JP3765583B2 - 群航跡トラッキング - Google Patents

Description

発明の分野
本発明は、群（グループ）すなわち編隊を成して飛行している複数の航空機目標のトラッキング（追尾）に関するものである。
発明の背景
複数の航空機が密集して編隊を成して飛行しているときには、レーダによってそれらを個々の航空機に分解できないことがある。そしてそのような場合には、観測データによって示される航空機の数が、実際より少なくなってしまう。これに対処するための従来の方式のうちには、複数の航空機が郡を成して飛行していることを検出し、その群平均速度を算出し、疑似観測データを生成し、そして、多重仮定（推測）トラッカ（multiple hypothesis tracker）に群航跡トラッキングを適用するという方法を用いたものはなかった。
従って、複数の航空機が郡を成して飛行していることを検出する能力を備えた群トラッキング方法を提供することにより、多大の効果が得られるであろう。
更に、群平均速度を算出する能力、疑似観測データを生成する能力、それに、多重仮定トラッカに群航跡トラッキングを適用することのできる能力なども、必要な能力であるといえる。
また、航跡速度の安定性及び航跡の連続性を改善することのできる群トラッキングを提供すること、ないしは、航跡群に含まれている個々の航跡群を表示させるか、それともその航跡群の全体を代表する１つの航跡だけを表示させるかの表示方法を選択できる群航跡トラッキングを提供することによって、多大の効果が得られるであろう。
発明の概要
以下に説明する方法は、郡を成して移動している複数の目標のトラッキング方法において、
ある時間にわたってトラッキングすべき複数の目標についての、複数の観測データを受取るステップと、
複数の現在観測データを該現在観測データに対応する夫々の目標の航跡（トラック）に関連付けるステップであって、それら複数の航跡の各々が、対応する目標の位置の評価値と速度の評価値とを有する航跡状態を含んでいる、関連付けステップと、
互いに近接して位置しかつほぼ同一の速度を有する複数の航跡を１つの航跡群とするステップと、
当該航跡群の平均速度を算出するステップと、
当該航跡群に含まれている個々の航跡を算出した平均速度に変更することにより、該平均速度を該航跡群に含まれている個々の航跡に適用し、個々の航跡の速度を安定させるステップと
を含んでいることを特徴としている。
更にこの方法は、航跡の属性をディスプレイ上に表示するステップと、ディスプレイ上に表示すべき航跡の属性をオペレータが選択するステップとを含むようにして、オペレータによる選択に応じて、第１表示モードでは航跡群のリーダーの属性だけが表示され、第２表示モードでは航跡群に含まれる全ての航跡の属性が表示されるようにしてもよい。
本発明の更に別の特徴は、以上の方法が、観測データに処理を施して航跡群に中に観測データを検出し損なった航跡があるか否かを判定し、その検出し損なった観測データの代わりとなる疑似観測データを生成するステップと、その疑似観測データを対応する航跡に関連付けるステップとを含んでいることである。また、航跡に関連付けられた疑似観測データの数に応じて変化する航跡有効性評価値を算出し、その航跡有効性評価値が所定のスレショルド値以下になったならば、当該航跡を抹消するようにしている。
本発明のさらに別の特徴として、編隊を成して飛行している複数の目標から成る目標群の航跡をトラッキングするためのトラッキング・システムについても説明する。このトラッキング・システムは、ある時間にわたって継続的にその航跡を表示すべき複数の目標についての、複数の観測データを発生するセンサ・システムと、前記複数の観測データに応答しそれら複数の観測データを処理して複数の目標の航跡を生成すると共に航跡表示信号を発生するトラッカと、前記複数の航跡の属性を表示するディスプレイ装置とを備えている。また更に、トラッカは、複数の現在観測データを該データに対応する夫々の目標の航跡に関連付ける手段であって、それら複数の航跡の各々が、対応する目標の位置の評価値と速度の評価値とからなる航跡状態を含んでいる、関連付け手段と、互いに近接して位置しかつほぼ同一の速度を有する複数の航跡を１つの航跡群とする手段と、該航跡群の平均速度を算出する手段と、該航跡群に含まれている個々の航跡の速度を、その算出した平均速度に変更することにより、該平均速度を当該航跡群に含まれている個々の航跡に適用して、個々の航跡の速度を安定させる手段とを備えている。
トラッカは更に、観測データに処理を施して航跡群の中に観測データを検出し損なった航跡があるか否かを判定し、検出し損なった観測データの代わりとなる疑似観測データを生成する手段と、疑似観測データを対応する航跡に関連付ける手段とを備えている。
【図面の簡単な説明】
本発明の以上の特徴及び利点、並びにその他の特徴及び利点は、添付図面に示した本発明の具体的な実施例についての以下の詳細な説明を参照することによって明瞭に理解することができる。添付図面については以下の通りである。
図１Ａは、１本の航跡（トラック）を形成している一連の複数のセンサ観測の位置を示した図であり、図１Ｂは、図１Ａに使用した記号の説明である。
図２Ａは、多重仮定（multiple hypothesis）トラッキング（ＭＨＴ）に用いられる、枝航跡ファミリを形成する枝分かれした複数の枝航跡を示した図であり、図２Ｂは、図２Ａに使用した記号の説明である。
図３Ａは、編隊を成している複数の目標をトラッキングするときの問題点を示した図であり、図３Ｂは、図３Ａに使用した記号の説明である。
図４は、本発明の実施例にかかるトラッキング・システムのブロック図である。
図５は、本発明の実施例にかかる方法のプロセスの流れを示した簡単なフローチャートである。
図６は、図５の方法における疑似観測データ生成プロセスの流れを更に詳細に示したフローチャートである。
図７Ａは、図６のフローチャートに示した疑似観測データ生成プロセスのための観測データ選択規則を説明した図であり、図７Ｂは、図７Ａに使用した記号の説明である。
図８Ａは、疑似観測データを生成して航跡にリンクさせるためのプロセスを説明した図であり、図８Ｂは、図８Ａに使用した記号の説明である。
好適な実施例の詳細な説明
一般的に目標トラッカ（目標追尾）の目的は、センサから供給される観測データに処理を施して目標の状態を表す種々の評価値を生成し、それら評価値をディスプレイ上に表示することによって、オペレータがそれら評価値を利用できるようにすることにある。尚、本明細書において使用する「目標（ターゲット）」という用語は、航空機やミサイルをはじめとするあらゆる種類の観測対象となる移動物体を意味するものである。また、ここで使用する「センサ」という用語は、レーダをはじめとする、目標の検出並びにその目標の位置の測定が可能なあらゆる種類の装置を意味するものである。センサがトラッカに供給する観測データには、その目標の位置の測定値や、その目標のその他の属性の測定値が含まれている。目標が複数存在する場合には、それら目標の各々に対応した一連の観測データがある長さの時間にわたってセンサからトラッカへ供給されるが、その場合に、トラッカの側では、供給された複数の観測データのどの部分が同一の目標に対応した観測データであるのかを判別できないことがある。更に、センサが供給する観測データには、クラッタ・オブジェクトによって発生した観測データが混入していることもある。クラッタ・オブジェクトとは、観測対象物体以外の、例えば、鳥、山岳、自動車等の物体のことである。
トラッカは、各目標について、その目標に対応した複数のセンサ観測データを互いに関連付けることにより、該目標の航跡（トラック）を生成する。この関連付けプロセスを図１に示している。同図においては、一連の観測データ１０Ａ〜１０Ｄがトラッカによって互いに関連付けられて１本の航跡１０を形成している。観測データ１０Ａは最も古い観測データを表しており、観測データ１０Ｄは現在観測データを表している。トラッカは更に、目標とクラッタとを弁別する。トラッカは続いて、各々の目標ごとに、その目標の航跡に対応した複数の観測データに含まれている位置の測定値に（場合によっては、更にその他の属性の測定値にも）フィルタ処理を施して、その目標の目標状態に関する様々な評価値を算出する。目標状態には、目標位置の評価値と目標速度の評価値とが含まれ、場合によっては更に目標加速度の評価値等のその他の情報も含まれる。トラッカは一般に、以上の関連付けプロセス及びフィルタ処理プロセスの両方を極めて短い周期で反復して実行し、その際に、新たに受取った複数の観測データを既存の複数の航跡の夫々に関連付けると共に、各々の航跡ごとに、その航跡に新たに関連付けられた観測データの位置の測定値を用いて、その軌跡に対応した目標の目標状態の評価値を更新する。
多くの場合、目標の航跡の位置、速度、及びその他の属性を、ディスプレイ上に表示してオペレータに提供できるようにしてあり、それにより、オペレータは、表示された情報を様々な目的に利用することができる。例えば、オペレータが航空管制官である場合には、航空機間の安全距離を確保するためにその情報を利用することができ、また防空管制官であれば、その目標に対して迎撃戦闘機を発進させたりミサイルを発射したりするためにその情報を利用することができる。
従前のトラッカは、データ処理量並びに記憶容量に関する制約があるため、観測データを１つ受取ったならば、その観測データをどの航跡に関連付けるべきかを即座に判断する方式を採用していた。しかしながら、この方式では、曖昧性の存在する状況下、例えば、複数の目標が密集している状況、複数の目標が夫々に操縦されている状況、それに、真正の目標の近くにクラッタ・オブジェクトが存在している状況等においては、誤った関連付けをしてしまうことがあった。
このような状況下において誤った関連付けが行われるのを防止するための方式として、多重仮定トラッキング（multiple hypothesis traking：ＭＨＴ）があり、このＭＨＴにおいては、各々の観測データを、その観測データの発生元である可能性があると合理的に考えられる全ての目標の夫々の航跡に、仮に関連付ける。これによって、先に存在していた航跡の各々が枝分かれして、複数の枝航跡を持つことになる。それら複数の枝航跡は、観測データを航跡に関連付ける複数通りの関連付けの態様を表しており、それらのうちのいずれか１つが正しい関連付けである。（この関連付けプロセスにおいては更に、枝航跡の複数通りの組合せ方を表す複数の仮定航跡が生成される）。１つの航跡から枝分かれした複数の枝航跡の集合体を枝航跡ファミリといい、これを図２Ａに示した。曖昧性が存続している間は、新たなレーダ観測データを受取るたびに、各々の枝航跡が更に枝分かれを繰り返して行く。そのため、枝航跡の数が急激に増大するおそれがある。
このように枝航跡の組合せ数が爆発的に増大することに対処するので、真正の航跡である可能性が低い枝航跡は、種々の適宜な方法を用いて随時抹消する。この末梢プロセスを実行することによって、最終的に、関連付けに関する曖昧性の殆どが払拭され、真正の航跡を形成している可能性が高い僅かな数の枝航跡から成る枝航跡集合が残ることになる。ただし、ある１本の航跡を表すための枝航跡集合が、実際に１本の航跡に収れんする可能性は、通常は低い。そして、そのような場合には、真正の航跡を形成している可能性が最も高い枝航跡を選択してディスプレイ上に表示するようにしている。ＭＨＴは、１つの目標に対応した複数の仮定航跡を維持しているため、従来例のトラッキングが利用しているデータの量と比べて、より多くのデータに基づいて関連付けの判定を行うことができ、その結果、判定をより正確に行えるものとなっている。ＭＨＴも、従来例のトラッキング装置も、１つの目標を表す航跡を１本だけ選択してディスプレイ上に表示するという点では同じであるが、ＭＨＴでは、誤った選択を行った場合には新たに得られる観測データを参照することにより選択結果を訂正できるのに対して、従来例のトラッキング装置は、そのような訂正に必要な情報を保持していない。
複数の目標が存在している場合には、それら目標の間隔が小さいほど、センサがそれら目標を個別に分解することが困難になる。複数の目標を個別に分解できないと、センサによって検出される目標の個数が実際に存在している個数より少なくなり、全ての目標についての観測データが得られなくなる。目標と目標との間隔が小さいという状況が起こり得るのは、例えば、複数の目標が編隊を成して移動している場合である。そのような状況では、複数の目標が、ある長さの時間にわたって密集した状態を維持したまま相互にほぼ同一速度で移動し、そのため、それら目標間の相対位置が一定に保たれている。かかる状況を図示したのが図３であり、同図の状況では、以前の観測データ２０Ａ〜２０Ｈと、現在の観測データ２０Ｉ、２０Ｊとが、処理すべき観測データであり、また、目標の航跡として４本の航跡２２Ａ〜２２Ｄが既に生成されている。更に、受取った観測データは、編隊に含まれる全ての目標に対応していないため、それら目標を表している４本の航跡のうちには、観測データが関連付けられていないものがある。この航跡群に含まれるそれら航跡は密集しているため、各々の観測データがどの航跡に対応しているのかが必ずしも明かではなく、誤った関連付けをしてしまうおそれがある。また、そのために発生する問題として、例えば、ある航跡が１つの目標から別の目標へ乗り換えてしまったり、航跡の速度が不安定になったり、それら目標が群を成したまま旋回したときに航跡がそれら目標に追随できなくなったりするおそれがある。
本発明の群航跡自動トラッキング方法においては、目標編隊を検出し、各編隊に対応する航跡群を検出する。また、この方法では、各航跡群ごとに、検出し損なった観測データの代わりとなる疑似観測データを生成する。また、生成した疑似観測データを用いて、検出し損なった目標の航跡状態（トラック・ステート）を更新する。また、何度も疑似観測データに依存したために発生した偽航跡を、航跡有効性評価値に基づいて排除する。更に、１つの群に含まれている個々の航跡に群平均速度を適用することにより、速度の安定性を維持するようにしている。オペレータは、各航跡群の航跡のうち、その群のリーダーの航跡以外の全ての航跡を表示させない表示方法を選択することができ、これによって各航跡群に航跡交差が生じて見難くなってしまう点を回避することができる。
この方法は、１つ目標に対して１つの航跡を維持する方式を採用したトラッカにも適用でき、また、ＭＨＴ等のように、複数枝航跡維持方式（１つの目標に対して複数の枝航跡を維持する方式）のトラッカにも適用することができる。
図４は、本発明の実施例にかかるトラッキング・システム５０のブロック図である。１個または複数個のセンサ６０がトラッカ７０へ観測データを供給しており、供給される観測データには、目標の位置の測定値と、目標のその他の属性の測定値とが含まれている。トラッカ７０は、各々の目標ごとに、その目標に対応した複数のセンサ観測データを互いに関連付けることによって、その目標の航跡を生成する。トラッカ７０は更に、幾つかの航跡をまとめて航跡群とする航跡群形成を実行し、形成した航跡群に対して操作を加えて航跡状態の種々の評価値の精度を向上させる。また、目標航跡の位置、速度、及びその他の属性をディスプレイ８０上に表示して、オペレータに提示する。オペレータは、ディスプレイ８０のコンソールに備えられた群リーダー表示スイッチ９０を操作することにより、航跡群を表示するための２通りの表示方式の一方を選択することができる。
図５は、トラッカ７０により実行される本発明にかかる群航跡トラッキング方法１００を説明するための簡単なフローチャートである。一般的に、目標トラッキングは、周期的プロセスであり。航跡の始点をどこにするかはある程度任意に定めることができる。以下の説明においては、１つの具体例として、航跡群の発生及び解散をもって始点とすることにする。また、単一目標トラッキングと群航跡トラッキングとは同一のシステムで実行することができ、また多くの技法を共用することができる。単一目標トラッキングに利用される様々な技法や、単一目標トラッキングと群航跡トラッキングとに共用される様々な技法は、いずれも当業界において公知のものであるため、それら技法については、群航跡トラッキングを説明するために必要な場合を除いて、本明細書では説明しないことにする。
群航跡トラッキング・プロセス１００の最初のステップは、群形成ステップ１０２である。このステップでは、複数の航跡すなわち目標が、センサがそれらを個々の航跡即ち目標に分解できないおそれがあるほど互いに近接しており、しかも略々同一の速度で移動している場合に、それら航跡すなわち目標をまとめて１つの群とする。位置が近接しかつほぼ同一の速度を有する航跡が他に存在しない航跡は、どの群にも入れずに単独航跡のままにしておく。
ステップ１０４では平均速度算出を実行する。各々の群ごとに、その群に含まれる全ての航跡の移動速さ及び移動方向の平均値を算出して、その群の平均移動速さ及び平均移動方向とする。また別法として、その群に含まれる全ての航跡の間の平均値ではなく、その群の中の幾つかの航跡から成る航跡部分集合における平均値を算出するようにしてもよく、その場合、その航跡部分集合を成す航跡は、最新に一度にまとめて受取った複数の観測データに含まれる各観測データによってフィルタ処理された航跡としてもよく、或いは、疑似観測データによって更新されなかった航跡としてもよく、或いは、以上の２つの条件を共に満足する航跡としてもよい。
平均速度適用ステップ１０６では、各々の群ごとに、その群に含まれている個々の航跡の移動速さ及び移動方向の値を、その群の平均移動速度及び平均移動方向の値に変更する。ただし、複数枝航跡トラッカを使用している場合には、各々の枝航跡ファミリの中の最良枝航跡にだけ平均速度を適用するようにしてもよく、また、各々の枝航跡ファミリに含まれる全ての枝航跡に平均速度を適用するようにしてもよい。
群リーダー選択ステップ１０８では、各々の群の中の１つの航跡（ただし、複数枝航跡トラッカを使用している場合には、１つの枝航跡ファミリ）を、所定のルール集合に従って選択してその群の群リーダーとする。群リーダーを選定するためのルール集合の具体的な一例は次の通りである。第１に、「敵味方識別（identification friend or foe：ＩＦＦ）」用トランスポンダないしはそれに類似した手段によって、みずからの識別符号（アイデンティティ）を告知してきた目標の航跡（または枝航跡ファミリ）を優先させる。その群の中に、この条件に該当する航跡（または枝航跡ファミリ）が２つ以上あったならば、以前に群リーダーだったことのある航跡（または枝航跡ファミリ）を優先させる。その群の中に、以前に群リーダーだったことのある航跡（または枝航跡ファミリ）が２つ以上あったならば、それらのうちで、率いていた群の規模が最大のものを群リーダーに選択する。以前に率いていた群の規模が同じであったならば、それらの間に任意に序列を設定する。第２に、その群に含まれる航跡（または枝航跡ファミリ）のうちに、みずからの識別符号を告知してきた目標に対応したものが１つもなかったならば、かつて群リーダーだったことのある航跡（または枝航跡ファミリ）を優先させる。その群の中に、以前に群リーダーだったことのある航跡（または枝航跡ファミリ）が２つ以上あったならば、それらのうちで、率いていた群の規模が最大のものを群リーダーに選択する。以前に率いていた群の規模が同じであったならば、それらの間に任意に序列を設定する。ある航跡（または枝航跡ファミリ）を群リーダーに選択したならば、その航跡（または枝航跡ファミリ）がその群から離脱するか、或いは、その群が他の群と合同するまで、その航跡（または枝航跡ファミリ）を群リーダーのままにしておく。
表示方法選択ステップ１１０では、ディスプレイ上に全ての目標の航跡を表示させるか、或いは、群リーダーの航跡だけを表示させるかの、いずれか一方をオペレータが選択する。この選択は、ディスプレイ８０のコンソールに備えたスイッチ９０を操作することによって行われる。
航跡表示ステップ１１２では、航跡の様々な属性をディスプレイ上に表示してオペレータに提示する。この表示は、図１に示すようなグラフィックス表示としてもよく、或いはその他の表示手段によってもよい。オペレータが選択した表示方法が、群リーダーの航跡だけを表示させるものである場合、各々の航跡群の、群リーダーの航跡（または、枝航跡ファミリ中の最良枝航跡）だけを表示する。また、他方の表示方法であったならば、全ての航跡（または、全ての枝航跡ファミリの中の夫々の最良枝航跡）を表示する。更に、オペレータが選択した表示方法が後者であった場合には、各々の航跡群の群リーダー以外の航跡をディスプレイ上に特別の記号ないし色で表示することで、群リーダーの航跡と区別できるようにしてもよい。単独目標（いかなる群にも所属しない目標）の表示は、オペレータがそれら２通りの表示方法のどちらを選択したかによって影響を受けることはない。航跡をディスプレイ上に表示してから次回の航跡状態の評価値が生成されるまでの間は、既に得られている航跡速度及びその他の属性の評価値に基づいて外挿処理を実行することによって、ディスプレイ上に表示した航跡を延伸させるようにしてもよい。
最良枝航跡の選択は次のようにして行う。先ず、各々の枝航跡ファミリから１つずつの枝航跡を選択することによって１本の仮定航跡を形成する。ただしその際には、過去において他の枝軌跡との間で同じ観測データないし疑似観測データを共用したことのない枝航跡だけを選択する。枝航跡の選択の仕方を様々なものとすることで、互いに異なった幾本もの仮定航跡が形成される。次に、それら仮定航跡の各々の得点を算出する。各々の仮定航跡の得点を算出するには、その仮定航跡を形成している個々の枝航跡の得点を合算するようにし、個々の枝航跡の得点は公知の技法に従って決定する。該公知の技法としては、例えば「Multiple-Target Traking with Radar Applications」（Samuel S. Blackman著、Artech House, Inc.発行、１９８６年刊）の第２５８〜第２５９頁に記載されている技法がある。最高得点の仮定航跡をもって、最良の仮定航跡であると判定する。そして、この最良の仮定航跡を構成している個々の枝航跡が、各々の枝航跡ファミリにおける「最良」枝航跡である。
ステップ１１４は、新たな観測データを受取ることを表しており、このステップにおいては、トラッキング・プロセスが、新たな観測データが供給されるのを待つ待機状態に入っている。新たな観測データを受取ったならば、トラッキング・プロセスが続行される。
プロセス・ブロック１１６では、疑似観測データ生成プロセスを実行する。このプロセスの詳細が図６に示されている。疑似観測データ生成プロセスの中では複数のステップが実行される。それらのうちの最初のステップは、航跡選択ステップ１１６Ａであり、このステップにおいては、所定の最大回数を超える回数の連続した疑似観測データ生成が行われる間、一度も更新されなかった航跡を選択して航跡集合Ａとする。（ただし、多重枝航跡生成方式のトラッカを使用している場合には、所定の最大回数を超える回数の連続した疑似観測データ生成が行われる間、その最良枝航跡が一度も更新されなかった枝航跡ファミリを選択して枝航跡ファミリ集合Ａとする）。次の観測データ選択ステップ１１６Ｂでは、その集合Ａに含まれる航跡（または枝航跡ファミリ）のうちの少なくとも１つからの距離がｘ以下である位置を有する観測データを拾い出し、それらを観測データ集合Ｂとする。（この場合の距離ｘは、ユークリッド距離として算出したものでもよく、統計的距離であってもよく、或いは、更にその他の適当に利用することのできる任意の定義に従った距離であってもよい）。次の観測データ排除ステップ１１６Ｃでは、集合Ｂに組み入れた観測データのうち、その観測データの位置と集合Ａに含まれているある１つだけの航跡（または枝航跡ファミリ）との間の距離がｙ以下である観測データを、集合Ｂから排除する（ここで距離ｙは距離ｘより小さく、以下の説明においても同様）。更に、集合Ａに含まれる対応する航跡（集合Ｂから排除した観測データの位置との間の距離がｙ以下であった、集合Ａに含まれる航跡）も、集合Ａから排除する。
以上のステップ１１６Ａ〜１１６Ｃについて、図７Ａ及び図７Ｂに示した具体例に即して、詳細に説明する。この具体例では、航跡Ｔ１、Ｔ２、及びＴ３はいずれも、集合Ａに含まれる航跡である。観測データＯ１の位置は、航跡Ｔ１からも、また航跡Ｔ２からも距離ｘ以内にあり、この観測データＯ１は集合Ｂに組込まれる。一方、観測データＯ２の位置は、距離ｘ以内という条件に該当しないため、集合Ｂに組込まれない。更に、観測データＯ１の位置は航跡Ｔ１からは距離ｙ以内にあるが、その他のどの航跡からも距離ｙ以内にはない。従って、この航跡Ｔ１は集合Ａから排除され、観測データＯ１も集合Ｂから排除される。
航跡／観測データ・マッチング・ステップ１１６Ｄでは、最適関連付けアルゴリズムを使用して、集合Ａに含まれている航跡（または枝航跡ファミリ）のできるだけ多くのものに、集合Ｂに含まれている観測データを関連付けるようにする。またその際に、互いに関連付けた観測データと航跡とから成るペアの各々について、観測データの位置と航跡との間の距離の二乗の値を求め、全てのペアについて求めた値を合計した合算値が最小になるように、関連付けを行う。この種の関連付けアルゴリズムは、当業界において公知のものであり、その具体例としては、例えば「Multiple-Target Traking with Radar Applications」（Samuel S. Blackman著、Artech House, Inc.発行、１９８６年刊）の第３９７〜第４００頁に記載されているものがある。
ステップ１１６Ｅは疑似観測データ生成ステップである。このステップでは、集合Ａに含まれている航跡（または枝航跡ファミリ）のうち、ステップ１１６Ｄにおいてどの観測データも関連付けられなかった航跡（または枝航跡ファミリ）の各々について、その航跡（または枝航跡ファミリ）に最も近接した位置を有する観測データを判別する。そして、その観測データに対応した疑似観測データの生成がまだ行われていなかったならば、その観測データの位置測定値で表された位置の疑似観測データを生成する。更に、こうして生成した疑似観測データの位置とその航跡とを（多重枝航跡トラッカの場合には、その疑似観測データとその枝航跡ファミリに含まれる各々の枝航跡とを）をリンクさせる。ここで、リンクさせるのは、その疑似観測データの位置から距離ｚ以内にあるものに限る。このステップ１１６Ｅの具体例を示したのが、図８Ａ及び図８Ｂである。これらの図では、枝航跡ファミリＡの１つの枝航跡と枝航跡ファミリＢの１つの枝航跡とが、疑似観測データの位置から距離ｚ以内に存在している。そのため、これら２つの枝航跡のいずれもが、その疑似観測データにリンクされている。
観測データ／航跡関連付けステップ１１８は、観測データないし疑似観測データを航跡に関連付けるステップであり、この関連付けは、当業界において公知の方法で行う。この目的に適した関連付け方法の一例としては、例えば「Multiple-Target Traking with Radar Applications」（Samuel S. Blackman著、発行人及び刊行年は前述の通り）の第９〜第１０頁及び第３９７〜第４００頁に記載されている方法がある。このステップ１１８のプロセスに関しては、疑似観測データと実際の観測データとは、以下の２つの点を除いて同等に扱われる。即ち第１の点は、疑似観測データを関連付ける航跡は、その疑似観測データがリンクされている航跡に限られるというものである。また、第２の点は、ある航跡に疑似観測データと実際の観測データとのいずれを関連付けることも可能な場合には、実際の観測データの方を優先させるというものであり、これによって、実際の観測データが航跡に関連付けられる確率を大きくしている。ＭＨＴトラッカの場合には、例えば、観測データを航跡に関連付けたときに加算すべきその航跡の得点の増分を「Multiple-Target Traking with Radar Applications」（Samuel S. Blackman著、発行人及び刊行年は前述の通り）の第２５８〜第２５９頁に記載されている方法の変形方法に従って算出すればよい。その変形方法は、観測データの位置と航跡との間の偏差を表す共分散マトリックスに増分を加算して、検出の確率を低下させるというものである。このステップ１１８の観測データ／航跡関連付けプロセスでは、それまで存在していなかった新たな航跡を発生させる処理も実行する。それには、当業界において公知の適宜な方法を用いればよく、その方法の一例としては、例えば「Multiple-Target Traking with Radar Applications」（Samuel S. Blackman著、発行人及び刊行年は前述の通り）の第１０〜第１１頁に記載されているものがある。
航跡有効性算出ステップ１２０では、航跡有効性の評価値である航跡有効値を次の方法で更新維持する。先ず、各々の航跡に対応する航跡有効値の初期値を設定し、疑似観測データの関与の有無に応じてその航跡有効値を更新して行く。即ち、ある航跡に実際の観測データが関連付けられるたびに、その航跡の航跡有効値を増大させ、一方、その航跡に疑似観測データが関連付けられたとき、または、センサがその航跡に対応した目標を検出するはずの時刻にその航跡に観測データを関連付けることができなかったときには、その値を減少させるようにする。
ステップ１２２では、航跡有効値が所定のスレショルド値以下になっている航跡があったならば、その航跡を抹消する。
ステップ１２４では、各々の枝航跡ファミリーのうちから、夫々の最良枝航跡を選択する。こうして選択した枝航跡が、群形成ステップ（ステップ１０２）及び平均速度算出ステップ（ステップ１０４）において使用される。ただし、このステップ１２４を必要とするのは、多重枝航跡トラッカの場合だけである。
ステップ１２６では、各々の航跡の位置及び速度（即ち航跡状態）を、観測データに示されている目標の位置の測定値に従って更新する。この更新は当業界において公知の方法を用いて行えばよく、その方法については、例えば「Multiple-Target Traking with Radar Applications」（Samuel S. Blackman著、発行人及び刊行年は前述の通り）の第２５〜第２８頁の記載を参照されたい。図５の全体プロセスは、ここからステップ１０２へ戻り、以後、以上に説明したプロセスが周期的に反復して実行される。
以上に説明した実施の形態は、本発明の原理を明らかにするために、具体的な実施の形態として可能な例を提示することを目的としたものである。当業者であれば、本発明の範囲及び概念から逸脱することなく、以上に説明した原理に従ったその他の実施の形態にも容易に想到し得ることはいうまでもない。

Claims (9)

1. 群を成して移動している複数の目標の航跡をトラッキングするためのトラッキング方法において、
   所定の時間にわたって航跡を表示すべき複数の目標についての複数の観測データを受取るステップ（１１４）と、
   複数の現在観測データをそれら観測データに対応する夫々の目標の航跡に関連付けるステップであって、それら複数の航跡の各々が、対応する目標の位置の評価値と速度の評価値とを含んでいる航跡状態を有している、関連付けステップ（１１８）と、
   互いに近接して位置してほぼ同一の速度を有する複数の航跡を１つの航跡群とするステップ（１０２）と、
   航跡群のリーダーを選択するステップ（１０８）と、
   航跡の属性をディスプレイ上に表示するステップであって、ディスプレイ上に表示すべき航跡の属性の選択に応じて、第１表示モードでは航跡群のリーダーの属性だけを表示し、第２表示モードでは該航跡群に含まれる全ての航跡の属性を表示するためのステップ（１１２）と
   を含んでいることを特徴とする方法。
2. 請求項１記載の方法において、該方法はさらに、
   観測データに処理を施すことで、航跡群の中に観測データを検出し損なった航跡があるか否かを判定し、検出し損なった観測データの代わりとなる疑似観測データを生成するステップ（１１６）と、
   その疑似観測データを対応する航跡に関連付けるステップ（１１８）と
   を含んでいることを特徴とする方法。
3. 請求項２記載の方法において、該方法はさらに、
   航跡に関連付けられた疑似観測データの個数に応じて変化する航跡有効値を算出するステップ（１２０）と、
   該航跡有効値が所定のスレショルド値以下になったならば該航跡を抹消するステップ（１２２）と
   を含んでいることを特徴とする方法。
4. 請求項１〜３いずれかに記載の方法において、該方法はさらに、
   航跡群の平均速度を算出するステップ（１０４）と、
   該航跡群に含まれている個々の航跡の速度を、その算出した平均速度に変更することにより、その算出した平均速度を当該航跡群に含まれている個々の航跡に適用して、個々の航跡の速度を安定させるステップ（１０６）と
   を含んでいることを特徴とする方法。
5. 編隊を成して飛行している複数の目標から成る目標群の航跡をトラッキングするためのトラッキング・システム（５０）において、
   所定の時間にわたって、航跡を表示すべき複数の目標についての複数の観測データを発生するセンサ・システム（６０）と、
   複数の観測データに応答し、該観測データを処理して複数の目標の航跡を生成すると共に航跡表示信号を発生するトラッカ（７０）であって、
   複数の現在観測データをそれら現在観測データに対応する夫々の目標の航跡に関連付ける手段であって、それら複数の航跡の各々が航跡状態を有し、その航跡状態には、対応する目標の位置の評価値と速度の評価値とが含まれている、関連付け手段（１１８）と、
   互いに近接して位置しかつほぼ同一の速度を有する複数の航跡を１つの航跡群とする手段（１０２）と、
   航跡群のリーダーを選択する手段（１０８）と
   を備えたトラッカ（７０）と、
   オペレータが航跡の属性の表示モードを選択できるようにするための選択手段（９０）と、
   航跡の属性を表示するディスプレイ装置（８０）であって、選択手段での選択に応じて、第１表示モードでは航跡群のリーダーの属性だけが表示され、第２表示モードでは該航跡群に含まれる全ての航跡の属性が表示されるようにしたディスプレイ装置（８０）と
   を備えていることを特徴とするトラッキング・システム。
6. 請求項５記載のトラッキング・システムにおいて、該システムは更に、航跡群の平均速度を算出する手段（１０４）と、
   当該航跡群に含まれている個々の航跡の速度を、その算出した平均速度に変更することにより、その算出した平均速度を当該航跡群に含まれている個々の航跡に適用して、個々の航跡の速度を安定させる手段（１０６）と
   を備えていることを特徴とするトラッキング・システム。
7. 請求項５又は６記載のトラッキング・システムにおいて、トラッカ（７０）は、
   観測データに処理を施して、航跡群の中に観測データを検出し損なった航跡があるか否かを判定し、検出し損なった観測データの代わりとなる疑似観測データを生成する手段（１１６）と、
   その疑似観測データを対応する航跡に関連付ける手段（１１８）と
   を備えていることを特徴とするトラッキング・システム。
8. 請求項７記載のトラッキング・システムにおいて、トラッカ（７０）はさらに、
   航跡に関連付けられた疑似観測データの個数に応じて変化する航跡有効値を算出する手段（１２０）と、
   該航跡有効値が所定のスレショルド値以下になったならば該航跡を抹消する手段（１２２）と
   を備えていることを特徴とするトラッキング・システム。
9. 請求項６〜８いずれかに記載のトラッキング・システムにおいて、トラッカ（７０）が、１つの目標に対して複数の枝航跡を維持する多重枝航跡トラッカであることを特徴とするトラッキング・システム。

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