のばらつきを低減することができる。
【０１０８】
図１８は、図１７のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５において、平滑諸元が算出されると、平滑値選択手段１２は、北基準直交座標に基づいて算出された平滑ベクトルＡと、スラント座標に基づいて算出された平滑ベクトルＢの選択を行う（ステップＳＴ５ｆ）。そして、選択された平滑ベクトルが表示手段５に表示される。ステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１０９】
本実施の形態によれば、精度の良い平滑ベクトルを表示させることができ、表示航跡におけるばらつきを抑えることができる。また、レーダの覆域を外れる追尾目標を継続して追尾を行うために、もしくは、より追尾精度を向上させるために、他のレーダシステムに平滑ベクトルを移管しなければならない場合には、高精度な平滑ベクトルを移管することができるので、他のレーダシステムに対する追尾誤差の影響を低減させることが可能である。
【０１１０】
実施の形態８．
本実施の形態のレーダ追尾装置１８０は、データ更新手段７から順次に出力される平滑ベクトルに対して１次のフィルタ処理を行うことにより、表示航跡を滑らかにしている。
【０１１１】
表示手段５は、サンプリング時刻ｍと、１サンプリング前のサンプリング時刻ｍ−１のそれぞれにおける平滑ベクトルに対して、１次のフィルタ処理を次式（２４）及び（２５）により行っている。
【数１７】
【０１１２】
式（２４）において、ｍは表示が行われる時刻であり、ｘｘ（ｍ）は時刻ｍにおける平滑ベクトルである。また、ｙｙ（ｍ）はフィルタ処理により表示用に算出される平滑ベクトルである。式（２４）におけるλ（ｍ）は、ｘｘ（ｍ）及びｘｘ（ｍ−１）に対する重みを表し、式（２５）から算出される。τ（ｍ）は時刻ｍ及びｍ−１のサンプリング時間間隔であり、μは予め定められる時定数である。
【０１１３】
この様にして、制御理論に基づく１次のフィルタ処理が施され、平滑ベクトルｙｙ（ｍ）が表示される。
【０１１４】
図１９は、本発明の実施の形態８によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５において平滑諸元が算出されると、表示手段５は、平滑ベクトルに対して１次のフィルタ処理を行う（ステップＳＴ６ｇ）。そして、処理後の平滑ベクトルに基づいて追尾目標の航跡が表示される。ステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ７〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ７〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１１５】
本実施の形態によれば、１次のフィルタ処理により表示航跡を滑らかにすることができ、表示が見やすくなる。
【０１１６】
実施の形態９．
本実施の形態のレーダ追尾装置１９０は、判別用のゲート内に観測ベクトルが複数存在する場合に、各観測ベクトルの尤度に基づいて相関処理を行っている。
【０１１７】
ゲート判定手段３は、式（３）によるゲート判定の結果、ゲート内に観測ベクトルＺｏ（ｋ）が複数存在する場合に、ゲート内の各観測ベクトルに対する尤度を抽出する。これらの尤度に基づいて各観測ベクトルの相関確率β（ｋ，ｉ）が次式（２６）〜（２８）から算出される。
【０１１８】
【数１８】
【０１１９】
式（２６）において、ｍ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおけるゲート内の観測ベクトル数を表し、γ（ｋ，ｉ）はゲート内のｉ番目の観測ベクトルに対する尤度を表している。ただし、式（２６）の相関確率β（ｋ，ｉ）はｉ≠０の場合を表し、ｉ＝０の場合は式（２７）及び（２８）により求められる。
【０１２０】
式（２７）において、Ｐｄ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおける目標の探知確率を表し、ＰＧ（ｋ）はゲート内に目標が存在する確率を表している。また、βｆｔ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおける目標以外からの誤信号が得られる誤信号密度を表している。
【０１２１】
ここで、γ（ｋ，０）は、観測ベクトルが誤信号である場合の尤度を表し、ゲート内に目標が探知されない場合に、ゲート内に存在する観測ベクトルはすべて目標以外からの誤信号であるとの前提に基づいている。式（２８）のβ（ｋ，０）は、ゲート内の観測ベクトルが誤信号である場合の相関確率を表している。
【０１２２】
ゲート判定手段３は、ゲート内の全観測ベクトルと、ゲート内の各観測ベクトルに対応する相関確率β（ｋ，ｉ）をデータ更新手段７へ出力する。データ更新手段７は、各観測ベクトルに対応するゲイン行列及び平滑値を観測ベクトルごとに算出するとともに、相関確率β（ｋ，ｉ）に基づいてゲイン行列及び平滑値に対して相関処理を行っている。
【０１２３】
図２０は、本発明の実施の形態９によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ３において、観測雑音共分散行列が算出されると、ゲート判定手段３は、相関確率β（ｋ，ｉ）を考慮したゲート判定を行う（ステップＳＴ４ｈ）。すなわち、ゲート内の各観測ベクトルに対応する尤度から相関確率β（ｋ，ｉ）が算出され、ゲート内の各観測ベクトルとともに出力される。
【０１２４】
データ更新手段７は、相関確率β（ｋ，ｉ）を考慮した平滑値の算出を行う。すなわち、各観測ベクトルから各観測ベクトルに対応する平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出し、相関確率β（ｋ，ｉ）に基づいて各平滑値に対して相関処理を行う（ステップＳＴ５ｈ）。そして、処理後の平滑値が表示手段５及び予測手段８に出力される。ステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１２５】
本実施の形態によれば、平滑諸元に対して相関処理を行うことにより、ゲート内に誤信号が多数入っている場合であってもそれらの影響が低減され、追尾目標に対する追従性を向上させることができる。
【０１２６】
実施の形態１０．
本実施の形態のレーダ追尾装置２００は、海面高度ｈの算出精度を上げることにより、追尾精度を向上させている。
【０１２７】
観測値変換手段２は、式（２）の代わりに次式（２９）に基づいて、海面高度ｈを算出する。
【数１９】
【０１２８】
式（２９）において、ρは地球半径を、ｌａｔｓはレーダの設置緯度を、ｌｏｎｓはレーダの設置経度を、ａｌｔｓはレーダの設置高度を、αは地球の扁平率をそれぞれ表し、既知であるとする。また、ｆはｈがこれらの関数であることを表している。
【０１２９】
観測値変換手段２は、式（２９）から海面高度ｈを算出し、この海面高度ｈに基づく観測ベクトルＺｏ（ｋ）をゲート判定手段３へ出力する。観測雑音共分散算出手段６は、式（２９）に基づいて観測雑音共分散行列の算出を行っている。
【０１３０】
図２１は、本発明の実施の形態１０によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ１において、観測諸元を取得すると、観測値変換手段２は、ｘ，ｙ及び地球楕円体の海面高度ｈの観測値を算出する（ステップＳＴ２ｉ）。ここで、式（２９）に基づいて地球楕円体を考慮した海面高度ｈが算出され、観測ベクトルＺｏ（ｋ）として出力される。
【０１３１】
観測雑音共分散算出手段６は、式（２９）に基づいて観測誤差共分散行列を算出する（ステップＳＴ３ｉ）。ステップＳＴ４〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ４〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１３２】
本実施の形態によれば、地球が楕円体であることを考慮して海面高度ｈが算出されるので、より正確な海面高度ｈに基づいて追尾処理を行うことができ、追尾精度が向上する。
【０１３３】
実施の形態１１．
図２２は、本発明の実施の形態１１によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置２１０は、レーダ追尾装置１９０（実施の形態９）と比較して、ゲート内観測値制限手段１３を備えている点で異なる。
【０１３４】
ゲート内観測値制限手段１３は、演算負荷に応じてゲート内の観測値数を制限するための制御信号をゲート判定手段３及びデータ更新手段７へ出力している。ゲート判定手段３は、この制御信号に基づいて、ゲート内の複数の観測ベクトルのうち尤度の高い所定数の観測ベクトルの判別を行っている。このとき、Ｎ個の観測ベクトルが判別され、判別された観測ベクトルの尤度に基づいて、相関確率β（ｋ，ｉ）が算出される。
【０１３５】
データ更新手段７は、判別された観測ベクトルに対応する相関確率β（ｋ，ｉ）に基づいて、平滑値に対する相関処理を行っている。
【０１３６】
図２３は、図２２のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ３において、観測雑音共分散行列が算出されると、ゲート判定手段３は、ゲート内観測値制限手段１３からの制御信号に基づいて、ゲート内の観測ベクトルを尤度の高いものだけに制限して、相関確率β（ｋ，ｉ）を算出する（ステップＳＴ４ｊ，ＳＴ４ｋ）。
【０１３７】
データ更新手段７は、ゲート内観測値制限手段１３からの制御信号に基づいて、尤度の高いＮ個の観測ベクトルに対応する平滑値に対して相関処理を行い、相関確率β（ｋ，ｉ）を考慮した平滑諸元を算出する（ステップＳＴ５ｊ）。ステップＳＴ６〜ＳＴ９は、図２０のステップＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１３８】
本実施の形態によれば、平滑諸元に対して相関処理を行うことにより、ゲート内に誤信号が多数入っている場合であっても、追尾目標に対する追従性を確保することができるとともに、ゲート内の観測値数を制限することにより、演算負荷を低減させることができる。
【０１３９】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明によるレーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法によれば、海面高度に基づいて予測値を算出するので、海面高度一定で移動する目標に対する追尾誤差が低減され、目標追尾を高精度で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１によるレーダ追尾装置の一構成例を示したブロック図である。
【図２】 レーダから見た目標の位置関係の一例を示した説明図である。
【図３】 レーダから見た目標の地球中心に対する位置関係を示した説明図である。
【図４】 観測ベクトルのゲート判定の一例を示した説明図である。
【図５】 レーダと海面高度一定で移動する目標の位置関係を示した説明図である。
【図６】 図１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図７】 レーダから見た目標の位置関係を示した説明図である。
【図８】 本発明の実施の形態２によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図９】 本発明の実施の形態３によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１０】 図９のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１１】 本発明の実施の形態４によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１２】 図１１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１３】 本発明の実施の形態５によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１４】 図１３のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１５】 本発明の実施の形態６によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１６】 図１５のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１７】 本発明の実施の形態７によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１８】 図１７のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１９】 本発明の実施の形態８によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図２０】 本発明の実施の形態９によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図２１】 本発明の実施の形態１０によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図２２】 本発明の実施の形態１１によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図２３】 図２２のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１ レーダ観測手段、２ 観測値変換手段、３，３ａ ゲート判定手段、
４ 予測値生成手段、５ 表示手段、６ 観測雑音共分散算出手段、
７ データ更新手段、８ 予測手段、９ 遅延手段、
１０ 高度駆動雑音調整手段、１１ 航跡解除手段、１２ 平滑値選択手段、
１３ ゲート内観測値制限手段、１１０〜２１０ レーダ追尾装置。
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法に係り、より詳しくは、目標の極座標による３次元位置情報に基づいて予測値を算出するレーダ追尾装置の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のレーダ追尾装置としては、例えば、特許文献１に記載のものがある。この特許文献１に記載のレーダ装置は、次のように構成される。目標物体の目標信号をレーダによって取得し、測高値を算出し、測高値と前回の平滑化高度との差である高度差を計算し、目標物体の機動状態の指標判定を行い、高度方向の最大移動可能距離を推定し、ＳＩＦモードを算出し、ＳＩＦモードと前回のＳＩＦモードとの差であるＳＩＦモード高度差を計算し、目標物体の機動状態から高度差とＳＩＦモード高度差を判定し、目標物体の運動状態に応じて運動状態粗判定を行い高度の平滑化定数を設定して目標物体の平滑化高度を算出する。
【０００３】
また、従来のレーダ追尾装置の他の例としては、非特許文献１に記載のものがある。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−４２０３６号公報
【非特許文献１】
エス・エス・ブラックマン（S.S.Blackman）著，「マルチプル・ターゲット・トラッキング・ウイズ・レーダ・アプリケーションズ（Multiple Target Tracking with Radar Applications）」，アーテック・ハウス（Artech House）社刊，（Dedham），１９８６年，ｐ．４９−５２
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述した様な従来のレーダ追尾装置では、海面高度を一定に保ちながら移動する目標に対して、垂直方向の目標運動が非線形となるため、追尾誤差が遠距離において大きくなってしまい、追尾を外してしまうという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、高度方向の追尾精度を向上させることができるレーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によるレーダ追尾装置は、目標の極座標による３次元位置情報を出力する観測手段と、位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測値変換手段と、観測ベクトルに基づいて予測値を生成する予測値生成手段により構成される。
【０００８】
この様な構成によれば、海面高度に基づいて予測値を算出することができるので、海面高度を一定に保ちながら移動する目標に対して高度方向の追尾精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明によるレーダ追尾処理方法は、目標の極座標による３次元位置情報及びこの位置情報の標準偏差を出力する観測ステップと、位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測値変換ステップと、ゲート内の観測ベクトルを判別するゲート判定ステップと、判別された観測ベクトルから予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を生成する予測値生成ステップと、予測ベクトル及び位置情報の標準偏差から観測雑音共分散行列を生成する観測雑音共分散生成ステップからなり、ゲート判定ステップにおいて、予測ベクトル、予測誤差共分散行列及び観測雑音共分散行列に基づいて形成されたゲートにより観測ベクトルを判別するように構成される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１によるレーダ追尾装置の一構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１１０は、海面高度に基づいて予測値を算出することにより、海面高度を一定に保ちながら移動する目標に対する高度方向の追尾精度を向上させている。
【００１１】
レーダ追尾装置１１０は、レーダ観測手段１、観測値変換手段２、ゲート判定手段３、予測値生成手段４、表示手段５及び観測雑音共分散算出手段６により構成される。
【００１２】
レーダ観測手段１は、目標の極座標による３次元位置情報（距離、仰角及び方位角）と、この位置情報における観測雑音についての標準偏差の出力を行っている。航空機などは、海面高度を一定に保ちながら移動する場合が多い。この様な航空機などの目標について、レーダ観測手段１は位置情報を測定し、位置情報に含まれる観測雑音についての標準偏差を算出している。
【００１３】
位置情報の測定は、所定のサンプリング周期で繰り返し行われ、測定した位置情報は、サンプリングごとに観測値変換手段２へ出力される。また、位置情報から算出した標準偏差は、サンプリングごとに観測雑音共分散算出手段６へ出力される。
【００１４】
観測値変換手段２は、レーダ観測手段１からの位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測ベクトル生成手段である。水平面内の直交座標としては、例えば、北基準直交座標における水平成分が用いられ、位置情報は、所定の変換式により極座標から海面高度及び直交座標に変換される。変換後の位置情報は、位置情報を成分にもつ観測ベクトルとしてゲート判定手段３へ出力される。
【００１５】
ゲート判定手段３は、観測値変換手段２からの観測ベクトルに対し、ゲートを設けてゲート内の観測ベクトルの判別を行っている。ゲートは、追尾目標に対応した観測ベクトルを選別するために設けられ、予測値生成手段４からの予測値と、観測雑音共分散算出手段６からの観測雑音共分散行列に基づいて形成される。また、予測値及び観測雑音共分散行列に基づいて残差共分散行列が算出され、予測値及び判別した観測ベクトルとともに予測値生成手段４へ出力される。
【００１６】
予測値生成手段４は、ゲート判定手段３により判別された観測ベクトルに基づいて、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列からなる予測値の生成を行っている。予測値生成手段４は、データ更新手段７、予測手段８及び遅延手段９により構成される。
【００１７】
データ更新手段７は、ゲート判定手段３からの観測ベクトル、残差共分散行列及び予測値に基づいて、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列からなる平滑値を算出する平滑値算出手段である。この平滑値は、追尾目標の運動状態の統計値を表し、例えば、カルマンフィルタの理論に基づいて算出される。また、残差共分散行列及び予測誤差共分散行列に基づいて算出するゲイン行列から生成される。算出した平滑ベクトルは表示手段５へ出力され、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列は予測手段８へ出力される。
【００１８】
予測手段８は、データ更新手段７からの平滑値に基づいて予測値を算出する予測値算出手段である。この予測値は、１サンプリング後の運動状態の推定値を表し、カルマンフィルタの理論に基づいて算出される。また、予測誤差共分散行列は、駆動雑音の共分散行列に基づいて生成される。駆動雑音は、制御理論の運動モデルにおいて定める目標運動のあいまいさを表し、例えば、駆動雑音を大きく設定すると、目標に対する追従性が増す。算出した予測値は、遅延手段９へ出力される。
【００１９】
遅延手段９は、予測手段８からの予測値に対して１サンプリング分だけ遅延させる処理を行っている。遅延させた予測ベクトルが観測雑音共分散算出手段６へ出力され、遅延させた予測値がゲート判定手段３へ出力される。
【００２０】
表示手段５は、データ更新手段７からの平滑ベクトルに基づいて追尾目標の航跡の表示を行っている。例えば、追尾目標の現時刻における推定位置が画面表示され、移動速度が矢印等により示される。この矢印は、向きが目標の進行方向を表し、長さが目標の速さに相当している。
【００２１】
観測雑音共分散算出手段６は、レーダ観測手段１からの位置情報の標準偏差と、遅延手段９からの遅延された予測ベクトルに基づいて、観測雑音の共分散行列の生成を行っている。この観測雑音共分散行列は、海面高度に基づいて算出され、算出した観測雑音共分散行列は、ゲート判定手段３へ出力される。
【００２２】
次に、レーダ追尾装置１１０における処理手順の詳細について説明する。
【００２３】
図２は、レーダから見た目標の位置関係の一例を示した説明図である。垂直方向をｚ軸とし、水平面内における直交方向をｘ軸及びｙ軸とする３次元の北基準直交座標において、レーダＯから見た追尾目標Ｔの極座標による位置情報が、距離Ｒ、仰角Ｅ及び方位角Ｂｙである場合を考える。なお、ＯＴ間の距離がＲであり、線分ＯＴが水平面（ｘｙ平面）となす角がＥである。また、線分ＯＴの水平面に対する正射影がｘ軸となす角がＢｙである。
【００２４】
このとき、極座標による位置情報（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）と北基準直交座標による位置情報（ｘ，ｙ，ｚ）との関係は、次式（１）により表される。
【数１】
図３は、レーダから見た目標の地球中心に対する位置関係を示した説明図である。本実施の形態では、式（１）におけるｚ座標の代わりに海面高度ｈを用いて位置情報を表している。海面高度ｈは、追尾目標Ｔの海面からの高さであり、追尾目標Ｔ及び地球の中心Ｋを結ぶ線分ＴＫが海面と交わる点をＵとすれば、ＵＴ間の距離となる。地球の中心ＫとレーダＯを結ぶ直線をｚ軸とし、地球半径をρとする。
【００２６】
地球を球体と考えた場合、ＫＴ間の距離はρ＋ｈとなり、三角形ＫＯＴに対する解析学の余弦定理からｈは、次式（２）により表される。
【数２】
観測値変換手段２は、追尾目標Ｔの位置情報を式（１）及び（２）に基づいて（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）から（ｘ，ｙ，ｈ）に変換し、これを観測ベクトルとしてゲート判定手段３に出力する。
【００２８】
図４は、観測ベクトルのゲート判定の一例を示した説明図である。サンプリング時刻ｋにおける観測ベクトルをＺｏ（ｋ）とする。ゲート判定手段３は、次式（３）によりゲートを形成する。
【数３】
式（３）において、Ｚｐ（ｋ）は予測ベクトルの位置成分を表すベクトルであり、Ｓ（ｋ）は残差Ｚｏ（ｋ）−Ｚｐ（ｋ）の共分散行列である。また、ｄはゲートの大きさを決めるゲートサイズパラメータである。なお、ベクトル及び行列の添え字「Ｔ」は転置を表し、添え字「−１」は逆行列を表している。
【００３０】
残差共分散行列Ｓ（ｋ）は３×３行列であり、ゲート判定手段３により次式（４）から求められる。
【数４】
式（４）において、Ｐｐ（ｋ）は予測誤差共分散行列であり、Ｈは観測行列である。また、Θ（ｋ）は海面高度ｈを考慮した観測雑音共分散行列である。
【００３２】
また、予測ベクトルの位置成分を表すベクトルＺｐ（ｋ）は、予測ベクトルをＸｐ（ｋ）として次式（５）から算出される。
【数５】
ところで、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の構成は、カルマンフィルタの理論に基づいて、運動モデルにおける目標の状態ベクトルの構成により決められる。ここでは、この状態ベクトルを目標の観測位置及び速度からなる６変量のベクトルとして次式（６）により定める。予測ベクトルＸｐ（ｋ）も同様の構成とする。
【数６】
式（６）において、ｘ（ｋ），ｙ（ｋ）及びｈ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおける位置ｘ，ｙ及び海面高度ｈをそれぞれ表し、Ｖｘ（ｋ），Ｖｙ（ｋ）及びＶｈ（ｋ）は速度のｘ成分、ｙ成分及びｈ成分をそれぞれ表している。このとき、観測行列Ｈは、観測ベクトルＺｏ（ｋ）の次数をｎとし、ｎ×ｎ行列の単位行列をＩｎ、ｎ×ｎ行列の零行列をＯｎとして次式（７）により表される。
【数７】
残差Ｚｏ（ｋ）−Ｚｐ（ｋ）が多変量正規分布に従うと仮定した場合に、図４に示す楕円体の境界を含む内部の領域がゲートを構成する。なお、ゲートの形状を決める確率分布はユーザが目的に応じて変えても良い。
【００３６】
サンプリング時刻ｋにおいて３つの観測ベクトルＺｏ（ｋ，１），Ｚｏ（ｋ，２），Ｚｏ（ｋ，３）が得られたとすると、これらの観測ベクトルのうち、Ｚｏ（ｋ，１）及びＺｏ（ｋ，２）はゲート内の観測ベクトルと判定され、Ｚｏ（ｋ，３）はゲート外の観測ベクトルと判定される。
【００３７】
残差が多変量正規分布に従うと仮定した場合、各観測ベクトルＺｏ（ｋ，１）〜Ｚｏ（ｋ，３）にそれぞれ対応する尤度γ（ｋ，１）〜γ（ｋ，３）が多変量正規分布の確率密度関数により算出される。尤度は、ゲートの中心（Ｚｐ（ｋ））からの距離に対応している。
【００３８】
これらの尤度γ（ｋ，１）〜γ（ｋ，３）を用いるかまたは、式（３）の左辺で表される２次形式の大きさを用いることにより、ゲートの中心に最も近いゲート内の観測ベクトルの１つであるＺｏ（ｋ，１）が選択され、目標の観測ベクトルとみなされる。
【００３９】
データ更新手段７では、目標の観測ベクトルＺｏ（ｋ）と、この観測ベクトルＺｏ（ｋ）に関連する残差共分散行列Ｓ（ｋ）、予測ベクトルＸｐ（ｋ）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ）から、カルマンフィルタの理論に基づいて、ゲイン行列Ｋ（ｋ）、平滑ベクトルＸｓ（ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐｓ（ｋ）が次式（８）〜（１０）により算出される。ここで、状態ベクトルＸ（ｋ）の次数をｍとし、ｍ×ｍ行列の単位行列をＩｍとしている。
【００４０】
【数８】
予測手段８では、サンプリング時刻ｋにおける平滑ベクトルＸｓ（ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐｓ（ｋ）から、カルマンフィルタの理論に基づいて、次のサンプリング時刻ｋ＋１における予測ベクトルＸｐ（ｋ＋１）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ＋１）が次式（１１），（１２）により算出される。
【００４２】
【数９】
式（１１）及び（１２）において、Φ（ｋ）は状態遷移行列であり、Ｑ（ｋ）は駆動雑音の共分散行列である。Ｑ（ｋ）はｍ×ｍ行列である。状態ベクトルＸ（ｋ）を式（６）で定めた場合、状態遷移行列Φ（ｋ）は、サンプリングの時間間隔をＴｋ＝ｔｋ−ｔｋ−１として、次式（１３）により表される。
【数１０】
遅延手段９では、サンプリング時刻ｋ＋１における予測ベクトルＸｐ（ｋ＋１）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ＋１）を１サンプリング分だけ遅延させ、サンプリング時刻ｋにおける予測ベクトルＸｐ（ｋ）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ）が算出される。
【００４５】
観測雑音共分散算出手段６では、遅延された予測ベクトルＸｐ（ｋ）と、極座標による観測位置の標準偏差σＲ，σＥ及びσＢｙから、海面高度ｈ（ｋ）に基づく観測雑音共分散行列Θ（ｋ）が次式（１４）〜（１６）により算出される。
【数１１】
式（１４）及び（１５）において、Λ（ｋ）は極座標による観測雑音共分散行列であり、式（１４）中の「ｄｉａｇ」は対角行列であることを表している。また、式（１４）におけるΩ（ｋ）は式（１６）から求められる。なお、「∂」は微分記号である。
【００４７】
式（１６）において、ｘ，ｙ，ｈには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分ｘ（ｋ），ｙ（ｋ），ｈ（ｋ）がそれぞれ代入され、Ｒ，Ｅ，Ｂｙには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分を代入し、逆算することにより式（１）及び（２）から求められる値が代入される。ここで、式（１６）の右辺は、解析学の１次近似を表し、さらに次式（１７）のように表される。
【００４８】
【数１２】
図５は、レーダと海面高度一定で移動する目標の位置関係を示した説明図である。地表面または海面ＩＪの上空を一定高度ｈでＨからＴまで移動する目標を追尾目標Ｔとして想定し、従来のレーダ追尾装置の問題点について、次に説明する。なお、地表面あるいは海面から一定の高度をもってレーダＯを配置しても良いが、説明を簡単にするため、レーダＯは地表面あるいは海面上に設置されているものとする。
【００５０】
海面高度ｈ一定で移動する目標Ｔの位置情報を、水平面ＡＢをｘｙ平面、天頂方向ＯＣをｚ軸とする北基準直交座標により表すと、ｚ軸方向の目標運動が非線形になる。式（１）の北基準直交座標におけるｘ，ｙ，ｚにより状態ベクトルを定め、線形な等速直線運動モデルを仮定する従来のレーダ追尾装置では、非線形な目標運動を追尾すると、特に非線形性が顕著になる遠距離において、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなってしまうという問題があった。
【００５１】
また、民間航空機などは、防衛用の航空機などとは異なり、高度方向について急激な変化を伴う運動を行うことが少ない。このため、状態ベクトルのｚ成分を一定とする運動モデルを用いて追尾装置を構成することが従来から行われている。ｚ成分が一定の運動モデルは、状態ベクトルにおける速度のｚ成分をゼロとおいたものと等価である。従来のレーダ追尾装置では、このｚ成分を一定とする運動モデルを仮定すると、目標運動の軌道がＤＦＧＥになり、ｚ成分を一定とした場合の目標位置Ｇと実際の目標位置ＴとのずれＧＴが遠距離になるほど大きくなってしまい、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなるという問題があった。
【００５２】
この様に従来のレーダ追尾装置では、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなるが、ｚ軸方向の追尾誤差が大きくなると、例えば、観測雑音共分散行列を算出する過程において、ｘがｚと相関する項、及び、ｙがｚと相関する項に影響するので、最終的に、ｘ及びｙ軸方向の追尾誤差も大きくなってしまう。このため、ゲート内に追尾目標Ｔの観測ベクトルを捕捉できず、追尾を外してしまう場合があった。
【００５３】
本実施の形態では、式（６）により海面高度ｈ（ｋ）を状態変数とする状態ベクトルＸ（ｋ）を定め、式（１４）〜（１７）により観測雑音共分散行列Θ（ｋ）を算出しているので、海面高度一定で移動する目標に対して目標運動が線形になる。このため、追尾誤差を低減することができる。
【００５４】
図６のステップＳＴ１〜ＳＴ９は、図１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。追尾処理が開始されると、まず、レーダ観測手段１から極座標における観測諸元を取得する（ステップＳＴ１）。極座標観測諸元は、追尾目標Ｔの観測位置（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）及びその標準偏差（σＲ，σＥ，σＢｙ）である。
【００５５】
次に、観測値変換手段２は、レーダ観測手段１からの極座標観測位置（Ｒ，Ｅ，Ｂｙ）を式（１）及び（２）に代入して、海面高度ｈ（ｋ）に基づく観測位置（ｘ（ｋ），ｙ（ｋ），ｈ（ｋ））を算出し、観測ベクトルＺｏ（ｋ）として出力する（ステップＳＴ２）。一方、観測雑音共分散算出手段６は、式（１４）〜（１６）に、レーダ観測手段１からの標準偏差（σＲ，σＥ，σＢｙ）と、遅延手段９からの予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分を代入し、海面高度ｈ（ｋ）を考慮した観測雑音共分散行列Θ（ｋ）を算出する（ステップＳＴ３）。
【００５６】
ゲート判定手段３は、遅延手段９からの予測ベクトルＸｐ（ｋ）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ）と、観測雑音共分散算出手段６からの観測雑音共分散行列Θ（ｋ）から、式（３）〜（５）によりゲートを形成し、レーダ観測手段１からの観測ベクトルＺｏ（ｋ）のゲート判定を行う（ステップＳＴ４）。ゲート判定の結果、ゲート内のゲート中心に最も近いベクトルが目標の観測ベクトルとして出力される。
【００５７】
データ更新手段７は、ゲート判定手段３からの観測ベクトルを式（８）〜（１０）に代入し、平滑諸元を算出する（ステップＳＴ５）。平滑諸元は、ゲイン行列Ｋ（ｋ）、平滑ベクトルＸｓ（ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐｓ（ｋ）である。
【００５８】
表示手段５は、データ更新手段７からの平滑ベクトルＸｓ（ｋ）を用いて、追尾目標Ｔの航跡を表示する（ステップＳＴ６）。
【００５９】
予測手段８は、データ更新手段７からの平滑諸元を式（１１）及び（１２）に代入し、予測諸元を算出する（ステップＳＴ７）。予測諸元は、サンプリング時刻ｋ＋１における予測ベクトルＸｐ（ｋ＋１）及び予測誤差共分散行列Ｐｐ（ｋ＋１）である。予測諸元は遅延手段９により遅延された後、観測雑音共分散算出手段６及びゲート判定手段３に出力される。
【００６０】
サンプリング時刻ｋがサンプリングの終了時刻ｋｅｎｄ以下である場合は、サンプリング時刻ｋを次のサンプリング時刻ｋ＋１に置き換え（ステップＳＴ８，ＳＴ９）、ステップＳＴ１〜ＳＴ７の処理手順を繰り返す。
【００６１】
そして、サンプリング時刻ｋが終了時刻ｋｅｎｄを越えると、この追尾処理は終了する。
【００６２】
本実施の形態によれば、海面高度ｈ（ｋ）を状態変数とする状態ベクトルＸ（ｋ）に基づいて追尾フィルタを構成することにより、海面高度一定で移動する目標の追尾誤差が低減され、高度方向の追尾精度を向上させることができる。
【００６３】
実施の形態２．
本実施の形態のレーダ追尾装置１２０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、式（１）のｘｙ座標の代わりに次に説明するスラント座標を用いて位置情報を表している。
【００６４】
図７は、レーダから見た目標の位置関係を示した説明図である。水平面内における北方向をｘ軸、東方向をｙ軸とし、垂直方向をｚ軸とする北基準直交座標に対し、次式（１８）により表される位置情報（ｒｘ，ｒｙ）をスラント座標と呼ぶことにする。
【数１３】
レーダＯと追尾目標Ｔを結ぶ直線ＯＴのｘｙ平面に対する正射影を直線ＯＦとすると、ＯＦ＝Ｒであり、ｒｘ＝ＯＦｃｏｓＢｙ＝ＦＤ，ｒｙ＝ＯＦｓｉｎＢｙ＝ＦＧである。式（１）及び（１８）から（ｘ，ｙ）と（ｒｘ，ｒｙ）との関係は、次式（１９）により表される。
【数１４】
式（１９）によれば、仰角Ｅが十分小さいとみなせるほど遠距離の追尾目標Ｔに対しては、ｃｏｓＥ≒１とみなせるので、スラント座標（ｒｘ，ｒｙ）は、（ｘ，ｙ）と一致することがわかる。
【００６７】
観測値変換手段２は、レーダ観測手段１からの極座標による３次元位置情報を、式（２）及び（１８）により海面高度ｈ（ｋ）及びスラント座標からなる位置情報（ｒｘ，ｒｙ，ｈ）に変換し、観測ベクトルＺｏ（ｋ）として出力している。つまり、水平成分については、スラント座標からなる観測ベクトルＺｏ（k）が出力される。このとき、状態ベクトルＸ（ｋ）は、次式（２０）により定められる。
【数１５】
観測雑音共分散算出手段６は、海面高度ｈ（ｋ）及びスラント座標に基づく観測雑音共分散行列Ξ（ｋ）を次式（２１）〜（２３）により算出する。
【００６９】
【数１６】
式（２１）において、Λ（ｋ）は式（１５）により算出される。また、式（２２）及び（２３）において、ｒｘ，ｒｙ，ｈには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分ｒｘ（ｋ），ｒｙ（ｋ），ｈ（ｋ）がそれぞれ代入され、Ｒ，Ｅ，Ｂｙには、予測ベクトルＸｐ（ｋ）の位置成分を式（２）及び（１８）に代入して得られる値が用いられる。
【００７１】
ゲート判定手段３は、式（４）においてΘ（ｋ）の代わりに、海面高度及びスラント座標に基づく観測雑音共分散行列Ξ（ｋ）によりＳ（ｋ）を算出し、ゲートを構成する。
【００７２】
図８は、本発明の実施の形態２によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ１において、極座標による観測諸元が取得されると、観測値変換手段２により、式（２）及び（１８）からｒｘ（ｋ），ｒｙ（ｋ）及び海面高度ｈ（ｋ）の観測値が算出される（ステップＳＴ２ａ）。
【００７３】
一方、観測雑音共分散算出手段６は、式（２１）〜（２３）からスラント座標及び海面高度を考慮した観測雑音共分散行列Ξ（ｋ）を算出する（ステップＳＴ３ａ）。ステップＳＴ４〜ＳＴ9は、図６のステップＳＴ４〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００７４】
距離Ｒ及び方位角Ｂｙのみ観測できる２次元レーダにおいて追尾を行う場合は、スラント座標（ｒｘ，ｒｙ）が用いられるケースが多かった。２次元レーダで観測される距離Ｒ及び方位角Ｂｙを用いてスラント座標（ｒｘ，ｒｙ）により追尾を行う場合を２Ｄ追尾と呼び、仰角Ｅまで観測できる３次元レーダで観測される距離Ｒ、方位角Ｂｙ及び仰角Ｅを用いて追尾を行う場合を３Ｄ追尾と呼ぶことにする。２Ｄ追尾及び３Ｄ追尾の両方を行うことができるレーダでは、従来、２Ｄ追尾から３Ｄ追尾へ、あるいは、３Ｄ追尾から２Ｄ追尾への切り換えを行おうとすると、特に切り換えの初期時間帯において不具合が生じることがあった。
【００７５】
すなわち、追尾の切り換えの際、切り換えに伴う位置情報の（ｒｘ，ｒｙ）から（ｘ，ｙ）への変換、あるいは、その逆の変換によって、追尾誤差が大きくなり、切り換えがスムーズに行えなかった。このため、追尾を外してしまうという問題があった。
【００７６】
本実施の形態によれば、状態ベクトルＸ（ｋ）をスラント座標（ｒｘ，ｒｙ）に基づいて定めているので、３Ｄ追尾から２Ｄ追尾への切り換え、あるいは、その逆の切り換えをスムーズに行うことができる。
【００７７】
実施の形態３．
図９は、本発明の実施の形態３によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１３０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、予測値生成手段４に高度駆動雑音調整手段１０を備えている点で異なる。
【００７８】
高度駆動雑音調整手段１０は、高度ｈ方向に急上昇または急下降する追尾目標に対して、駆動雑音の調整を行っている。高度駆動雑音調整手段１０は、データ更新手段７からサンプリング周期ごとに出力される平滑ベクトルＸｓ（ｋ）を順次に蓄積し、蓄積した平滑ベクトルから得られる追尾目標の高度差に基づいて、式（１２）の駆動雑音共分散行列Ｑ（ｋ）の海面高度ｈ（ｋ）に関する成分を調整する。
【００７９】
平滑ベクトルＸｓ（ｋ）は、Ｌ（＞２）サンプリング分蓄積され、このうち、現時刻ｋにおける平滑ベクトルＸｓ（ｋ）がＬサンプリング前の平滑ベクトルと比較される。比較は、平滑ベクトルＸｓ（ｋ）の海面高度ｈ（ｋ）に関する成分について行われ、各平滑ベクトルの成分の差から追尾目標がＬサンプリング間に移動した高度差が判別される。この高度差が所定の閾値よりも大きい場合は、追尾目標が急上昇または急下降しているとみなされ、Ｑ（ｋ）の海面高度ｈ（ｋ）に関する成分を大きく設定するための制御信号が予測手段８へ出力される。
【００８０】
予測手段８は、高度駆動雑音調整手段１０からの制御信号に基づいて、Ｑ（ｋ）の設定を行っている。
【００８１】
図１０は、図９のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ６における追尾目標の航跡表示の後、高度駆動雑音調整手段１０により駆動雑音共分散行列Ｑ（ｋ）の調整が行われる（ステップＳＴ６ｂ）。そして、調整後のＱ（ｋ）に基づいて予測諸元が算出される。ステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ８及びＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ８及びＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００８２】
本実施の形態によれば、高度方向に急上昇または急下降する追尾目標に対する追従性を向上させることができるので、高度方向の追尾外れを防ぐことができる。
【００８３】
実施の形態４．
図１１は、本発明の実施の形態４によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１４０は、観測ベクトルの判別に２つのゲートを用いて駆動雑音の調整を行うことにより、追尾目標に対する追従性を向上させている。
【００８４】
ゲート判定手段３ａは、直進目標用ゲート及び旋回目標用ゲートの２つのゲートを設けて観測ベクトルＺｏ（ｋ）の判別を行っている。旋回目標用ゲートは、直進目標用ゲートよりもゲートサイズが大きく、直進目標用ゲートを内包するように構成される。
【００８５】
ゲートの構成は、式（３）において、直進目標用ゲートに対するゲートサイズパラメータをｄｓとし、旋回目標用ゲートに対するゲートサイズパラメータをｄｍとすると、ｄｍ≧ｄｓとなるようにゲートサイズパラメータを設定することにより行われる。
【００８６】
観測ベクトルＺｏ（ｋ）の判別は、はじめに、直進目標用ゲートにより行われる。このゲート内に観測ベクトルが得られた場合には、ゲート中心に最も近い観測ベクトルが追尾目標の観測ベクトルとして出力される。このとき、追尾目標は直進しているとみなす。直進目標用ゲート内に観測ベクトルが得られない場合には、次に、旋回目標用ゲートにより判別が行われる。
【００８７】
旋回目標用ゲート内に観測ベクトルが得られた場合には、ゲート中心に最も近い観測ベクトルが出力される。このとき、追尾目標は旋回しているとみなされ、追尾目標に対する旋回追従性を向上させるための制御信号が予測手段８へ出力される。
【００８８】
予測手段８は、ゲート判定手段３ａからの制御信号に基づいて、式（１２）における駆動雑音共分散行列Ｑ（ｋ）の旋回性に関する成分を大きくする設定を行っている。
【００８９】
図１２は、図１１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ３において、観測雑音共分散行列が算出されると、ゲート判定手段３ａは、直進目標及び旋回目標用ゲートを形成し、観測ベクトルＺｏ（ｋ）を判別する（ステップＳＴ４ｃ）。このとき、直進目標用ゲート内に観測ベクトルが存在すると判定された場合には、このゲート内の観測ベクトルのうちゲート中心に最も近い観測ベクトルが出力される。
【００９０】
一方、直進目標用ゲート内に観測ベクトルが存在しないと判定された場合には、旋回目標用ゲート内に観測ベクトルが存在するか否かが判別される。旋回目標用ゲート内に観測ベクトルが存在する場合には、このゲート内の観測ベクトルのうちゲート中心に最も近い観測ベクトルが出力される。この場合、追尾目標に対する旋回追従性を向上させるため、駆動雑音の調整が行われる。ステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ５〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ５〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００９１】
本実施の形態によれば、直進目標に対する追従性を確保しながら、旋回目標に対する追従性を向上させることができる。
【００９２】
実施の形態５．
図１３は、本発明の実施の形態５によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１５０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、予測値生成手段４に航跡解除手段１１を備えている点で異なる。
【００９３】
航跡解除手段１１は、優先順位の低い平滑ベクトルに対する追尾処理を解除する平滑値選別手段である。優先順位は、データ更新手段７から複数の追尾目標に対応して出力される平滑ベクトルに、所定の選別条件に基づいて付与され、この優先順位に基づいて平滑値の選別が行われる。
【００９４】
データ更新手段７からの各追尾目標ごとの平滑ベクトルに対し、例えば、平滑ベクトルから追尾目標の進行方向が判別され、判別結果に基づいて優先順位が付与される。優先順位の低い平滑値を除外した後の平滑値が表示手段５及び予測手段８へ出力される。
【００９５】
図１４は、図１３のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５において、平滑諸元が算出されると、航跡解除手段１１は、各追尾目標に対応する平滑ベクトルの選別を行い、優先順位の低い平滑ベクトルの航跡を解除する（ステップＳＴ５ｄ）。ステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【００９６】
本実施の形態によれば、優先順位の低い平滑値に対する追尾処理を解除することにより、演算負荷を軽減することができる。
【００９７】
実施の形態６．
図１５は、本発明の実施の形態６によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１６０は、図１３のレーダ追尾装置１５０（実施の形態５）と比較して、レーダ観測手段１からの追尾目標に対する識別情報に基づいて優先順位の付与を行っている。
【００９８】
レーダ観測手段１は、追尾目標に対する味方識別情報を取得し、航跡解除手段１１へ出力している。航跡解除手段１１は、この味方識別情報に基づいて、平滑ベクトルに優先順位を付与し、平滑値の選別を行っている。
【００９９】
図１６は、図１５のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５ｅにおいて、航跡解除手段１１は、識別情報に基づいて優先順位を付与し、平滑値の選別が行われる。ステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図１４のステップＳＴ１〜ＳＴ５，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１００】
本実施の形態によれば、優先度の高い追尾目標を逃すことなく、演算負荷を効果的に軽減させることができる。
【０１０１】
実施の形態７．
図１７は、本発明の実施の形態７によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置１７０は、図１のレーダ追尾装置１１０（実施の形態１）と比較して、平滑値選択手段１２を備えている点で異なる。
【０１０２】
本実施の形態では、式（６）の状態ベクトルに基づく追尾処理と、式（２０）の状態ベクトルに基づく追尾処理が並行して行われ、各状態ベクトルに対応する平滑ベクトルを所定の選択条件により選択して表示を行っている。
【０１０３】
観測値変換手段２は、位置情報を水平成分について北基準直交座標からなる（ｘ，ｙ，ｈ）に変換して出力するとともに、スラント座標からなる（ｒｘ，ｒｙ，ｈ）に変換して出力する。データ更新手段７は、各状態ベクトルに対応する平滑ベクトルを算出し、平滑値選択手段１２へ出力する。ここで、式（６）の状態ベクトルに対応して算出された平滑ベクトルを平滑ベクトルＡと表し、式（２０）の状態ベクトルに対応して算出された平滑ベクトルを平滑ベクトルＢと表す。
【０１０４】
平滑値選択手段１２は、データ更新手段７からの平滑ベクトルに基づいて、各平滑ベクトルの選択を行っている。平滑ベクトルＡ及びＢが入力されると、平滑ベクトルＡまたはＢのいずれかの平滑ベクトルに基づいて、選択が行われる。どの平滑ベクトルを用いて判別するかは予め定めておく。
【０１０５】
平滑ベクトルの判別は、平滑ベクトルから算出される平滑距離に基づいて行われる。この平滑距離は、平滑ベクトルの位置成分から算出され、追尾目標までの距離を表している。平滑距離は所定の閾値ωと比較され、平滑距離が閾値ω以下の場合には、平滑ベクトルＡが選択される。ここで、閾値ωは、目標距離が十分に遠距離であるとみなせる値とする。
【０１０６】
一方、平滑距離が閾値ωよりも大きい場合には、ユーザが平滑ベクトルＡまたはＢのいずれかを選択する。選択された平滑ベクトルは、表示手段５へ出力され、表示される。
【０１０７】
近距離の場合、レーダ信号処理の理論におけるマルチパスの影響が小さいと、仰角精度が良いと考えられる。このため、平滑距離が閾値ω以下の場合に、北基準直交座標に基づいて算出された平滑ベクトルＡの精度の方が、スラント座標に基づいて算出された平滑ベクトルＢの精度よりも良いと考えられる。従って、本実施の形態では、精度の良い平滑ベクトルが出力表示されるので、表示航跡のばらつきを低減することができる。
【０１０８】
図１８は、図１７のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５において、平滑諸元が算出されると、平滑値選択手段１２は、北基準直交座標に基づいて算出された平滑ベクトルＡと、スラント座標に基づいて算出された平滑ベクトルＢの選択を行う（ステップＳＴ５ｆ）。そして、選択された平滑ベクトルが表示手段５に表示される。ステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１０９】
本実施の形態によれば、精度の良い平滑ベクトルを表示させることができ、表示航跡におけるばらつきを抑えることができる。また、レーダの覆域を外れる追尾目標を継続して追尾を行うために、もしくは、より追尾精度を向上させるために、他のレーダシステムに平滑ベクトルを移管しなければならない場合には、高精度な平滑ベクトルを移管することができるので、他のレーダシステムに対する追尾誤差の影響を低減させることが可能である。
【０１１０】
実施の形態８．
本実施の形態のレーダ追尾装置１８０は、データ更新手段７から順次に出力される平滑ベクトルに対して１次のフィルタ処理を行うことにより、表示航跡を滑らかにしている。
【０１１１】
表示手段５は、サンプリング時刻ｍと、１サンプリング前のサンプリング時刻ｍ−１のそれぞれにおける平滑ベクトルに対して、１次のフィルタ処理を次式（２４）及び（２５）により行っている。
【数１７】
式（２４）において、ｍは表示が行われる時刻であり、ｘｘ（ｍ）は時刻ｍにおける平滑ベクトルである。また、ｙｙ（ｍ）はフィルタ処理により表示用に算出される平滑ベクトルである。式（２４）におけるλ（ｍ）は、ｘｘ（ｍ）及びｘｘ（ｍ−１）に対する重みを表し、式（２５）から算出される。τ（ｍ）は時刻ｍ及びｍ−１のサンプリング時間間隔であり、μは予め定められる時定数である。
【０１１３】
この様にして、制御理論に基づく１次のフィルタ処理が施され、平滑ベクトルｙｙ（ｍ）が表示される。
【０１１４】
図１９は、本発明の実施の形態８によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ５において平滑諸元が算出されると、表示手段５は、平滑ベクトルに対して１次のフィルタ処理を行う（ステップＳＴ６ｇ）。そして、処理後の平滑ベクトルに基づいて追尾目標の航跡が表示される。ステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ７〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ７〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１１５】
本実施の形態によれば、１次のフィルタ処理により表示航跡を滑らかにすることができ、表示が見やすくなる。
【０１１６】
実施の形態９．
本実施の形態のレーダ追尾装置１９０は、判別用のゲート内に観測ベクトルが複数存在する場合に、各観測ベクトルの尤度に基づいて相関処理を行っている。
【０１１７】
ゲート判定手段３は、式（３）によるゲート判定の結果、ゲート内に観測ベクトルＺｏ（ｋ）が複数存在する場合に、ゲート内の各観測ベクトルに対する尤度を抽出する。これらの尤度に基づいて各観測ベクトルの相関確率β（ｋ，ｉ）が次式（２６）〜（２８）から算出される。
【０１１８】
【数１８】
式（２６）において、ｍ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおけるゲート内の観測ベクトル数を表し、γ（ｋ，ｉ）はゲート内のｉ番目の観測ベクトルに対する尤度を表している。ただし、式（２６）の相関確率β（ｋ，ｉ）はｉ≠０の場合を表し、ｉ＝０の場合は式（２７）及び（２８）により求められる。
【０１２０】
式（２７）において、Ｐｄ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおける目標の探知確率を表し、ＰＧ（ｋ）はゲート内に目標が存在する確率を表している。また、βｆｔ（ｋ）はサンプリング時刻ｋにおける目標以外からの誤信号が得られる誤信号密度を表している。
【０１２１】
ここで、γ（ｋ，０）は、観測ベクトルが誤信号である場合の尤度を表し、ゲート内に目標が探知されない場合に、ゲート内に存在する観測ベクトルはすべて目標以外からの誤信号であるとの前提に基づいている。式（２８）のβ（ｋ，０）は、ゲート内の観測ベクトルが誤信号である場合の相関確率を表している。
【０１２２】
ゲート判定手段３は、ゲート内の全観測ベクトルと、ゲート内の各観測ベクトルに対応する相関確率β（ｋ，ｉ）をデータ更新手段７へ出力する。データ更新手段７は、各観測ベクトルに対応するゲイン行列及び平滑値を観測ベクトルごとに算出するとともに、相関確率β（ｋ，ｉ）に基づいてゲイン行列及び平滑値に対して相関処理を行っている。
【０１２３】
図２０は、本発明の実施の形態９によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ３において、観測雑音共分散行列が算出されると、ゲート判定手段３は、相関確率β（ｋ，ｉ）を考慮したゲート判定を行う（ステップＳＴ４ｈ）。すなわち、ゲート内の各観測ベクトルに対応する尤度から相関確率β（ｋ，ｉ）が算出され、ゲート内の各観測ベクトルとともに出力される。
【０１２４】
データ更新手段７は、相関確率β（ｋ，ｉ）を考慮した平滑値の算出を行う。すなわち、各観測ベクトルから各観測ベクトルに対応する平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出し、相関確率β（ｋ，ｉ）に基づいて各平滑値に対して相関処理を行う（ステップＳＴ５ｈ）。そして、処理後の平滑値が表示手段５及び予測手段８に出力される。ステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ６〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１２５】
本実施の形態によれば、平滑諸元に対して相関処理を行うことにより、ゲート内に誤信号が多数入っている場合であってもそれらの影響が低減され、追尾目標に対する追従性を向上させることができる。
【０１２６】
実施の形態１０．
本実施の形態のレーダ追尾装置２００は、海面高度ｈの算出精度を上げることにより、追尾精度を向上させている。
【０１２７】
観測値変換手段２は、式（２）の代わりに次式（２９）に基づいて、海面高度ｈを算出する。
【数１９】
式（２９）において、ρは地球半径を、ｌａｔｓはレーダの設置緯度を、ｌｏｎｓはレーダの設置経度を、ａｌｔｓはレーダの設置高度を、αは地球の扁平率をそれぞれ表し、既知であるとする。また、ｆはｈがこれらの関数であることを表している。
【０１２９】
観測値変換手段２は、式（２９）から海面高度ｈを算出し、この海面高度ｈに基づく観測ベクトルＺｏ（ｋ）をゲート判定手段３へ出力する。観測雑音共分散算出手段６は、式（２９）に基づいて観測雑音共分散行列の算出を行っている。
【０１３０】
図２１は、本発明の実施の形態１０によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ１において、観測諸元を取得すると、観測値変換手段２は、ｘ，ｙ及び地球楕円体の海面高度ｈの観測値を算出する（ステップＳＴ２ｉ）。ここで、式（２９）に基づいて地球楕円体を考慮した海面高度ｈが算出され、観測ベクトルＺｏ（ｋ）として出力される。
【０１３１】
観測雑音共分散算出手段６は、式（２９）に基づいて観測誤差共分散行列を算出する（ステップＳＴ３ｉ）。ステップＳＴ４〜ＳＴ９は、図６のステップＳＴ４〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１３２】
本実施の形態によれば、地球が楕円体であることを考慮して海面高度ｈが算出されるので、より正確な海面高度ｈに基づいて追尾処理を行うことができ、追尾精度が向上する。
【０１３３】
実施の形態１１．
図２２は、本発明の実施の形態１１によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。本実施の形態のレーダ追尾装置２１０は、レーダ追尾装置１９０（実施の形態９）と比較して、ゲート内観測値制限手段１３を備えている点で異なる。
【０１３４】
ゲート内観測値制限手段１３は、演算負荷に応じてゲート内の観測値数を制限するための制御信号をゲート判定手段３及びデータ更新手段７へ出力している。ゲート判定手段３は、この制御信号に基づいて、ゲート内の複数の観測ベクトルのうち尤度の高い所定数の観測ベクトルの判別を行っている。このとき、Ｎ個の観測ベクトルが判別され、判別された観測ベクトルの尤度に基づいて、相関確率β（ｋ，ｉ）が算出される。
【０１３５】
データ更新手段７は、判別された観測ベクトルに対応する相関確率β（ｋ，ｉ）に基づいて、平滑値に対する相関処理を行っている。
【０１３６】
図２３は、図２２のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。ステップＳＴ３において、観測雑音共分散行列が算出されると、ゲート判定手段３は、ゲート内観測値制限手段１３からの制御信号に基づいて、ゲート内の観測ベクトルを尤度の高いものだけに制限して、相関確率β（ｋ，ｉ）を算出する（ステップＳＴ４ｊ，ＳＴ４ｋ）。
【０１３７】
データ更新手段７は、ゲート内観測値制限手段１３からの制御信号に基づいて、尤度の高いＮ個の観測ベクトルに対応する平滑値に対して相関処理を行い、相関確率β（ｋ，ｉ）を考慮した平滑諸元を算出する（ステップＳＴ５ｊ）。ステップＳＴ６〜ＳＴ９は、図２０のステップＳＴ６〜ＳＴ９の処理手順と同様にして行われる。
【０１３８】
本実施の形態によれば、平滑諸元に対して相関処理を行うことにより、ゲート内に誤信号が多数入っている場合であっても、追尾目標に対する追従性を確保することができるとともに、ゲート内の観測値数を制限することにより、演算負荷を低減させることができる。
【０１３９】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明によるレーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法によれば、海面高度に基づいて予測値を算出するので、海面高度一定で移動する目標に対する追尾誤差が低減され、目標追尾を高精度で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１によるレーダ追尾装置の一構成例を示したブロック図である。
【図２】 レーダから見た目標の位置関係の一例を示した説明図である。
【図３】 レーダから見た目標の地球中心に対する位置関係を示した説明図である。
【図４】 観測ベクトルのゲート判定の一例を示した説明図である。
【図５】 レーダと海面高度一定で移動する目標の位置関係を示した説明図である。
【図６】 図１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図７】 レーダから見た目標の位置関係を示した説明図である。
【図８】 本発明の実施の形態２によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図９】 本発明の実施の形態３によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１０】 図９のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１１】 本発明の実施の形態４によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１２】 図１１のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１３】 本発明の実施の形態５によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１４】 図１３のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１５】 本発明の実施の形態６によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１６】 図１５のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１７】 本発明の実施の形態７によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図１８】 図１７のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図１９】 本発明の実施の形態８によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図２０】 本発明の実施の形態９によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図２１】 本発明の実施の形態１０によるレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【図２２】 本発明の実施の形態１１によるレーダ追尾装置の構成例を示したブロック図である。
【図２３】 図２２のレーダ追尾装置における追尾動作の一例を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１ レーダ観測手段、２ 観測値変換手段、３，３ａ ゲート判定手段、
４ 予測値生成手段、５ 表示手段、６ 観測雑音共分散算出手段、
７ データ更新手段、８ 予測手段、９ 遅延手段、
１０ 高度駆動雑音調整手段、１１ 航跡解除手段、１２ 平滑値選択手段、
１３ ゲート内観測値制限手段、１１０〜２１０ レーダ追尾装置。
Claims (15)
- 目標の極座標による３次元位置情報を出力する観測手段と、位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測値変換手段と、観測ベクトルに基づいて予測値を生成する予測値生成手段を備えたことを特徴とするレーダ追尾装置。
- ゲートを設けてゲート内の観測ベクトルを判別するゲート判定手段と、予測値から観測雑音共分散行列を生成する観測雑音共分散生成手段を備え、
上記観測手段は、位置情報の標準偏差を出力し、
上記予測値生成手段は、判別された観測ベクトルから予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を生成し、
上記ゲート判定手段は、予測ベクトル、予測誤差共分散行列及び観測雑音共分散行列に基づいてゲートを形成し、
上記観測雑音共分散生成手段は、予測ベクトル及び位置情報の標準偏差に基づいて観測雑音共分散行列を算出することを特徴とする請求項１に記載のレーダ追尾装置。 - 上記予測値生成手段は、ゲート判定手段により判別された観測ベクトルから平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する平滑値算出手段と、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に基づいて予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測値算出手段を備え、
平滑値算出手段は、予測ベクトル、予測誤差共分散行列及び観測雑音共分散行列に基づいて平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出することを特徴とする請求項２に記載のレーダ追尾装置。 - 上記観測値変換手段が、水平成分についてスラント座標からなる観測ベクトルを出力することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のレーダ追尾装置。
- 上記予測値生成手段は、駆動雑音共分散行列の海面高度に関する成分を調整する駆動雑音調整手段を備え、
駆動雑音調整手段は、平滑値算出手段から所定のサンプリング周期で出力される平滑ベクトルを蓄積し、蓄積した平滑ベクトルから得られる目標高度差に基づいて駆動雑音共分散行列の調整を行い、
上記予測値算出手段は、調整された駆動雑音共分散行列に基づいて予測ベクトル及び予測誤差共分散行列の算出を行うことを特徴とする請求項３に記載のレーダ追尾装置。 - 上記ゲート判定手段が、直進目標用ゲート及びこのゲートを内包する旋回目標用ゲートの２つのゲートを設けて観測ベクトルを判別することを特徴とする請求項２から５のいずれかに記載のレーダ追尾装置。
- 上記予測値生成手段は、平滑値算出手段から複数の目標に対応して出力された平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を選別する平滑値選別手段を備え、
平滑値選別手段は、各平滑ベクトルに所定の選別条件に基づいて優先順位を付与し、優先順位の低い平滑ベクトルに対する追尾処理を解除することを特徴とする請求項３に記載のレーダ追尾装置。 - 上記平滑値選別手段が、観測手段から出力される目標の識別情報に基づいて優先順位を付与することを特徴とする請求項７に記載のレーダ追尾装置。
- 平滑ベクトルを選択する平滑ベクトル選択手段を備え、
上記観測値変換手段が、水平成分について北基準直交座標からなる第１の観測ベクトルとともに、スラント座標からなる第２の観測ベクトルを出力し、
平滑ベクトル選択手段は、第１の観測ベクトルまたは第２の観測ベクトルのいずれかに対応する平滑ベクトルから得られる目標距離に基づいて、各観測ベクトルに対応する平滑ベクトルの選択を行うことを特徴とする請求項３に記載のレーダ追尾装置。 - 上記平滑ベクトル選択手段は、算出した目標距離を所定の閾値と比較し、目標距離が閾値以下の場合に、第１の観測ベクトルに対応する平滑ベクトルを選択することを特徴とする請求項９に記載のレーダ追尾装置。
- 上記平滑値算出手段から順次に出力される平滑ベクトルに対して１次のフィルタ処理を行い、処理後の平滑ベクトルを表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項３に記載のレーダ追尾装置。
- 上記ゲート判定手段は、ゲート内に複数の観測ベクトルが存在する場合に、ゲート内の各観測ベクトルの尤度に基づいてゲート内の各観測ベクトルの相関確率を算出し、
上記平滑値算出手段が、算出された相関確率に基づいて、各観測ベクトルに対応する平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に対して相関処理を行うことを特徴とする請求項３に記載のレーダ追尾装置。 - 上記ゲート判定手段が、尤度の高い所定数の観測ベクトルに対して相関確率を算出することを特徴とする請求項１２に記載のレーダ追尾装置。
- 上記観測値変換手段が、地球の扁平率と、レーダの設置緯度、設置経度及び設置高度とに基づいて海面高度を算出することを特徴とする請求項１から１３のいずれかに記載のレーダ追尾装置。
- 目標の極座標による３次元位置情報及びこの位置情報の標準偏差を出力する観測ステップと、位置情報を極座標から海面高度及び水平面内の直交座標に変換し、観測ベクトルとして出力する観測値変換ステップと、ゲート内の観測ベクトルを判別するゲート判定ステップと、判別された観測ベクトルから予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を生成する予測値生成ステップと、予測ベクトル及び位置情報の標準偏差から観測雑音共分散行列を生成する観測雑音共分散生成ステップからなり、
ゲート判定ステップにおいて、予測ベクトル、予測誤差共分散行列及び観測雑音共分散行列に基づいて形成されたゲートにより観測ベクトルを判別することを特徴とするレーダ追尾処理方法。
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