JP3774093B2 - 追尾処理装置及び方法 - Google Patents
追尾処理装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3774093B2 JP3774093B2 JP33795099A JP33795099A JP3774093B2 JP 3774093 B2 JP3774093 B2 JP 3774093B2 JP 33795099 A JP33795099 A JP 33795099A JP 33795099 A JP33795099 A JP 33795099A JP 3774093 B2 JP3774093 B2 JP 3774093B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gate
- observation
- vector
- target
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、目標を追尾する追尾処理装置及び方法に関し、特に、不要信号環境下での追尾維持を高めた追尾処理装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の追尾処理装置について図面を参照しながら説明する。
図１３は、例えば、「Samuel S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, Dedham, 1986」p83-p113（特にp88）に示されたゲート生成法を用いて構成した追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【０００３】
図１３において、１は、後述する平滑手段５から得られる現時刻（時刻ｋ）の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を入力して１サンプリング後（時刻ｋ＋１）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を出力する予測手段、２は、予測手段１から得られる１サンプリング後（時刻ｋ＋１）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を入力して現時刻（時刻ｋ）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を出力する遅延要素、４は、遅延要素２から得られる現時刻（時刻ｋ）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、後述する観測手段６から得られる観測雑音ベクトル、後述するＮＮ（Nearest Neighbour）法によるゲートサイズ算出手段２１から得られるゲートサイズを入力してゲート内に存在すると判定された現時刻（時刻ｋ）の観測ベクトル及び予測観測値の誤差共分散行列を出力するゲート判定手段である。
【０００４】
また、５は、ゲート判定手段４から得られるゲート内に存在すると判定された現時刻（時刻ｋ）の観測ベクトル及び予測観測値の誤差共分散行列、予測手段１から得られる現時刻の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を入力して現時刻の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を出力する平滑手段、６は、内蔵するセンサから得られる極座標で表された観測ベクトル（観測位置）及び極座標で表された観測雑音ベクトル、予測手段１から得られるセンサ位置と目標予測位置との間の距離（予測ベクトル）を入力して北基準直交座標で表された観測ベクトル（観測位置）及び極座標で表された観測雑音ベクトル、探知確率、誤警報確率、不要信号発生頻度を出力する観測手段である。
【０００５】
さらに、７は、平滑手段５から得られる平滑ベクトルを入力して平滑ベクトルより位置成分のみを切り出した平滑位置及び速度成分を切り出した平滑速度を出力する表示手段、２１は、ゲート判定手段４から得られる現時刻の予測観測誤差共分散行列、観測手段６から得られる不要信号発生頻度、探知確率を入力してゲート判定手段４へのゲートサイズを出力するＮＮ（Nearest Neighbour）方式によるゲートサイズ算出手段である。
【０００６】
図１３における追尾処理装置には、カルマンフィルタを使用することを前提として、数１に定義される目標の運動モデル及び数２に定義される目標の観測モデルに従って予測を行うようになされている。
【０００７】
【数１】
【０００８】
なお、ｘ kは状態ベクトル、Φkは状態遷移行列、Γ１kは駆動雑音ベクトルの変換行列、ｗ kは駆動雑音ベクトルである。
【０００９】
また、行列及びベクトルの符号表記の右下添字ｋは、以下、特に断りなければ、サンプリング時刻ｔkの場合を表すものとし、例えば、ｘ kの場合、「サンプリング時刻ｔkの状態ベクトル」という意味であり、ｘ k-1の場合、「サンプリング時刻ｔk-1の状態ベクトル」という意味であり、Φk-1の場合、「サンプリング時刻ｔk-1の状態遷移行列」という意味である。
【００１０】
【数２】
【００１１】
なお、Ｚkは観測ベクトル、Ｈkは観測行列、Γ２kは観測雑音ベクトルの変換行列、ｖ kは観測雑音ベクトルである。
【００１２】
図１３に示す構成において、予測手段１では、数１の運動モデルに従って、数３を用いて予測ベクトルを算出し、数４を用いて予測誤差共分散行列を算出する。
【００１３】
【数３】
【００１４】
【数４】
【００１５】
なお、ｘ k（−）は予測ベクトル、ｘ k（＋）は平滑ベクトル、Ｐk（−）は予測誤差共分散行列、Ｑkは駆動雑音の共分散行列、Ｐk（＋）は平滑誤差共分散行列である。
【００１６】
また、以下、行列及びベクトルの符号表記の右上添字Ｔは、特に断りなければ、行列及びベクトルの転置を表すものとする。
【００１７】
また、遅延要素２では、予測手段１で算出されたサンプリング時刻ｋ＋１の時の予測ベクトル、予測誤差共分散行列を１サンプリング分だけ遅延させ、サンプリング時刻ｋの時の予測ベクトル、予測誤差共分散行列を出力する。
【００１８】
次に、図１３におけるＮＮ方式によるゲートサイズ算出手段２１及びゲート判定手段４についての説明を行う。
ＮＮ方式によるゲートサイズ算出手段２１を説明するために、まず、ゲート判定手段４についての説明を行う。また、ゲート判定手段４についての説明の中でゲートについて説明していく。
【００１９】
ゲートとは、目標存在が期待される範囲である。ゲートを説明をする図を図１４に示す。
図１４において、Ｐ０は、ゲートの中心位置を表す予測観測ベクトルであり、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３はそれぞれゲート内に存在する観測ベクトルとする。
実際は観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３より多くの観測ベクトルが得られる場合があるが、図１４においては、説明のためにゲート内で得られる観測ベクトルはＤ１、Ｄ２、Ｄ３の３つの観測ベクトルのみ得られるとする。
【００２０】
また、観測ベクトルは、目標信号の他に、目標信号以外からの信号である不要信号も含まれる可能性がある。また、図１４中の点線は、各々、予測観測ベクトルＰ０とゲート内に存在する観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３との確率密度で正規化した距離を表す。
【００２１】
上記確率密度で正規化した距離を相関距離と定義し、相関距離を表した図を図１５に示す。
図１５において、予測観測ベクトル及び予測誤差共分散行列より予測観測ベクトルを中心にしてゲートをつくる。図１３に示す観測手段６より得られる観測ベクトルの集合の内、例えば図１５中におけるゲート内に入った観測ベクトルをそれぞれ、観測ベクトル１、観測ベクトル２とする。この時、予測観測値の誤差共分散行列からの確率密度から算出される確率について、相関距離α１は、相関距離α２よりも近い場合、その時の相関距離α１からの確率は相関距離α２からの確率よりも高い確率を持つ。
なお、後述で、特に断りのない場合、相関距離で重み付け統合を行うということを、相関距離からの確率で重み付けすると同じ意味とする。
【００２２】
従来の追尾処理装置では、図１４において、ゲート内に複数存在する観測ベクトルの内、予測観測ベクトルに一番近い信号Ｄ１のみを用いて、カルマンフィルタにより目標の現在の推定値である平滑ベクトルを求めている。このゲート内での処理を経て平滑ベクトルを算出する方法をNearest Neighbour方式とする。
それに対し、図１４において、ゲート内に複数存在する観測ベクトルの内、すべてのゲート内での観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３それぞれと、予測観測ベクトルとの間で、そのそれぞれの相関距離を用いて、観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３すべてを重み付けして、目標の現在の推定値である平滑ベクトルを算出する方法をAll Neighbour方式とする。
上記Nearest Neighbour方式、All Neighbour方式を特に断りのない場合には、ＮＮ方式、ＡＮ方式と略して呼ぶことにする。
【００２３】
従来の追尾処理装置におけるゲート判定はＮＮ方式で行われている。そのゲート判定とは、図１３におけるゲート判定手段４において、数５により、観測手段６より得られる観測ベクトルが目標信号であるか、不要信号であるかを判定する。
【００２４】
【数５】
【００２５】
なお、Ｚk（−）は予測観測ベクトル、Ｓkは予測観測値の誤差共分散行列、ｄはゲートサイズである。
数５は、目標が存在されると予測される領域であるゲートを表している。また、以下、行列の符号表記の右上添字の−１は、特に断りがなければ逆行列を表すものとする。例えば、Ｓk -1は、予測観測値の誤差共分散行列の逆行列を表す。
【００２６】
ゲートの必要性であるが、観測手段６が有する例えばセンサとしてレーダを考える。この場合、アンテナから送信された電波の方向と１８０度反対の方向、すなわちアンテナの背後に目標が存在する時は、目標を探知できない。つまり、目標が探知される範囲は全空間ではなく、空間の１部であるため、ゲートが必要である。数５において、ゲートの大きさを決める要素は、ゲートサイズｄあるいは予測観測値の誤差共分散行列である。
【００２７】
なお、観測ベクトルの次数が２次元の場合のゲートの例を図１６に示す。この場合、ゲートは平均が予測ベクトル、分散が観測誤差共分散行列より決まる確率楕円の内部になる。
また、ゲートの大きさを決定する要素の１つである予測観測値の誤差共分散行列は、予測観測ベクトルと目標の真値である状態ベクトルとの誤差を表している。ここで、不要信号が存在する場合、目標の真の位置よりかけ離れている目標の観測位置が得られ、予測観測値の誤差共分散行列の値は大きくなり、ゲートが大きくなる。また、数４の右辺の第２項のように、観測精度が悪いと、観測雑音ベクトルの共分散行列が大きくなるため、一定値のゲートサイズを決めるパラメータｄに関してもゲートは大きくなる。
【００２８】
さらに、カルマンフィルタの理論に基づいて、図１３におけるゲート判定手段４を説明する。
図１３におけるゲート判定手段４では、観測手段６より得られる観測ベクトルを数５を用いて判定する。数５における予測観測ベクトルは、数６により算出され、数５における予測観測値の誤差共分散行列は、数７にり算出される。ここで、数５、数６、数７の算出式は数２の観測モデルに従う。
【００２９】
【数６】
【００３０】
【数７】
【００３１】
なお、Ｐk（−）は予測誤差共分散行列である。
【００３２】
ゲートの大きさは、数理統計学における右側検定に相当する。つまり、目標からの信号がゲート内に存在するための目標基準の一定確率を確保するのが数５である。
数６の予測観測ベクトルはゲートの中心を表す。
数５における観測ベクトルは、平均が数６の予測観測ベクトル、分散が数７の予測観測値の誤差共分散行列である多変量正規分布に従うとする。その時、数５の左辺は、観測ベクトルの次数をＮとした時、自由度Ｎのカイ２乗分布に従う。
【００３３】
次に、ＮＮ方式によるゲートサイズ算出手段２１を説明する。
まず、図１３におけるゲート判定手段４に用いるゲートサイズを決めるパラメータｄ、いわゆるゲートサイズｄは、数８により算出する。つまり、数８によって算出されたｇ０をゲートサイズを決めるパラメータｄと置き換える。
【００３４】
【数８】
【００３５】
なお、ｎは観測ベクトルの次数、πは円周率、ＰDは探知確率、βkは不要信号発生頻度、ｄ０は最適パラメータである。
【００３６】
ここで、数８の算出方法について説明する。
従来の追尾処理装置で用いられているＮＮ方式では、目標が探知されずに、不要信号がゲート内に存在する位置よりも、目標から探知された観測ベクトルの位置がゲートの中心にあることが望ましい。つまり、図１４において、ゲートの中心である予測観測ベクトルＰ０に対して、目標信号が観測ベクトルＤ１であることが良い。そこで、例えば、不要信号がゲート内に一様分布で存在するとの仮定より、目標が探知されずに、不要信号がゲート内のある位置に存在する確率密度ｇ１（z）は、数９で表される。
【００３７】
【数９】
【００３８】
なお、ｚは観測ベクトルと同じ次元の確率変数である。
また、目標から探知された観測ベクトルは、平均が予測観測ベクトル、分散が予測観測値の誤差共分散行列の多変量正規分布に従うとの仮定より、その確率密度関数ｇ２（z）は数１０となる。
【００３９】
【数１０】
【００４０】
なお、ｅｘｐはネピアの数（２．７１８２・・・）である。
従来の追尾処理装置で用いられているＮＮ方式では、上記のように、目標が探知されずに、不要信号がゲート内に存在する位置よりも、目標から探知された観測ベクトルの位置がゲートの中心にあることが望ましい。つまり、数１１の関係が成立するのが望ましい。
【００４１】
【数１１】
【００４２】
したがって、数１１に数９及び数１０を代入して変形を行い、数１１を満たすゲートサイズが数８により導出される。
図１３における平滑手段５では、数１２によりゲイン行列Ｋkを算出し、数１３により平滑ベクトルｘ k（＋）を算出し、数１４により平滑誤差共分散行列Ｐk（＋）を算出する。
【００４３】
【数１２】
【００４４】
【数１３】
【００４５】
なお、ｚ k,jは観測ベクトルであり、ここで、平滑ベクトルの更新に用いる観測ベクトルは、サンプリング時刻ｔkの時に得られる観測ベクトルの個数をｍkとした時、観測ベクトルの集合｛ｚ k,1，・・・，ｚ k,j，・・・，ｚ k,mk｝（ただし、ｊ＝１，・・・，ｍk）の中のｚ k,jを用いることとする。
【００４６】
【数１４】
【００４７】
数１３の平滑ベクトルの更新に用いる観測ベクトルは、観測手段６より得られる観測ベクトルの集合から、ゲート判定手段４により１つ選び出したものを使用することにする。
【００４８】
図１３における観測手段６に係る座標系を説明するための図を図１７に示す。
図１７において、Ｏはセンサ、Ｔは追尾目標、Ｒは追尾目標ＴとセンサＯの間の距離、ＥはセンサＯと追尾目標Ｔとを結ぶ線分ＯＴがＸ−Ｙ平面となす仰角、ＢはセンサＯと追尾目標Ｔとを結ぶ線分ＯＴのＸ−Ｙ平面への正射影ベクトルがＸ軸となす方位角である。さらに、［Ｒ、Ｅ、Ｂ］は「極座標」を表し、［Ｘ、Ｙ、Ｚ］は「北基準直交座標」を表す。また、以下、座標は特に断わりがない場合は、単に「座標」といった場合、北基準直交座標［Ｘ、Ｙ、Ｚ］を表すこととする。
【００４９】
数２における観測雑音ベクトル、数７における観測雑音ベクトルの共分散行列は極座標で表される。また、観測雑音ベクトル及び観測雑音の共分散行列以外の数１、数２、数３、数４、数５、数６、数７、数１２、数１３、数１４中のベクトル及び行列は北基準直交座標で表される。
【００５０】
図１３に示す観測手段６は、図１７の極座標において、目標位置を観測し、その目標の極座標で表された観測ベクトルや観測雑音ベクトルを含む観測情報を、図１７の北基準直交座標に変換して出力する。
表示手段７では、平滑手段５で算出された平滑値を表示する。
【００５１】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来の追尾処理装置では、ゲート内すべての観測信号を考慮していないため、ゲートサイズを決めるパラメータｄを算出する場合、特に探知確率が１の場合、そのパラメータｄの値が無限大となってしまう。すなわち、この場合においては、ゲート内の領域は全空間と一致するので、ゲートの意味をなさないという問題点がある。この場合、不要信号環境においては、不要信号に誤追尾しやすい。
【００５２】
また、従来例では、ゲート内の観測ベクトルを１つのみ用いて、平滑ベクトルを算出するため、センサから得られる信号対雑音比が小さい状況で、観測ベクトルがばらつく場合、その１つ選んだ観測ベクトルが不要信号の場合、平滑ベクトルがばらついて得られるため追尾が維持できないといった問題点がある。
さらに、毎回、ゲートサイズを再計算しなければならないので、演算負荷が高くなるといった問題がある。
【００５３】
この発明は前述した従来例に係る問題点を解決するためになされたもので、演算負荷をかけずに、ゲートの大きさを追尾維持できる程度の大きさに保ち、不要信号環境下において追尾維持を高めることができる追尾処理装置及び方法を得ることを目的とする。
【００５４】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る追尾処理装置は、カルマンフィルタの理論に基づき目標の運動モデル及び観測モデルに従って予測を行い、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、上記予測手段より算出された予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を１サンプリング分だけ遅延させる遅延要素と、目標存在期待領域であるゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比、目標信号数と不要信号数の比率を決める定数、信号対雑音比に基づいて算出される観測誤差、目標の探知確率、不要信号の誤警報確率を用いることにより、ゲート内の目標信号と不要信号の個数の差を最大とするゲートサイズを算出するゲートサイズ算出手段と、上記ゲートサイズ算出手段により算出されたゲートサイズにより設定したゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離により観測ベクトルがゲートの内に存在するか否かの判定を行うゲート判定手段と、上記ゲート判定手段によりゲート内に存在すると判定された観測ベクトルと、上記予測手段により得られる予測ベクトルを用いて、上記ゲート判定手段により算出されるゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルの距離により、ゲイン行列、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を重み付け統合して求める平滑手段と、センサを有し、当該センサからの信号対雑音比に基づいて算出される目標の探知確率、不要信号の誤警報確率、観測誤差及び観測ベクトルを、上記ゲート判定手段に入力する観測手段と、上記平滑手段より算出された目標の現在の推定値である平滑ベクトルから平滑位置を表示させる表示手段とを備えたものである。
【００５５】
また、上記平滑手段は、上記ゲート判定手段により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、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ものである。
【００５６】
また、上記予測手段、上記遅延手段、上記ゲートサイズ算出手段、上記ゲート判定手段及び上記平滑手段を、第１の予測手段、第１の遅延手段、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段及び第１の平滑手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延手段、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段及び第２の平滑手段をさらに備えると共に、ゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を複数の平滑手段毎に有し、上記第１のゲートサイズ算出手段と上記第２のゲートサイズ算出手段にゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を変えて入力する目標信号数と不要信号数の比率可変手段と、上記第１の平滑手段と上記第２の平滑手段より各々算出される複数の平滑ベクトルの位置成分と同時刻の観測ベクトルの残差の小さい方を、その追尾対象目標の平滑位置として、上記第１の平滑手段及び上記第２の平滑手段のいずれか１つの出力結果を上記表示手段により表示させるかを判定する表示判定手段とをさらに備えたことを特徴とするものである。
【００５７】
また、上記予測手段、上記遅延手段、上記ゲートサイズ算出手段、上記ゲート判定手段、上記平滑手段、上記観測手段及び上記表示手段を、第１の予測手段、第１の遅延手段、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段、第１の平滑手段、第１の観測手段及び第１の表示手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延手段、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段、第２の平滑手段、第２の観測手段及び第２の表示手段をさらに備えると共に、上記第１のゲート判定手段からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ上記第１に平滑手段から得られる平滑ベクトルと上記第１の観測手段から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、上記第１のゲートサイズ算出手段でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を上記第２のゲートサイズ算出手段に転用させる目標信号数と不要信号数の比率転用手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００５８】
また、初期時間帯のみ、ゲート内の目標信号数と不要信号数を決める比率を低く抑えて目標信号数を重視するように制御信号を上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段に与える初期時間帯ゲート制御手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００５９】
また、上記観測手段のセンサから得られる信号対雑音比がある閾値よりも大きい場合に、平滑ベクトル算出を行う際の予測ベクトルと観測ベクトルの重み付けを、ゲートの中心である予測観測ベクトルに最も近い観測ベクトルと予測ベクトルの重み付けのみに限定させる制御信号を上記平滑手段に与える限定手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００６０】
さらに、この発明に係る追尾処理方法は、（ａ）カルマンフィルタの理論に基づき目標の運動モデル及び観測モデルに従って予測を行い、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を含む予測情報を算出して出力するステップと、（ｂ）センサから得られる信号対雑音比の情報を入力するステップと、（ｃ）上記信号対雑音比の情報入力に基づいて目標の探知確率、不要信号の誤警報確率、観測誤差と、観測ベクトルを含む観測情報を算出するステップと、（ｄ）事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比を入力するステップと、（ｅ）上記信号対雑音比から算出した目標の観測情報と、事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比を用いて、目標存在期待領域であるゲートの大きさを決定するゲートサイズとして、不要信号の個数と目標信号の個数の差を最大とするゲートサイズを算出するステップと、（ｆ）算出されたゲートサイズにより、不要信号及び目標信号を含む観測ベクトルの集合から目標信号と考えられる観測ベクトルを判定するステップと、（ｇ）上記ゲート内の目標信号と判定された観測ベクトルと、上記予測ベクトル及び予測誤差を用いて、上記ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測ベクトルの位置成分との距離を用いて重み付け統合したゲイン行列、及び重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列を含む平滑情報を算出するステップと、（ｈ）目標の現在の推定値である重み付け統合した平滑ベクトルから平滑位置を表示させるステップと、（ｉ）上記（ａ）のステップから（ｈ）のステップまでの処理を続ける場合に、（ｈ）のステップを経過した後に遅延要素を介して（ａ）の予測情報算出処理ステップに戻すステップとを有するものである。
【００６１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態に係る追尾処理装置を図面を参照しながら説明する。
図１は、この発明の実施の形態１に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図１において、図１３に示す従来例と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、３は本実施の形態１に係るゲートサイズ算出手段であり、このゲートサイズ算出手段３は、目標存在期待領域であるゲート内において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、事前に設定する予測誤差と観測誤差の分散比、目標信号数と不要信号数の比率を決める定数、観測手段６より得られる信号対雑音比に基づいて算出される観測誤差、目標の探知確率、不要信号の誤警報確率を用いることにより、ゲート内の目標信号と不要信号の個数の差を最大とするようなゲートサイズを算出するようになされている。
【００６２】
すなわち、上記ゲート判定手段４に用いるパラメータｄ、いわゆるゲートサイズｄは後述するゲートサイズ算出手段３により算出される。
ここで、そのゲートサイズを決めるパラメータｄの決定方法であるが、図１６に示すように、目標信号に対しては、なるべくゲートを大きくして目標信号をなるべく多く取り込むようにして、不要信号に対しては、ゲートを小さくして不要信号をなるべく取り込まないようにしたい。その実現方法として、数１５に示す関数Λ（ｄ）を最小にするような、パラメータｄを決定する。
【００６３】
【数１５】
【００６４】
なお、ＰGkはゲート内目標存在期待確率、ＶGkはゲート容積、Ｃは定数、Λ（ｄ）はパラメータｄの関数である。
ここで、数１５におけるゲート内目標存在期待確率は数１６により決まり、ゲート容積は数１７により決まる。なお、ゲート容積は、ゲートの大きさを表す、例えば、観測ベクトルの次数が３次なら容積、２次なら面積を表す。
【００６５】
【数１６】
【００６６】
【数１７】
【００６７】
なお、Γ（・）はΓ関数である。また、ｄｅｔは特に断りがなければ、行列のの行列式を表すものとする。
【００６８】
また、数１５における不要信号の発生頻度は、例えば、３次元レーダの場合、数１８のように、３次元レーダのセンサ位置と目標予測位置の間の距離、距離分解能、仰角角度分解能、方位角角度分解能、誤警報確率により求まる。
【００６９】
【数１８】
【００７０】
なお、ｒpkはセンサ位置と目標予測位置の間の距離、Δｒは距離分解能、Δｅは仰角分解能、Δｂは方位分解能、ＰFAは誤警報確率である。
【００７１】
また、数１５におけるゲートサイズを決めるパラメータｄの右辺の第１項はゲート内の目標信号の個数を表しており、大きくしたい値である。また、右辺の第２項はゲート内の不要信号の個数を表しており、小さくしたい値である。数１５における正の定数Ｃは、Ｃの値が大きい程、数１５の右辺第２項のゲート内不要信号の個数を重視して、ゲート内で探知される不要信号の個数を少なくするようような働きをする。
【００７２】
つまり、数１５のゲートサイズを決めるパラメータｄの関数Λ（ｄ）を最大にするようなパラメータｄが求める値である。これから、この値をパラメータｄ０と定義する。ここで、数１５のゲートサイズを決めるパラメータｄの関数Λ（ｄ）を最大にするということは、目標信号と不要信号の差を最大にすることと等価である。
【００７３】
数１５のゲートサイズを決めるパラメータｄの関数Λ（ｄ）を最大にするようなパラメータｄ０を算出するため、関数Λ（ｄ）を１回、パラメータｄについて微分を行う。パラメータｄで１回微分した関数Λ（ｄ）を「Λ（ｄ）ダッシュ」と定義する。そのΛ（ｄ）ダッシュを０とおいて、極値を与えるパラメータｄを算出すると、その極値を与えるパラメータｄ０が数１９のように得られる。
【００７４】
【数１９】
【００７５】
目標が仰角０度で真北からセンサからセンサに向かって直進している場合、予測観測値の誤差共分散行列は、北基準直交座標における予測位置誤差及び観測位置誤差を用いて、数２０のように表せる。
【００７６】
【数２０】
【００７７】
なお、σx,pは予測位置誤差のｘ成分の標準偏差、σy,pは予測位置誤差のｙ成分の標準偏差、σz,pは予測位置誤差のｚ成分の標準偏差、σx,0は観測位置誤差のｘ成分の標準偏差、σy,0は観測位置誤差のｙ成分の標準偏差、σz,0は観測位置誤差のｚ成分の標準偏差である。
【００７８】
観測手段６内の各センサから得られる信号対雑音比、及び各センサにより決まる距離観測雑音の定数、各センサより決まる仰角観測雑音の定数、各センサより決まる方位角観測雑音の定数により、距離観測雑音の標準偏差、仰角観測雑音の標準偏差、方位角観測雑音の標準偏差は、数２１により決まる。
【００７９】
【数２１】
【００８０】
なお、σrは距離観測雑音の標準偏差、σeは仰角観測雑音の標準偏差、σbは方位角観測雑音の標準偏差、ｋrは各センサにより決まる距離観測雑音の定数、標準偏差、ｋeは各センサにより決まる仰角観測雑音の定数、ｋbは各センサにより決まる方位角観測雑音の定数、Ｓ／Ｎは信号対雑音比である。
【００８１】
観測雑音のＸ成分の標準偏差の２乗と、観測雑音のＹ成分の標準偏差の２乗と、観測雑音のＺ成分の標準偏差の２乗の積は、目標予測位置とセンサ位置との間の距離と、距離観測雑音の標準偏差と、仰角観測雑音の標準偏差と、方位角観測雑音の標準偏差を用いて、数２２で表すことができる。
【００８２】
【数２２】
【００８３】
なお、ｒpはセンサと予測位置との距離である。
【００８４】
目標の探知確率は、誤警報確率及び信号対雑音比を用いて、数２３のように表すことができる。
【００８５】
【数２３】
【００８６】
今、数１９に、数１８、数２０、数２１、数２２、数２３を代入して整理すると、数２４のようになる。
【００８７】
【数２４】
【００８８】
数２４において、定数Ｃ、距離分解能、仰角分解能、方位角分解能、誤警報確率、信号対雑音抑圧比、各センサにより決まる距離観測雑音の定数、各センサにより決まる仰角観測雑音の定数、各センサにより決まる方位角観測雑音の定数、予測位置誤差のＸ成分の標準偏差の２乗を観測雑音のＸ成分の標準偏差の２乗で割った、予測誤差と観測誤差の分散比のＸ成分、予測位置誤差のＹ成分の標準偏差の２乗を観測雑音のＹ成分の標準偏差の２乗で割った予測誤差と観測誤差の分散比のＹ成分、予測位置誤差のＺ成分の標準偏差の２乗を観測雑音のＺ成分の標準偏差の２乗で割った予測誤差と観測誤差の分散比のＺ成分は、上記観測手段６、及び事前に設定する値である。
【００８９】
したがって、ゲートサイズ算出手段３において、数２４を用いてゲートサイズｄ０を算出する。この結果、ゲート判定手段４の数５におけるパラメータｄにはこのパラメータｄ０を用いる。
【００９０】
平滑手段５では、ゲート判定手段４により算出されたゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内に複数存在する観測ベクトルとの間で算出される相関距離を使って、数１２、数１３、数１４で表されるゲイン行列、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を、相関距離によって重み付け統合し、その重み付け統合したゲイン行列、重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列を算出する。
【００９１】
平滑手段５による出力結果である重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列は、予測手段１の平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列の入力とする。また、平滑手段５による出力結果である重み付け統合した平滑ベクトルは、表示手段７に入力する平滑ベクトルとする。
【００９２】
次に、図２は、この実施の形態１の動作を説明するフローチャートである。
このフローチャートに従って追尾処理方法を説明する。
まず、ステップＳＴ１において、予測ベクトル、予測誤差共分散行列を含む予測情報を算出する。
【００９３】
次に、ステップＳＴ２において、センサからの信号対雑音比を入力する。
【００９４】
ステップＳＴ３において、センサからの信号対雑音比、及び各センサごとに決まる距離、仰角、方位角観測雑音の定数を用いて、センサによる観測位置及び観測雑音を含む観測情報を極座標で算出し、さらに、その極座標で入力された観測情報である観測位置及び観測雑音を北基準直交座標に変換を行ったもの、また、目標の探知確率をセンサからの信号対雑音比及び誤警報確率から算出したものを観測情報として算出する。
【００９５】
次に、ステップＳＴ４において、事前に設定した予測位置誤差と観測位置誤差の分散比を入力する。
【００９６】
ステップＳＴ５において、ＳＴ３により算出された観測情報及びステップＳＴ４において算出された事前に設定した予測位置誤差と観測位置誤差の分散比を用いて、数２４により、ゲート内の不要信号と目標信号の個数が最大になるような、ゲートサイズｄ０を算出する。また、数２４における定数Ｃは、不要信号に追尾対象目標以外の目標からの信号も含めており、多目標対処もできる。
【００９７】
次に、ステップＳＴ６において、先にステップＳＴ５で算出した、ゲートサイズを用いて、数５を満たす不要信号と目標信号を含んだ観測ベクトルの集合から、目標信号であると考えられる観測ベクトルを選ぶ。
【００９８】
次に、ステップＳＴ７において、ステップＳＴ６で選び出した目標信号であると考えられる観測ベクトルとその観測ベクトルからの観測誤差共分散行列、及びステップＳＴ１の予測情報算出で算出した予測ベクトル、予測誤差共分散行列より、ゲート判定処理より算出された相関距離を用いて算出された、重み付け統合されたゲイン行列、重み付け統合された平滑ベクトル、重み付け統合された平滑誤差共分散行列を含む平滑情報を算出する。
【００９９】
次に、ステップＳＴ８において、目標の現在の推定値である重み付け統合された平滑ベクトルから平滑位置をオペレータが確認できるようにモニターなどに表示させる。
【０１００】
次に、ステップＳＴ９において、ステップＳＴ１からＳＴ８までの処理を継続する場合には、遅延要素などを介して、ステップＳＴ１の予測情報算出の処理に戻す。
【０１０１】
従って、従来の追尾処理装置では、数８を用いて、ゲートサイズを決めるパラメータｄを算出していたが、数８では、探知確率が１の場合、数８におけるパラメータｇ０の値が無限大となってしまう。すなわち、数８ではゲート内の領域は、全空間と一致するので、ゲートの意味をなさない。また、従来例では、ゲート内の観測ベクトルを１つのみ用いて平滑ベクトルを算出するため、もし、その１つ選んだ観測ベクトルが不要信号の場合、平滑ベクトルがばらつくため追尾が維持できない。
【０１０２】
それに対し、実施の形態１では、ゲートサイズを決めるパラメータｄをゲート内の不要信号の個数と目標信号の個数の差が最大になるようなパラメータｄ０を数８により決定することで、不要信号環境又は不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができる。
【０１０３】
また、実施の形態１では、ゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内の観測ベクトルより算出される相関距離を用いて、重み付け統合した平滑ベクトルを算出するため、従来の追尾処理装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすい。また、従来法に比べ、サンプリング時刻ごとの数７のような予測観測値の誤差共分散行列の算出が不要なため、演算負荷が抑えられる。
【０１０４】
また、ゲートサイズを決めるパラメータｄをゲート内の不要信号の個数と目標信号の個数の差が最大になるようなゲートサイズｄ０を数２４により決定することで、不要信号環境又は不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができる。
【０１０５】
また、ゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内の観測ベクトルより算出される相関距離を用いて重み付け統合した平滑ベクトルを算出するため、従来の追尾処理装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすい。また、数１９をそのまま用いるよりも演算負荷が抑えられる。
【０１０６】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図３において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、８はゲート内個数に制限を加えた平滑手段であり、この平滑手段８は、ゲート判定手段４により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出するようになされている。
【０１０７】
ゲート内個数に制限を加えた平滑手段８を説明するために、図１４を用いる。
図１４において、上記ゲート判定手段４により、ゲート内に存在するすべての観測ベクトルが、観測ベクトルＤ１、観測ベクトルＤ２、観測ベクトルＤ３であるとする。
【０１０８】
ゲート内個数に制限を加えた平滑手段８では、この時、複数あるゲート内の観測ベクトルの内、例えば、ゲートの中心Ｐ０より一番相関距離が遠い観測ベクトルＤ２を捨て、相関距離が比較的短い観測ベクトルＤ１、観測ベクトルＤ３を使用して、相関距離によって重み付け統合を行い、数が制限されたゲート内の観測ベクトルで、重み付け統合をした平滑ベクトル、重み付け統合をしたゲイン行列、重み付け統合を行った平滑誤差共分散行列を算出する。
ここで、ゲート内観測ベクトルの使用数の制限は、追尾処理装置を運用する前に事前に決めておく。
【０１０９】
次に、図４は、この実施の形態２の動作を説明するフローチャートである。
この図４に示すフローチャートにおいて、図２に示す実施の形態１に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ７ｂが存在し、以下、このステップＳＴ７ｂのみ説明する。
【０１１０】
ステップＳＴ７ｂにおいては、ステップＳＴ６で出力されたゲート内のすべての観測ベクトルの内、重み付け統合を行う観測ベクトルの個数に制限を設けて、その個数を制限した観測ベクトルからの相関距離で、各々の観測ベクトルを重み付けを行い、相関距離で重み付け統合をしたゲイン行列、重み付けを行った平滑誤差共分散行列、重み付け統合を行った平滑ベクトルを算出する。
【０１１１】
従って、この実施の形態２によれば、実施の形態１では、ゲートサイズを決めるパラメータｄをゲート内の不要信号の個数と目標信号の個数の差が最大になるようなゲートサイズｄ０を数２４により決定するステップを行うことで、不要信号環境または不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができる。また、実施の形態２では、また、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、ゲイン行列をゲート内の複数の観測ベクトルにより重み付け統合を行う上で、その重み付け統合を行うゲート内の観測ベクトルの個数に制限を設けることにより、従来の追尾処理装置に比べ、わずかに計算負荷をかけ、ゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内の観測ベクトルより算出される相関距離を用いて、重み付け統合した平滑ベクトルを算出するため、従来の追尾処理装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすい。つまり、実施の形態１に比べ計算負荷が軽くなる。
【０１１２】
実施の形態３．
図５は、この発明の実施の形態３に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図５において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、１１〜１５は、実施の形態１と同様な予測手段１、遅延要素２、ゲートサイズ算出手段３、ゲート判定手段４及び平滑手段５を、第１の予測手段、第１の遅延要素、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段及び第１の平滑手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延要素、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段及び第２の平滑手段である。
【０１１３】
また、９は、ゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を複数の平滑手段毎に有し、第１のゲートサイズ算出手段３と第２のゲート算出手段１３にゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を変えて入力する目標信号数と不要信号数の比率可変手段、１０は、第１の平滑手段５と第２の平滑手段１５より各々算出される複数の平滑ベクトルの位置成分と同時刻の観測ベクトルの残差の小さい方を、その追尾対象目標の平滑位置として、第１の平滑手段５及び第２の平滑手段１５のいずれか１つの出力結果を表示手段７により表示させるかを判定する表示判定手段である。
【０１１４】
図５に示す構成において、ゲートサイズ算出手段３、第２のゲートサイズ算出手段１３では、数２４を用いてゲートサイズを算出するが、その際、上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段９は、数２４における定数Ｃを変える機能を持つ。また、数２４における定数Ｃを各々上記ゲートサイズ算出手段３、第２のゲートサイズ算出手段１３において変える。
【０１１５】
表示判定手段１０は、平滑手段５及び第２の平滑手段１５より算出される複数の平滑ベクトルの位置成分とその同時刻の観測ベクトルとの残差の大小により、その追尾対象目標の平滑位置とし、平滑手段５及び第２の平滑手段１５のどちらか１つの出力を表示させるかを判定する。
【０１１６】
次に、図６は、この実施の形態３の動作を説明するフローチャートである。
この図６に示すフローチャートにおいて、図２に示す実施の形態１に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１０とステップＳＴ１１が存在し、以下、このステップＳＴ１０とステップＳＴ１１について主に説明する。
【０１１７】
ステップＳＴ１０において、ゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を代入し、各比率において、次のステップＳＴ５のゲートサイズ算出を行い、次のステップＳＴ６でゲート判定処理を行い、さらに次のステップＳＴ７の平滑情報算出で平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を算出する。さらに次のステップＳＴ１１において、各目標信号数と不要信号数の比率により計算されたステップＳＴ７の平滑情報算出の結果の平滑ベクトルの位置成分を、これらの平滑ベクトルとの同時刻の観測ベクトルとの残差の大小により、追尾対象目標の平滑位置を追尾対象目標毎に１つのみ表示する。
【０１１８】
従って、この実施の形態３によれば、ゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を複数与え、ゲートサイズを複数算出し、ゲートを設定して、各々のゲートにおける平滑ベクトルの内、同時刻の観測ベクトルと比較して、残差の小さい方１つを表示するため、表示を見るオペレータが、追尾の維持を確認しやすくなる。
【０１１９】
実施の形態４．
図７は、この発明の実施の形態４に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図７において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、１１〜１７は、実施の形態１と同様な予測手段１、遅延要素２、ゲートサイズ算出手段３、ゲート判定手段４、平滑手段５、観測手段６及び表示手段７を、第１の予測手段、第１の遅延要素、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段、第１の平滑手段、第１の観測手段及び第１の表示手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延要素、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段、第２の平滑手段、第２の観測手段及び第２の表示手段である。
【０１２０】
また、１８は、上記第１のゲート判定手段４からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ上記第１に平滑手段５から得られる平滑ベクトルと上記第１の観測手段６から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、追尾維持が良いと判断し、上記第１のゲートサイズ算出手段３でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を上記第２のゲートサイズ算出手段１３に転用させる目標信号数と不要信号数の比率転用手段である。
【０１２１】
次に、図８は、この実施の形態４の動作を説明するフローチャートである。
この図８に示すフローチャートにおいて、図２に示す実施の形態１に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１２が存在し、以下、このステップＳＴ１２について主に説明する。
【０１２２】
ステップＳＴ１２においては、あるセンサのゲートサイズ算出に用いるゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を、対象となるセンサのゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率として入力する。
【０１２３】
すなわち、このステップＳＴ１２では、比率転用手段１８により、第１のゲート判定手段４からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ第１に平滑手段５から得られる平滑ベクトルと第１の観測手段６から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、追尾維持が良いと判断し、第１のゲートサイズ算出手段３でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を第２のゲートサイズ算出手段１３に転用させる。
【０１２４】
従って、この実施の形態４によれば、あるセンサで追尾維持の良いゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率を、対象とするセンサのゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率へと転用することにより、対象となるセンサのゲートサイズが適当な大きさになり、追尾の維持がしやすくなる。
【０１２５】
実施の形態５．
図９は、この発明の実施の形態５に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図９において、図５に示す実施の形態３と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、１９は、初期時間帯のみ、ゲート内の目標信号数と不要信号数を決める比率を低く抑えて目標信号数を重視するように制御信号を目標信号数と不要信号数の比率可変手段９に与える初期時間帯ゲート制御手段である。
【０１２６】
すなわち、初期時間帯ゲート制御手段１９は、上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段９に、追尾開始の１サンプリング目からＮサンプリングまで、各センサにおけるゲート内の目標信号数と不要信号の比率を、不要信号数よりも目標信号数を重視するように、数１５における定数Ｃの値を小さめに与える。ここで、Ｎは２以上の正の整数である。
【０１２７】
次に、図１０は、この実施の形態５の動作を説明するフローチャートである。
この図１０に示すフローチャートにおいて、図６に示す実施の形態３に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１３が存在し、以下、このステップＳＴ１３について主に説明する。
【０１２８】
ステップＳＴ１３においては、１サンプリングからＮサンプリングまで、数１５における目標信号数と不要信号数の比率を決める定数Ｃを、不要信号数よりも目標信号数を重視するように制御するために、定数Ｃの値を小さめに与える制御信号を出力し、その信号をステップＳＴ１０の目標信号数と不要信号数の比率代入へ入力する。
【０１２９】
初期サンプリングから数サンプリング程度しか時間が経っていない初期時間帯の場合、目標信号数と不要信号数の比率を、不要信号数を目標信号数よりも重視して、ゲートを小さくすると、ゲート内の不要信号数は少なくすることができるが、安定していない初期時間帯では、ゲートの設定場所がばらついて目標信号の近くに張られない可能性があり、初期時間帯では、ゲートサイズを大きくして不要信号が多くなることよりも、ゲートサイズを小さくしてかつゲートの設定場所がばらついて追尾できない影響の方が大きく、初期時間帯のみ、不要信号数よりも目標信号数を重視することが好ましい。
【０１３０】
したがって、この実施の形態５によれば、目標信号数と不要信号数の比率を、上記初期時間帯のみ、不要信号数よりも目標信号数を重視することにより、ゲートサイズを大きくすることにより、安定した追尾の維持が得られる。
【０１３１】
実施の形態６．
図１１は、この発明の実施の形態６に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図１１において、図３に示す実施の形態２と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、２０は、観測手段６のセンサから得られる信号対雑音比がある閾値よりも大きい場合に、平滑ベクトル算出を行う際の予測ベクトルと観測ベクトルの重み付けを、ゲートの中心である予測観測ベクトルに最も近い観測ベクトルと予測ベクトルの重み付けのみに限定させる制御信号を平滑手段８に与えるＮＮ法限定手段である。
【０１３２】
すなわち、ＮＮ法限定手段２０は、観測手段６から得られる観測精度が悪い場合に、ゲート内個数に制限を加えた平滑手段８にＮＮ法を適用させる制御信号を与える。
【０１３３】
次に、図１２は、この実施の形態６の動作を説明するフローチャートである。
この図１２に示すフローチャートにおいて、図４に示す実施の形態２に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１４が存在し、以下、このステップＳＴ１４について主に説明する。
【０１３４】
ステップＳＴ１４においては、ゲート内で得られる複数の目標信号と不要信号を含んだ観測値の内、ＮＮ法に基づいてゲートの中心からの距離が一番近い観測値を、平滑処理の対象とする制御信号を、次のステップＳＴ７ｂのゲート内個数制限による平滑情報算出へ入力する。
【０１３５】
従って、実施の形態６では、観測精度が良く、観測値がばらついていない場合、ゲート内の複数の観測信号を重み付け統合して平滑値を算出するＡＮ法よりも、ゲート内のゲートの中心に最も近い観測値を用いるＮＮ法の方が、目標の真値と平滑値の残差、いわゆる追尾の精度が良くなり、安定した追尾維持が得られる。
【０１３６】
【発明の効果】
以上のように、この発明に係る追尾処理装置及び方法によれば、演算負荷をかけずに、ゲートの大きさを追尾維持できる程度の大きさに保ち、不要信号環境下において追尾維持を高めることができる。
【０１３７】
また、平滑手段により、ゲート判定手段により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出するようにしたので、不要信号環境または不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやく、計算負荷が軽減する。
【０１３８】
また、ゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を複数与え、ゲートサイズを複数算出し、ゲートを設定して、各々のゲートにおける平滑ベクトルの内、同時刻の観測ベクトルと比較して、残差の小さい方１つを表示するため、表示を見るオペレータが、追尾の維持を確認しやすくなる。
【０１３９】
また、あるセンサで追尾維持の良いゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率を、対象とするセンサのゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率へと転用することにより、対象となるセンサのゲートサイズが適当な大きさになり、追尾の維持がしやすくなる。
【０１４０】
また、目標信号数と不要信号数の比率を、上記初期時間帯のみ、不要信号数よりも目標信号数を重視することにより、ゲートサイズを大きくすることにより、安定した追尾の維持が得られる。
【０１４１】
さらに、観測精度が良く、観測値がばらついていない場合、ゲート内の複数の観測信号を重み付け統合して平滑値を算出するＡＮ法よりも、ゲート内のゲートの中心に最も近い観測値を用いるＮＮ法の方が、目標の真値と平滑値の残差、いわゆる追尾の精度が良くなり、安定した追尾維持が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 この発明の実施の形態１の動作を説明するフローチャートである。
【図３】 この発明の実施の形態２に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 この発明の実施の形態２の動作を説明するフローチャートである。
【図５】 この発明の実施の形態３に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】 この発明の実施の形態３の動作を説明するフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態４に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】 この発明の実施の形態４の動作を説明するフローチャートである。
【図９】 この発明の実施の形態５に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】 この発明の実施の形態５の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態６に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】 この発明の実施の形態６の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】 従来例に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 ゲートの説明図である。
【図１５】 確率密度で正規化した距離を相関距離と定義して相関距離を表した説明図である。
【図１６】 観測ベクトルの次数が２次元の場合のゲートの例を示す説明図である。
【図１７】 図１３における観測手段６に係る座標系の説明図である。
【符号の説明】
１ 予測手段（第１の予測手段）、２ 遅延要素（第２の遅延要素）、３ ゲートサイズ算出手段（第１のゲートサイズ算出手段）、４ ゲート判定手段（第１のゲート判定手段）、５ 平滑手段（第１の平滑手段）、６ 観測手段（第１の観測手段）、７ 表示手段（第１の表示手段）、８ ゲート内個数に制限を加えた平滑手段、９ 目標信号数と不要信号の比率可変手段、１０ 表示判定手段、１１ 第２の予測手段、１２ 第２の遅延要素、１３ 第２のゲートサイズ算出手段、１４ 第２のゲート判定手段、１５ 第２の平滑手段、１６ 第２の観測手段、１７ 第２の表示手段、１８ 目標信号数と不要信号数の比率転用手段、１９ 初期時間帯ゲート制御手段、２０ ＮＮ法限定手段。
【発明の属する技術分野】
この発明は、目標を追尾する追尾処理装置及び方法に関し、特に、不要信号環境下での追尾維持を高めた追尾処理装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の追尾処理装置について図面を参照しながら説明する。
図１３は、例えば、「Samuel S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, Dedham, 1986」p83-p113（特にp88）に示されたゲート生成法を用いて構成した追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【０００３】
図１３において、１は、後述する平滑手段５から得られる現時刻（時刻ｋ）の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を入力して１サンプリング後（時刻ｋ＋１）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を出力する予測手段、２は、予測手段１から得られる１サンプリング後（時刻ｋ＋１）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を入力して現時刻（時刻ｋ）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を出力する遅延要素、４は、遅延要素２から得られる現時刻（時刻ｋ）の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、後述する観測手段６から得られる観測雑音ベクトル、後述するＮＮ（Nearest Neighbour）法によるゲートサイズ算出手段２１から得られるゲートサイズを入力してゲート内に存在すると判定された現時刻（時刻ｋ）の観測ベクトル及び予測観測値の誤差共分散行列を出力するゲート判定手段である。
【０００４】
また、５は、ゲート判定手段４から得られるゲート内に存在すると判定された現時刻（時刻ｋ）の観測ベクトル及び予測観測値の誤差共分散行列、予測手段１から得られる現時刻の予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を入力して現時刻の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を出力する平滑手段、６は、内蔵するセンサから得られる極座標で表された観測ベクトル（観測位置）及び極座標で表された観測雑音ベクトル、予測手段１から得られるセンサ位置と目標予測位置との間の距離（予測ベクトル）を入力して北基準直交座標で表された観測ベクトル（観測位置）及び極座標で表された観測雑音ベクトル、探知確率、誤警報確率、不要信号発生頻度を出力する観測手段である。
【０００５】
さらに、７は、平滑手段５から得られる平滑ベクトルを入力して平滑ベクトルより位置成分のみを切り出した平滑位置及び速度成分を切り出した平滑速度を出力する表示手段、２１は、ゲート判定手段４から得られる現時刻の予測観測誤差共分散行列、観測手段６から得られる不要信号発生頻度、探知確率を入力してゲート判定手段４へのゲートサイズを出力するＮＮ（Nearest Neighbour）方式によるゲートサイズ算出手段である。
【０００６】
図１３における追尾処理装置には、カルマンフィルタを使用することを前提として、数１に定義される目標の運動モデル及び数２に定義される目標の観測モデルに従って予測を行うようになされている。
【０００７】
【数１】
なお、ｘ kは状態ベクトル、Φkは状態遷移行列、Γ１kは駆動雑音ベクトルの変換行列、ｗ kは駆動雑音ベクトルである。
【０００９】
また、行列及びベクトルの符号表記の右下添字ｋは、以下、特に断りなければ、サンプリング時刻ｔkの場合を表すものとし、例えば、ｘ kの場合、「サンプリング時刻ｔkの状態ベクトル」という意味であり、ｘ k-1の場合、「サンプリング時刻ｔk-1の状態ベクトル」という意味であり、Φk-1の場合、「サンプリング時刻ｔk-1の状態遷移行列」という意味である。
【００１０】
【数２】
なお、Ｚkは観測ベクトル、Ｈkは観測行列、Γ２kは観測雑音ベクトルの変換行列、ｖ kは観測雑音ベクトルである。
【００１２】
図１３に示す構成において、予測手段１では、数１の運動モデルに従って、数３を用いて予測ベクトルを算出し、数４を用いて予測誤差共分散行列を算出する。
【００１３】
【数３】
【数４】
なお、ｘ k（−）は予測ベクトル、ｘ k（＋）は平滑ベクトル、Ｐk（−）は予測誤差共分散行列、Ｑkは駆動雑音の共分散行列、Ｐk（＋）は平滑誤差共分散行列である。
【００１６】
また、以下、行列及びベクトルの符号表記の右上添字Ｔは、特に断りなければ、行列及びベクトルの転置を表すものとする。
【００１７】
また、遅延要素２では、予測手段１で算出されたサンプリング時刻ｋ＋１の時の予測ベクトル、予測誤差共分散行列を１サンプリング分だけ遅延させ、サンプリング時刻ｋの時の予測ベクトル、予測誤差共分散行列を出力する。
【００１８】
次に、図１３におけるＮＮ方式によるゲートサイズ算出手段２１及びゲート判定手段４についての説明を行う。
ＮＮ方式によるゲートサイズ算出手段２１を説明するために、まず、ゲート判定手段４についての説明を行う。また、ゲート判定手段４についての説明の中でゲートについて説明していく。
【００１９】
ゲートとは、目標存在が期待される範囲である。ゲートを説明をする図を図１４に示す。
図１４において、Ｐ０は、ゲートの中心位置を表す予測観測ベクトルであり、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３はそれぞれゲート内に存在する観測ベクトルとする。
実際は観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３より多くの観測ベクトルが得られる場合があるが、図１４においては、説明のためにゲート内で得られる観測ベクトルはＤ１、Ｄ２、Ｄ３の３つの観測ベクトルのみ得られるとする。
【００２０】
また、観測ベクトルは、目標信号の他に、目標信号以外からの信号である不要信号も含まれる可能性がある。また、図１４中の点線は、各々、予測観測ベクトルＰ０とゲート内に存在する観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３との確率密度で正規化した距離を表す。
【００２１】
上記確率密度で正規化した距離を相関距離と定義し、相関距離を表した図を図１５に示す。
図１５において、予測観測ベクトル及び予測誤差共分散行列より予測観測ベクトルを中心にしてゲートをつくる。図１３に示す観測手段６より得られる観測ベクトルの集合の内、例えば図１５中におけるゲート内に入った観測ベクトルをそれぞれ、観測ベクトル１、観測ベクトル２とする。この時、予測観測値の誤差共分散行列からの確率密度から算出される確率について、相関距離α１は、相関距離α２よりも近い場合、その時の相関距離α１からの確率は相関距離α２からの確率よりも高い確率を持つ。
なお、後述で、特に断りのない場合、相関距離で重み付け統合を行うということを、相関距離からの確率で重み付けすると同じ意味とする。
【００２２】
従来の追尾処理装置では、図１４において、ゲート内に複数存在する観測ベクトルの内、予測観測ベクトルに一番近い信号Ｄ１のみを用いて、カルマンフィルタにより目標の現在の推定値である平滑ベクトルを求めている。このゲート内での処理を経て平滑ベクトルを算出する方法をNearest Neighbour方式とする。
それに対し、図１４において、ゲート内に複数存在する観測ベクトルの内、すべてのゲート内での観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３それぞれと、予測観測ベクトルとの間で、そのそれぞれの相関距離を用いて、観測ベクトルＤ１、Ｄ２、Ｄ３すべてを重み付けして、目標の現在の推定値である平滑ベクトルを算出する方法をAll Neighbour方式とする。
上記Nearest Neighbour方式、All Neighbour方式を特に断りのない場合には、ＮＮ方式、ＡＮ方式と略して呼ぶことにする。
【００２３】
従来の追尾処理装置におけるゲート判定はＮＮ方式で行われている。そのゲート判定とは、図１３におけるゲート判定手段４において、数５により、観測手段６より得られる観測ベクトルが目標信号であるか、不要信号であるかを判定する。
【００２４】
【数５】
なお、Ｚk（−）は予測観測ベクトル、Ｓkは予測観測値の誤差共分散行列、ｄはゲートサイズである。
数５は、目標が存在されると予測される領域であるゲートを表している。また、以下、行列の符号表記の右上添字の−１は、特に断りがなければ逆行列を表すものとする。例えば、Ｓk -1は、予測観測値の誤差共分散行列の逆行列を表す。
【００２６】
ゲートの必要性であるが、観測手段６が有する例えばセンサとしてレーダを考える。この場合、アンテナから送信された電波の方向と１８０度反対の方向、すなわちアンテナの背後に目標が存在する時は、目標を探知できない。つまり、目標が探知される範囲は全空間ではなく、空間の１部であるため、ゲートが必要である。数５において、ゲートの大きさを決める要素は、ゲートサイズｄあるいは予測観測値の誤差共分散行列である。
【００２７】
なお、観測ベクトルの次数が２次元の場合のゲートの例を図１６に示す。この場合、ゲートは平均が予測ベクトル、分散が観測誤差共分散行列より決まる確率楕円の内部になる。
また、ゲートの大きさを決定する要素の１つである予測観測値の誤差共分散行列は、予測観測ベクトルと目標の真値である状態ベクトルとの誤差を表している。ここで、不要信号が存在する場合、目標の真の位置よりかけ離れている目標の観測位置が得られ、予測観測値の誤差共分散行列の値は大きくなり、ゲートが大きくなる。また、数４の右辺の第２項のように、観測精度が悪いと、観測雑音ベクトルの共分散行列が大きくなるため、一定値のゲートサイズを決めるパラメータｄに関してもゲートは大きくなる。
【００２８】
さらに、カルマンフィルタの理論に基づいて、図１３におけるゲート判定手段４を説明する。
図１３におけるゲート判定手段４では、観測手段６より得られる観測ベクトルを数５を用いて判定する。数５における予測観測ベクトルは、数６により算出され、数５における予測観測値の誤差共分散行列は、数７にり算出される。ここで、数５、数６、数７の算出式は数２の観測モデルに従う。
【００２９】
【数６】
【数７】
なお、Ｐk（−）は予測誤差共分散行列である。
【００３２】
ゲートの大きさは、数理統計学における右側検定に相当する。つまり、目標からの信号がゲート内に存在するための目標基準の一定確率を確保するのが数５である。
数６の予測観測ベクトルはゲートの中心を表す。
数５における観測ベクトルは、平均が数６の予測観測ベクトル、分散が数７の予測観測値の誤差共分散行列である多変量正規分布に従うとする。その時、数５の左辺は、観測ベクトルの次数をＮとした時、自由度Ｎのカイ２乗分布に従う。
【００３３】
次に、ＮＮ方式によるゲートサイズ算出手段２１を説明する。
まず、図１３におけるゲート判定手段４に用いるゲートサイズを決めるパラメータｄ、いわゆるゲートサイズｄは、数８により算出する。つまり、数８によって算出されたｇ０をゲートサイズを決めるパラメータｄと置き換える。
【００３４】
【数８】
なお、ｎは観測ベクトルの次数、πは円周率、ＰDは探知確率、βkは不要信号発生頻度、ｄ０は最適パラメータである。
【００３６】
ここで、数８の算出方法について説明する。
従来の追尾処理装置で用いられているＮＮ方式では、目標が探知されずに、不要信号がゲート内に存在する位置よりも、目標から探知された観測ベクトルの位置がゲートの中心にあることが望ましい。つまり、図１４において、ゲートの中心である予測観測ベクトルＰ０に対して、目標信号が観測ベクトルＤ１であることが良い。そこで、例えば、不要信号がゲート内に一様分布で存在するとの仮定より、目標が探知されずに、不要信号がゲート内のある位置に存在する確率密度ｇ１（z）は、数９で表される。
【００３７】
【数９】
なお、ｚは観測ベクトルと同じ次元の確率変数である。
また、目標から探知された観測ベクトルは、平均が予測観測ベクトル、分散が予測観測値の誤差共分散行列の多変量正規分布に従うとの仮定より、その確率密度関数ｇ２（z）は数１０となる。
【００３９】
【数１０】
なお、ｅｘｐはネピアの数（２．７１８２・・・）である。
従来の追尾処理装置で用いられているＮＮ方式では、上記のように、目標が探知されずに、不要信号がゲート内に存在する位置よりも、目標から探知された観測ベクトルの位置がゲートの中心にあることが望ましい。つまり、数１１の関係が成立するのが望ましい。
【００４１】
【数１１】
したがって、数１１に数９及び数１０を代入して変形を行い、数１１を満たすゲートサイズが数８により導出される。
図１３における平滑手段５では、数１２によりゲイン行列Ｋkを算出し、数１３により平滑ベクトルｘ k（＋）を算出し、数１４により平滑誤差共分散行列Ｐk（＋）を算出する。
【００４３】
【数１２】
【数１３】
なお、ｚ k,jは観測ベクトルであり、ここで、平滑ベクトルの更新に用いる観測ベクトルは、サンプリング時刻ｔkの時に得られる観測ベクトルの個数をｍkとした時、観測ベクトルの集合｛ｚ k,1，・・・，ｚ k,j，・・・，ｚ k,mk｝（ただし、ｊ＝１，・・・，ｍk）の中のｚ k,jを用いることとする。
【００４６】
【数１４】
数１３の平滑ベクトルの更新に用いる観測ベクトルは、観測手段６より得られる観測ベクトルの集合から、ゲート判定手段４により１つ選び出したものを使用することにする。
【００４８】
図１３における観測手段６に係る座標系を説明するための図を図１７に示す。
図１７において、Ｏはセンサ、Ｔは追尾目標、Ｒは追尾目標ＴとセンサＯの間の距離、ＥはセンサＯと追尾目標Ｔとを結ぶ線分ＯＴがＸ−Ｙ平面となす仰角、ＢはセンサＯと追尾目標Ｔとを結ぶ線分ＯＴのＸ−Ｙ平面への正射影ベクトルがＸ軸となす方位角である。さらに、［Ｒ、Ｅ、Ｂ］は「極座標」を表し、［Ｘ、Ｙ、Ｚ］は「北基準直交座標」を表す。また、以下、座標は特に断わりがない場合は、単に「座標」といった場合、北基準直交座標［Ｘ、Ｙ、Ｚ］を表すこととする。
【００４９】
数２における観測雑音ベクトル、数７における観測雑音ベクトルの共分散行列は極座標で表される。また、観測雑音ベクトル及び観測雑音の共分散行列以外の数１、数２、数３、数４、数５、数６、数７、数１２、数１３、数１４中のベクトル及び行列は北基準直交座標で表される。
【００５０】
図１３に示す観測手段６は、図１７の極座標において、目標位置を観測し、その目標の極座標で表された観測ベクトルや観測雑音ベクトルを含む観測情報を、図１７の北基準直交座標に変換して出力する。
表示手段７では、平滑手段５で算出された平滑値を表示する。
【００５１】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来の追尾処理装置では、ゲート内すべての観測信号を考慮していないため、ゲートサイズを決めるパラメータｄを算出する場合、特に探知確率が１の場合、そのパラメータｄの値が無限大となってしまう。すなわち、この場合においては、ゲート内の領域は全空間と一致するので、ゲートの意味をなさないという問題点がある。この場合、不要信号環境においては、不要信号に誤追尾しやすい。
【００５２】
また、従来例では、ゲート内の観測ベクトルを１つのみ用いて、平滑ベクトルを算出するため、センサから得られる信号対雑音比が小さい状況で、観測ベクトルがばらつく場合、その１つ選んだ観測ベクトルが不要信号の場合、平滑ベクトルがばらついて得られるため追尾が維持できないといった問題点がある。
さらに、毎回、ゲートサイズを再計算しなければならないので、演算負荷が高くなるといった問題がある。
【００５３】
この発明は前述した従来例に係る問題点を解決するためになされたもので、演算負荷をかけずに、ゲートの大きさを追尾維持できる程度の大きさに保ち、不要信号環境下において追尾維持を高めることができる追尾処理装置及び方法を得ることを目的とする。
【００５４】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る追尾処理装置は、カルマンフィルタの理論に基づき目標の運動モデル及び観測モデルに従って予測を行い、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、上記予測手段より算出された予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を１サンプリング分だけ遅延させる遅延要素と、目標存在期待領域であるゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比、目標信号数と不要信号数の比率を決める定数、信号対雑音比に基づいて算出される観測誤差、目標の探知確率、不要信号の誤警報確率を用いることにより、ゲート内の目標信号と不要信号の個数の差を最大とするゲートサイズを算出するゲートサイズ算出手段と、上記ゲートサイズ算出手段により算出されたゲートサイズにより設定したゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離により観測ベクトルがゲートの内に存在するか否かの判定を行うゲート判定手段と、上記ゲート判定手段によりゲート内に存在すると判定された観測ベクトルと、上記予測手段により得られる予測ベクトルを用いて、上記ゲート判定手段により算出されるゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルの距離により、ゲイン行列、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を重み付け統合して求める平滑手段と、センサを有し、当該センサからの信号対雑音比に基づいて算出される目標の探知確率、不要信号の誤警報確率、観測誤差及び観測ベクトルを、上記ゲート判定手段に入力する観測手段と、上記平滑手段より算出された目標の現在の推定値である平滑ベクトルから平滑位置を表示させる表示手段とを備えたものである。
【００５５】
また、上記平滑手段は、上記ゲート判定手段により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、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ものである。
【００５６】
また、上記予測手段、上記遅延手段、上記ゲートサイズ算出手段、上記ゲート判定手段及び上記平滑手段を、第１の予測手段、第１の遅延手段、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段及び第１の平滑手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延手段、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段及び第２の平滑手段をさらに備えると共に、ゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を複数の平滑手段毎に有し、上記第１のゲートサイズ算出手段と上記第２のゲートサイズ算出手段にゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を変えて入力する目標信号数と不要信号数の比率可変手段と、上記第１の平滑手段と上記第２の平滑手段より各々算出される複数の平滑ベクトルの位置成分と同時刻の観測ベクトルの残差の小さい方を、その追尾対象目標の平滑位置として、上記第１の平滑手段及び上記第２の平滑手段のいずれか１つの出力結果を上記表示手段により表示させるかを判定する表示判定手段とをさらに備えたことを特徴とするものである。
【００５７】
また、上記予測手段、上記遅延手段、上記ゲートサイズ算出手段、上記ゲート判定手段、上記平滑手段、上記観測手段及び上記表示手段を、第１の予測手段、第１の遅延手段、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段、第１の平滑手段、第１の観測手段及び第１の表示手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延手段、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段、第２の平滑手段、第２の観測手段及び第２の表示手段をさらに備えると共に、上記第１のゲート判定手段からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ上記第１に平滑手段から得られる平滑ベクトルと上記第１の観測手段から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、上記第１のゲートサイズ算出手段でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を上記第２のゲートサイズ算出手段に転用させる目標信号数と不要信号数の比率転用手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００５８】
また、初期時間帯のみ、ゲート内の目標信号数と不要信号数を決める比率を低く抑えて目標信号数を重視するように制御信号を上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段に与える初期時間帯ゲート制御手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００５９】
また、上記観測手段のセンサから得られる信号対雑音比がある閾値よりも大きい場合に、平滑ベクトル算出を行う際の予測ベクトルと観測ベクトルの重み付けを、ゲートの中心である予測観測ベクトルに最も近い観測ベクトルと予測ベクトルの重み付けのみに限定させる制御信号を上記平滑手段に与える限定手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００６０】
さらに、この発明に係る追尾処理方法は、（ａ）カルマンフィルタの理論に基づき目標の運動モデル及び観測モデルに従って予測を行い、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を含む予測情報を算出して出力するステップと、（ｂ）センサから得られる信号対雑音比の情報を入力するステップと、（ｃ）上記信号対雑音比の情報入力に基づいて目標の探知確率、不要信号の誤警報確率、観測誤差と、観測ベクトルを含む観測情報を算出するステップと、（ｄ）事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比を入力するステップと、（ｅ）上記信号対雑音比から算出した目標の観測情報と、事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比を用いて、目標存在期待領域であるゲートの大きさを決定するゲートサイズとして、不要信号の個数と目標信号の個数の差を最大とするゲートサイズを算出するステップと、（ｆ）算出されたゲートサイズにより、不要信号及び目標信号を含む観測ベクトルの集合から目標信号と考えられる観測ベクトルを判定するステップと、（ｇ）上記ゲート内の目標信号と判定された観測ベクトルと、上記予測ベクトル及び予測誤差を用いて、上記ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測ベクトルの位置成分との距離を用いて重み付け統合したゲイン行列、及び重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列を含む平滑情報を算出するステップと、（ｈ）目標の現在の推定値である重み付け統合した平滑ベクトルから平滑位置を表示させるステップと、（ｉ）上記（ａ）のステップから（ｈ）のステップまでの処理を続ける場合に、（ｈ）のステップを経過した後に遅延要素を介して（ａ）の予測情報算出処理ステップに戻すステップとを有するものである。
【００６１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態に係る追尾処理装置を図面を参照しながら説明する。
図１は、この発明の実施の形態１に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図１において、図１３に示す従来例と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、３は本実施の形態１に係るゲートサイズ算出手段であり、このゲートサイズ算出手段３は、目標存在期待領域であるゲート内において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、事前に設定する予測誤差と観測誤差の分散比、目標信号数と不要信号数の比率を決める定数、観測手段６より得られる信号対雑音比に基づいて算出される観測誤差、目標の探知確率、不要信号の誤警報確率を用いることにより、ゲート内の目標信号と不要信号の個数の差を最大とするようなゲートサイズを算出するようになされている。
【００６２】
すなわち、上記ゲート判定手段４に用いるパラメータｄ、いわゆるゲートサイズｄは後述するゲートサイズ算出手段３により算出される。
ここで、そのゲートサイズを決めるパラメータｄの決定方法であるが、図１６に示すように、目標信号に対しては、なるべくゲートを大きくして目標信号をなるべく多く取り込むようにして、不要信号に対しては、ゲートを小さくして不要信号をなるべく取り込まないようにしたい。その実現方法として、数１５に示す関数Λ（ｄ）を最小にするような、パラメータｄを決定する。
【００６３】
【数１５】
なお、ＰGkはゲート内目標存在期待確率、ＶGkはゲート容積、Ｃは定数、Λ（ｄ）はパラメータｄの関数である。
ここで、数１５におけるゲート内目標存在期待確率は数１６により決まり、ゲート容積は数１７により決まる。なお、ゲート容積は、ゲートの大きさを表す、例えば、観測ベクトルの次数が３次なら容積、２次なら面積を表す。
【００６５】
【数１６】
【数１７】
なお、Γ（・）はΓ関数である。また、ｄｅｔは特に断りがなければ、行列のの行列式を表すものとする。
【００６８】
また、数１５における不要信号の発生頻度は、例えば、３次元レーダの場合、数１８のように、３次元レーダのセンサ位置と目標予測位置の間の距離、距離分解能、仰角角度分解能、方位角角度分解能、誤警報確率により求まる。
【００６９】
【数１８】
なお、ｒpkはセンサ位置と目標予測位置の間の距離、Δｒは距離分解能、Δｅは仰角分解能、Δｂは方位分解能、ＰFAは誤警報確率である。
【００７１】
また、数１５におけるゲートサイズを決めるパラメータｄの右辺の第１項はゲート内の目標信号の個数を表しており、大きくしたい値である。また、右辺の第２項はゲート内の不要信号の個数を表しており、小さくしたい値である。数１５における正の定数Ｃは、Ｃの値が大きい程、数１５の右辺第２項のゲート内不要信号の個数を重視して、ゲート内で探知される不要信号の個数を少なくするようような働きをする。
【００７２】
つまり、数１５のゲートサイズを決めるパラメータｄの関数Λ（ｄ）を最大にするようなパラメータｄが求める値である。これから、この値をパラメータｄ０と定義する。ここで、数１５のゲートサイズを決めるパラメータｄの関数Λ（ｄ）を最大にするということは、目標信号と不要信号の差を最大にすることと等価である。
【００７３】
数１５のゲートサイズを決めるパラメータｄの関数Λ（ｄ）を最大にするようなパラメータｄ０を算出するため、関数Λ（ｄ）を１回、パラメータｄについて微分を行う。パラメータｄで１回微分した関数Λ（ｄ）を「Λ（ｄ）ダッシュ」と定義する。そのΛ（ｄ）ダッシュを０とおいて、極値を与えるパラメータｄを算出すると、その極値を与えるパラメータｄ０が数１９のように得られる。
【００７４】
【数１９】
目標が仰角０度で真北からセンサからセンサに向かって直進している場合、予測観測値の誤差共分散行列は、北基準直交座標における予測位置誤差及び観測位置誤差を用いて、数２０のように表せる。
【００７６】
【数２０】
なお、σx,pは予測位置誤差のｘ成分の標準偏差、σy,pは予測位置誤差のｙ成分の標準偏差、σz,pは予測位置誤差のｚ成分の標準偏差、σx,0は観測位置誤差のｘ成分の標準偏差、σy,0は観測位置誤差のｙ成分の標準偏差、σz,0は観測位置誤差のｚ成分の標準偏差である。
【００７８】
観測手段６内の各センサから得られる信号対雑音比、及び各センサにより決まる距離観測雑音の定数、各センサより決まる仰角観測雑音の定数、各センサより決まる方位角観測雑音の定数により、距離観測雑音の標準偏差、仰角観測雑音の標準偏差、方位角観測雑音の標準偏差は、数２１により決まる。
【００７９】
【数２１】
なお、σrは距離観測雑音の標準偏差、σeは仰角観測雑音の標準偏差、σbは方位角観測雑音の標準偏差、ｋrは各センサにより決まる距離観測雑音の定数、標準偏差、ｋeは各センサにより決まる仰角観測雑音の定数、ｋbは各センサにより決まる方位角観測雑音の定数、Ｓ／Ｎは信号対雑音比である。
【００８１】
観測雑音のＸ成分の標準偏差の２乗と、観測雑音のＹ成分の標準偏差の２乗と、観測雑音のＺ成分の標準偏差の２乗の積は、目標予測位置とセンサ位置との間の距離と、距離観測雑音の標準偏差と、仰角観測雑音の標準偏差と、方位角観測雑音の標準偏差を用いて、数２２で表すことができる。
【００８２】
【数２２】
なお、ｒpはセンサと予測位置との距離である。
【００８４】
目標の探知確率は、誤警報確率及び信号対雑音比を用いて、数２３のように表すことができる。
【００８５】
【数２３】
今、数１９に、数１８、数２０、数２１、数２２、数２３を代入して整理すると、数２４のようになる。
【００８７】
【数２４】
数２４において、定数Ｃ、距離分解能、仰角分解能、方位角分解能、誤警報確率、信号対雑音抑圧比、各センサにより決まる距離観測雑音の定数、各センサにより決まる仰角観測雑音の定数、各センサにより決まる方位角観測雑音の定数、予測位置誤差のＸ成分の標準偏差の２乗を観測雑音のＸ成分の標準偏差の２乗で割った、予測誤差と観測誤差の分散比のＸ成分、予測位置誤差のＹ成分の標準偏差の２乗を観測雑音のＹ成分の標準偏差の２乗で割った予測誤差と観測誤差の分散比のＹ成分、予測位置誤差のＺ成分の標準偏差の２乗を観測雑音のＺ成分の標準偏差の２乗で割った予測誤差と観測誤差の分散比のＺ成分は、上記観測手段６、及び事前に設定する値である。
【００８９】
したがって、ゲートサイズ算出手段３において、数２４を用いてゲートサイズｄ０を算出する。この結果、ゲート判定手段４の数５におけるパラメータｄにはこのパラメータｄ０を用いる。
【００９０】
平滑手段５では、ゲート判定手段４により算出されたゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内に複数存在する観測ベクトルとの間で算出される相関距離を使って、数１２、数１３、数１４で表されるゲイン行列、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を、相関距離によって重み付け統合し、その重み付け統合したゲイン行列、重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列を算出する。
【００９１】
平滑手段５による出力結果である重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列は、予測手段１の平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列の入力とする。また、平滑手段５による出力結果である重み付け統合した平滑ベクトルは、表示手段７に入力する平滑ベクトルとする。
【００９２】
次に、図２は、この実施の形態１の動作を説明するフローチャートである。
このフローチャートに従って追尾処理方法を説明する。
まず、ステップＳＴ１において、予測ベクトル、予測誤差共分散行列を含む予測情報を算出する。
【００９３】
次に、ステップＳＴ２において、センサからの信号対雑音比を入力する。
【００９４】
ステップＳＴ３において、センサからの信号対雑音比、及び各センサごとに決まる距離、仰角、方位角観測雑音の定数を用いて、センサによる観測位置及び観測雑音を含む観測情報を極座標で算出し、さらに、その極座標で入力された観測情報である観測位置及び観測雑音を北基準直交座標に変換を行ったもの、また、目標の探知確率をセンサからの信号対雑音比及び誤警報確率から算出したものを観測情報として算出する。
【００９５】
次に、ステップＳＴ４において、事前に設定した予測位置誤差と観測位置誤差の分散比を入力する。
【００９６】
ステップＳＴ５において、ＳＴ３により算出された観測情報及びステップＳＴ４において算出された事前に設定した予測位置誤差と観測位置誤差の分散比を用いて、数２４により、ゲート内の不要信号と目標信号の個数が最大になるような、ゲートサイズｄ０を算出する。また、数２４における定数Ｃは、不要信号に追尾対象目標以外の目標からの信号も含めており、多目標対処もできる。
【００９７】
次に、ステップＳＴ６において、先にステップＳＴ５で算出した、ゲートサイズを用いて、数５を満たす不要信号と目標信号を含んだ観測ベクトルの集合から、目標信号であると考えられる観測ベクトルを選ぶ。
【００９８】
次に、ステップＳＴ７において、ステップＳＴ６で選び出した目標信号であると考えられる観測ベクトルとその観測ベクトルからの観測誤差共分散行列、及びステップＳＴ１の予測情報算出で算出した予測ベクトル、予測誤差共分散行列より、ゲート判定処理より算出された相関距離を用いて算出された、重み付け統合されたゲイン行列、重み付け統合された平滑ベクトル、重み付け統合された平滑誤差共分散行列を含む平滑情報を算出する。
【００９９】
次に、ステップＳＴ８において、目標の現在の推定値である重み付け統合された平滑ベクトルから平滑位置をオペレータが確認できるようにモニターなどに表示させる。
【０１００】
次に、ステップＳＴ９において、ステップＳＴ１からＳＴ８までの処理を継続する場合には、遅延要素などを介して、ステップＳＴ１の予測情報算出の処理に戻す。
【０１０１】
従って、従来の追尾処理装置では、数８を用いて、ゲートサイズを決めるパラメータｄを算出していたが、数８では、探知確率が１の場合、数８におけるパラメータｇ０の値が無限大となってしまう。すなわち、数８ではゲート内の領域は、全空間と一致するので、ゲートの意味をなさない。また、従来例では、ゲート内の観測ベクトルを１つのみ用いて平滑ベクトルを算出するため、もし、その１つ選んだ観測ベクトルが不要信号の場合、平滑ベクトルがばらつくため追尾が維持できない。
【０１０２】
それに対し、実施の形態１では、ゲートサイズを決めるパラメータｄをゲート内の不要信号の個数と目標信号の個数の差が最大になるようなパラメータｄ０を数８により決定することで、不要信号環境又は不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができる。
【０１０３】
また、実施の形態１では、ゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内の観測ベクトルより算出される相関距離を用いて、重み付け統合した平滑ベクトルを算出するため、従来の追尾処理装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすい。また、従来法に比べ、サンプリング時刻ごとの数７のような予測観測値の誤差共分散行列の算出が不要なため、演算負荷が抑えられる。
【０１０４】
また、ゲートサイズを決めるパラメータｄをゲート内の不要信号の個数と目標信号の個数の差が最大になるようなゲートサイズｄ０を数２４により決定することで、不要信号環境又は不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができる。
【０１０５】
また、ゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内の観測ベクトルより算出される相関距離を用いて重み付け統合した平滑ベクトルを算出するため、従来の追尾処理装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすい。また、数１９をそのまま用いるよりも演算負荷が抑えられる。
【０１０６】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図３において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、８はゲート内個数に制限を加えた平滑手段であり、この平滑手段８は、ゲート判定手段４により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出するようになされている。
【０１０７】
ゲート内個数に制限を加えた平滑手段８を説明するために、図１４を用いる。
図１４において、上記ゲート判定手段４により、ゲート内に存在するすべての観測ベクトルが、観測ベクトルＤ１、観測ベクトルＤ２、観測ベクトルＤ３であるとする。
【０１０８】
ゲート内個数に制限を加えた平滑手段８では、この時、複数あるゲート内の観測ベクトルの内、例えば、ゲートの中心Ｐ０より一番相関距離が遠い観測ベクトルＤ２を捨て、相関距離が比較的短い観測ベクトルＤ１、観測ベクトルＤ３を使用して、相関距離によって重み付け統合を行い、数が制限されたゲート内の観測ベクトルで、重み付け統合をした平滑ベクトル、重み付け統合をしたゲイン行列、重み付け統合を行った平滑誤差共分散行列を算出する。
ここで、ゲート内観測ベクトルの使用数の制限は、追尾処理装置を運用する前に事前に決めておく。
【０１０９】
次に、図４は、この実施の形態２の動作を説明するフローチャートである。
この図４に示すフローチャートにおいて、図２に示す実施の形態１に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ７ｂが存在し、以下、このステップＳＴ７ｂのみ説明する。
【０１１０】
ステップＳＴ７ｂにおいては、ステップＳＴ６で出力されたゲート内のすべての観測ベクトルの内、重み付け統合を行う観測ベクトルの個数に制限を設けて、その個数を制限した観測ベクトルからの相関距離で、各々の観測ベクトルを重み付けを行い、相関距離で重み付け統合をしたゲイン行列、重み付けを行った平滑誤差共分散行列、重み付け統合を行った平滑ベクトルを算出する。
【０１１１】
従って、この実施の形態２によれば、実施の形態１では、ゲートサイズを決めるパラメータｄをゲート内の不要信号の個数と目標信号の個数の差が最大になるようなゲートサイズｄ０を数２４により決定するステップを行うことで、不要信号環境または不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができる。また、実施の形態２では、また、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、ゲイン行列をゲート内の複数の観測ベクトルにより重み付け統合を行う上で、その重み付け統合を行うゲート内の観測ベクトルの個数に制限を設けることにより、従来の追尾処理装置に比べ、わずかに計算負荷をかけ、ゲートの中心である予測観測ベクトルとゲート内の観測ベクトルより算出される相関距離を用いて、重み付け統合した平滑ベクトルを算出するため、従来の追尾処理装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすい。つまり、実施の形態１に比べ計算負荷が軽くなる。
【０１１２】
実施の形態３．
図５は、この発明の実施の形態３に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図５において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、１１〜１５は、実施の形態１と同様な予測手段１、遅延要素２、ゲートサイズ算出手段３、ゲート判定手段４及び平滑手段５を、第１の予測手段、第１の遅延要素、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段及び第１の平滑手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延要素、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段及び第２の平滑手段である。
【０１１３】
また、９は、ゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を複数の平滑手段毎に有し、第１のゲートサイズ算出手段３と第２のゲート算出手段１３にゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を変えて入力する目標信号数と不要信号数の比率可変手段、１０は、第１の平滑手段５と第２の平滑手段１５より各々算出される複数の平滑ベクトルの位置成分と同時刻の観測ベクトルの残差の小さい方を、その追尾対象目標の平滑位置として、第１の平滑手段５及び第２の平滑手段１５のいずれか１つの出力結果を表示手段７により表示させるかを判定する表示判定手段である。
【０１１４】
図５に示す構成において、ゲートサイズ算出手段３、第２のゲートサイズ算出手段１３では、数２４を用いてゲートサイズを算出するが、その際、上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段９は、数２４における定数Ｃを変える機能を持つ。また、数２４における定数Ｃを各々上記ゲートサイズ算出手段３、第２のゲートサイズ算出手段１３において変える。
【０１１５】
表示判定手段１０は、平滑手段５及び第２の平滑手段１５より算出される複数の平滑ベクトルの位置成分とその同時刻の観測ベクトルとの残差の大小により、その追尾対象目標の平滑位置とし、平滑手段５及び第２の平滑手段１５のどちらか１つの出力を表示させるかを判定する。
【０１１６】
次に、図６は、この実施の形態３の動作を説明するフローチャートである。
この図６に示すフローチャートにおいて、図２に示す実施の形態１に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１０とステップＳＴ１１が存在し、以下、このステップＳＴ１０とステップＳＴ１１について主に説明する。
【０１１７】
ステップＳＴ１０において、ゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を代入し、各比率において、次のステップＳＴ５のゲートサイズ算出を行い、次のステップＳＴ６でゲート判定処理を行い、さらに次のステップＳＴ７の平滑情報算出で平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を算出する。さらに次のステップＳＴ１１において、各目標信号数と不要信号数の比率により計算されたステップＳＴ７の平滑情報算出の結果の平滑ベクトルの位置成分を、これらの平滑ベクトルとの同時刻の観測ベクトルとの残差の大小により、追尾対象目標の平滑位置を追尾対象目標毎に１つのみ表示する。
【０１１８】
従って、この実施の形態３によれば、ゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を複数与え、ゲートサイズを複数算出し、ゲートを設定して、各々のゲートにおける平滑ベクトルの内、同時刻の観測ベクトルと比較して、残差の小さい方１つを表示するため、表示を見るオペレータが、追尾の維持を確認しやすくなる。
【０１１９】
実施の形態４．
図７は、この発明の実施の形態４に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図７において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、１１〜１７は、実施の形態１と同様な予測手段１、遅延要素２、ゲートサイズ算出手段３、ゲート判定手段４、平滑手段５、観測手段６及び表示手段７を、第１の予測手段、第１の遅延要素、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段、第１の平滑手段、第１の観測手段及び第１の表示手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延要素、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段、第２の平滑手段、第２の観測手段及び第２の表示手段である。
【０１２０】
また、１８は、上記第１のゲート判定手段４からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ上記第１に平滑手段５から得られる平滑ベクトルと上記第１の観測手段６から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、追尾維持が良いと判断し、上記第１のゲートサイズ算出手段３でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を上記第２のゲートサイズ算出手段１３に転用させる目標信号数と不要信号数の比率転用手段である。
【０１２１】
次に、図８は、この実施の形態４の動作を説明するフローチャートである。
この図８に示すフローチャートにおいて、図２に示す実施の形態１に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１２が存在し、以下、このステップＳＴ１２について主に説明する。
【０１２２】
ステップＳＴ１２においては、あるセンサのゲートサイズ算出に用いるゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を、対象となるセンサのゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率として入力する。
【０１２３】
すなわち、このステップＳＴ１２では、比率転用手段１８により、第１のゲート判定手段４からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ第１に平滑手段５から得られる平滑ベクトルと第１の観測手段６から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、追尾維持が良いと判断し、第１のゲートサイズ算出手段３でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を第２のゲートサイズ算出手段１３に転用させる。
【０１２４】
従って、この実施の形態４によれば、あるセンサで追尾維持の良いゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率を、対象とするセンサのゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率へと転用することにより、対象となるセンサのゲートサイズが適当な大きさになり、追尾の維持がしやすくなる。
【０１２５】
実施の形態５．
図９は、この発明の実施の形態５に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図９において、図５に示す実施の形態３と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、１９は、初期時間帯のみ、ゲート内の目標信号数と不要信号数を決める比率を低く抑えて目標信号数を重視するように制御信号を目標信号数と不要信号数の比率可変手段９に与える初期時間帯ゲート制御手段である。
【０１２６】
すなわち、初期時間帯ゲート制御手段１９は、上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段９に、追尾開始の１サンプリング目からＮサンプリングまで、各センサにおけるゲート内の目標信号数と不要信号の比率を、不要信号数よりも目標信号数を重視するように、数１５における定数Ｃの値を小さめに与える。ここで、Ｎは２以上の正の整数である。
【０１２７】
次に、図１０は、この実施の形態５の動作を説明するフローチャートである。
この図１０に示すフローチャートにおいて、図６に示す実施の形態３に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１３が存在し、以下、このステップＳＴ１３について主に説明する。
【０１２８】
ステップＳＴ１３においては、１サンプリングからＮサンプリングまで、数１５における目標信号数と不要信号数の比率を決める定数Ｃを、不要信号数よりも目標信号数を重視するように制御するために、定数Ｃの値を小さめに与える制御信号を出力し、その信号をステップＳＴ１０の目標信号数と不要信号数の比率代入へ入力する。
【０１２９】
初期サンプリングから数サンプリング程度しか時間が経っていない初期時間帯の場合、目標信号数と不要信号数の比率を、不要信号数を目標信号数よりも重視して、ゲートを小さくすると、ゲート内の不要信号数は少なくすることができるが、安定していない初期時間帯では、ゲートの設定場所がばらついて目標信号の近くに張られない可能性があり、初期時間帯では、ゲートサイズを大きくして不要信号が多くなることよりも、ゲートサイズを小さくしてかつゲートの設定場所がばらついて追尾できない影響の方が大きく、初期時間帯のみ、不要信号数よりも目標信号数を重視することが好ましい。
【０１３０】
したがって、この実施の形態５によれば、目標信号数と不要信号数の比率を、上記初期時間帯のみ、不要信号数よりも目標信号数を重視することにより、ゲートサイズを大きくすることにより、安定した追尾の維持が得られる。
【０１３１】
実施の形態６．
図１１は、この発明の実施の形態６に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
図１１において、図３に示す実施の形態２と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たな符号として、２０は、観測手段６のセンサから得られる信号対雑音比がある閾値よりも大きい場合に、平滑ベクトル算出を行う際の予測ベクトルと観測ベクトルの重み付けを、ゲートの中心である予測観測ベクトルに最も近い観測ベクトルと予測ベクトルの重み付けのみに限定させる制御信号を平滑手段８に与えるＮＮ法限定手段である。
【０１３２】
すなわち、ＮＮ法限定手段２０は、観測手段６から得られる観測精度が悪い場合に、ゲート内個数に制限を加えた平滑手段８にＮＮ法を適用させる制御信号を与える。
【０１３３】
次に、図１２は、この実施の形態６の動作を説明するフローチャートである。
この図１２に示すフローチャートにおいて、図４に示す実施の形態２に係るフローチャートに示すステップの符号と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。新たなステップとしては、ステップＳＴ１４が存在し、以下、このステップＳＴ１４について主に説明する。
【０１３４】
ステップＳＴ１４においては、ゲート内で得られる複数の目標信号と不要信号を含んだ観測値の内、ＮＮ法に基づいてゲートの中心からの距離が一番近い観測値を、平滑処理の対象とする制御信号を、次のステップＳＴ７ｂのゲート内個数制限による平滑情報算出へ入力する。
【０１３５】
従って、実施の形態６では、観測精度が良く、観測値がばらついていない場合、ゲート内の複数の観測信号を重み付け統合して平滑値を算出するＡＮ法よりも、ゲート内のゲートの中心に最も近い観測値を用いるＮＮ法の方が、目標の真値と平滑値の残差、いわゆる追尾の精度が良くなり、安定した追尾維持が得られる。
【０１３６】
【発明の効果】
以上のように、この発明に係る追尾処理装置及び方法によれば、演算負荷をかけずに、ゲートの大きさを追尾維持できる程度の大きさに保ち、不要信号環境下において追尾維持を高めることができる。
【０１３７】
また、平滑手段により、ゲート判定手段により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出するようにしたので、不要信号環境または不要信号のない自由空間においてもゲートを適当な大きさにすることができ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやく、計算負荷が軽減する。
【０１３８】
また、ゲート内における目標信号数と不要信号数の比率を複数与え、ゲートサイズを複数算出し、ゲートを設定して、各々のゲートにおける平滑ベクトルの内、同時刻の観測ベクトルと比較して、残差の小さい方１つを表示するため、表示を見るオペレータが、追尾の維持を確認しやすくなる。
【０１３９】
また、あるセンサで追尾維持の良いゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率を、対象とするセンサのゲートサイズ算出に用いる目標信号数と不要信号数の比率へと転用することにより、対象となるセンサのゲートサイズが適当な大きさになり、追尾の維持がしやすくなる。
【０１４０】
また、目標信号数と不要信号数の比率を、上記初期時間帯のみ、不要信号数よりも目標信号数を重視することにより、ゲートサイズを大きくすることにより、安定した追尾の維持が得られる。
【０１４１】
さらに、観測精度が良く、観測値がばらついていない場合、ゲート内の複数の観測信号を重み付け統合して平滑値を算出するＡＮ法よりも、ゲート内のゲートの中心に最も近い観測値を用いるＮＮ法の方が、目標の真値と平滑値の残差、いわゆる追尾の精度が良くなり、安定した追尾維持が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 この発明の実施の形態１の動作を説明するフローチャートである。
【図３】 この発明の実施の形態２に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 この発明の実施の形態２の動作を説明するフローチャートである。
【図５】 この発明の実施の形態３に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】 この発明の実施の形態３の動作を説明するフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態４に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】 この発明の実施の形態４の動作を説明するフローチャートである。
【図９】 この発明の実施の形態５に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】 この発明の実施の形態５の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態６に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】 この発明の実施の形態６の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】 従来例に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 ゲートの説明図である。
【図１５】 確率密度で正規化した距離を相関距離と定義して相関距離を表した説明図である。
【図１６】 観測ベクトルの次数が２次元の場合のゲートの例を示す説明図である。
【図１７】 図１３における観測手段６に係る座標系の説明図である。
【符号の説明】
１ 予測手段（第１の予測手段）、２ 遅延要素（第２の遅延要素）、３ ゲートサイズ算出手段（第１のゲートサイズ算出手段）、４ ゲート判定手段（第１のゲート判定手段）、５ 平滑手段（第１の平滑手段）、６ 観測手段（第１の観測手段）、７ 表示手段（第１の表示手段）、８ ゲート内個数に制限を加えた平滑手段、９ 目標信号数と不要信号の比率可変手段、１０ 表示判定手段、１１ 第２の予測手段、１２ 第２の遅延要素、１３ 第２のゲートサイズ算出手段、１４ 第２のゲート判定手段、１５ 第２の平滑手段、１６ 第２の観測手段、１７ 第２の表示手段、１８ 目標信号数と不要信号数の比率転用手段、１９ 初期時間帯ゲート制御手段、２０ ＮＮ法限定手段。
Claims (7)
- カルマンフィルタの理論に基づき目標の運動モデル及び観測モデルに従って予測を行い、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、
上記予測手段より算出された予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を１サンプリング分だけ遅延させる遅延要素と、
目標存在期待領域であるゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比、目標信号数と不要信号数の比率を決める定数、信号対雑音比に基づいて算出される観測誤差、目標の探知確率、不要信号の誤警報確率を用いることにより、ゲート内の目標信号と不要信号の個数の差を最大とするゲートサイズを算出するゲートサイズ算出手段と、
上記ゲートサイズ算出手段により算出されたゲートサイズにより設定したゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離により観測ベクトルがゲートの内に存在するか否かの判定を行うゲート判定手段と、
上記ゲート判定手段によりゲート内に存在すると判定された観測ベクトルと、上記予測手段により得られる予測ベクトルを用いて、上記ゲート判定手段により算出されるゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルの距離により、ゲイン行列、平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を重み付け統合して求める平滑手段と、
センサを有し、当該センサからの信号対雑音比に基づいて算出される目標の探知確率、不要信号の誤警報確率、観測誤差及び観測ベクトルを、上記ゲート判定手段に入力する観測手段と、
上記平滑手段より算出された目標の現在の推定値である平滑ベクトルから平滑位置を表示させる表示手段と
を備えた追尾処理装置。 - 請求項１に記載の追尾処理装置において、上記平滑手段は、上記ゲート判定手段により判定されたゲート内の観測ベクトルに制限個数を設けて、ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測観測ベクトルとの距離を用い、重み付け統合したゲイン行列、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追尾処理装置。
- 請求項１に記載の追尾処理装置において、
上記予測手段、上記遅延手段、上記ゲートサイズ算出手段、上記ゲート判定手段及び上記平滑手段を、第１の予測手段、第１の遅延手段、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段及び第１の平滑手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延手段、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段及び第２の平滑手段をさらに備えると共に、
ゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を複数の平滑手段毎に有し、上記第１のゲートサイズ算出手段と上記第２のゲートサイズ算出手段にゲート内の目標信号数と不要信号数の比率を変えて入力する目標信号数と不要信号数の比率可変手段と、
上記第１の平滑手段と上記第２の平滑手段より各々算出される複数の平滑ベクトルの位置成分と同時刻の観測ベクトルの残差の小さい方を、その追尾対象目標の平滑位置として、上記第１の平滑手段及び上記第２の平滑手段のいずれか１つの出力結果を上記表示手段により表示させるかを判定する表示判定手段と
をさらに備えたことを特徴とする追尾処理装置。 - 請求項１に記載の追尾処理装置において、
上記予測手段、上記遅延手段、上記ゲートサイズ算出手段、上記ゲート判定手段、上記平滑手段、上記観測手段及び上記表示手段を、第１の予測手段、第１の遅延手段、第１のゲートサイズ算出手段、第１のゲート判定手段、第１の平滑手段、第１の観測手段及び第１の表示手段とするのに対し、これらと同一機能を有する第２の予測手段、第２の遅延手段、第２のゲートサイズ算出手段、第２のゲート判定手段、第２の平滑手段、第２の観測手段及び第２の表示手段をさらに備えると共に、
上記第１のゲート判定手段からの出力に基づいて観測ベクトルがゲート内に存在し、かつ上記第１に平滑手段から得られる平滑ベクトルと上記第１の観測手段から得られる観測ベクトルの差が予め設定された閾値より小さち判定された場合に、上記第１のゲートサイズ算出手段でゲートサイズの算出に使用した目標信号数と不要信号数の比率を上記第２のゲートサイズ算出手段に転用させる目標信号数と不要信号数の比率転用手段
をさらに備えたことを特徴とする追尾処理装置。 - 請求項３に記載の追尾処理装置において、初期時間帯のみ、ゲート内の目標信号数と不要信号数を決める比率を低く抑えて目標信号数を重視するように制御信号を上記目標信号数と不要信号数の比率可変手段に与える初期時間帯ゲート制御手段をさらに備えたことを特徴とする追尾処理装置。
- 請求項２に記載の追尾処理装置において、上記観測手段のセンサから得られる信号対雑音比がある閾値よりも大きい場合に、平滑ベクトル算出を行う際の予測ベクトルと観測ベクトルの重み付けを、ゲートの中心である予測観測ベクトルに最も近い観測ベクトルと予測ベクトルの重み付けのみに限定させる制御信号を上記平滑手段に与える限定手段をさらに備えたことを特徴とする追尾処理装置。
- （ａ） カルマンフィルタの理論に基づき目標の運動モデル及び観測モデルに従って予測を行い、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を含む予測情報を算出して出力するステップと、
（ｂ） センサから得られる信号対雑音比の情報を入力するステップと、
（ｃ） 上記信号対雑音比の情報入力に基づいて目標の探知確率、不要信号の誤警報確率、観測誤差と、観測ベクトルを含む観測情報を算出するステップと、
（ｄ） 事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比を入力するステップと、
（ｅ） 上記信号対雑音比から算出した目標の観測情報と、事前に設定した予測誤差と観測誤差の分散比を用いて、目標存在期待領域であるゲートの大きさを決定するゲートサイズとして、不要信号の個数と目標信号の個数の差を最大とするゲートサイズを算出するステップと、
（ｆ） 算出されたゲートサイズにより、不要信号及び目標信号を含む観測ベクトルの集合から目標信号と考えられる観測ベクトルを判定するステップと、 （ｇ） 上記ゲート内の目標信号と判定された観測ベクトルと、上記予測ベクトル及び予測誤差を用いて、上記ゲート内の観測ベクトルとゲートの中心である予測ベクトルの位置成分との距離を用いて重み付け統合したゲイン行列、及び重み付け統合した平滑ベクトル、重み付け統合した平滑誤差共分散行列を含む平滑情報を算出するステップと、
（ｈ） 目標の現在の推定値である重み付け統合した平滑ベクトルから平滑位置を表示させるステップと、
（ｉ） 上記（ａ）のステップから（ｈ）のステップまでの処理を続ける場合に、（ｈ）のステップを経過した後に遅延要素を介して（ａ）の予測情報算出処理ステップに戻すステップと
を有する追尾処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33795099A JP3774093B2 (ja) | 1999-11-29 | 1999-11-29 | 追尾処理装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33795099A JP3774093B2 (ja) | 1999-11-29 | 1999-11-29 | 追尾処理装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001153947A JP2001153947A (ja) | 2001-06-08 |
| JP3774093B2 true JP3774093B2 (ja) | 2006-05-10 |
Family
ID=18313534
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33795099A Expired - Fee Related JP3774093B2 (ja) | 1999-11-29 | 1999-11-29 | 追尾処理装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3774093B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4176985B2 (ja) * | 2001-11-07 | 2008-11-05 | 三菱電機株式会社 | 追尾装置 |
| US20070008210A1 (en) * | 2003-09-11 | 2007-01-11 | Noriko Kibayashi | Radar device |
| CN105424043B (zh) * | 2015-11-02 | 2018-03-09 | 北京航空航天大学 | 一种基于判断机动的运动状态估计方法 |
| US10324167B2 (en) * | 2016-09-12 | 2019-06-18 | The Boeing Company | Systems and methods for adding functional grid elements to stochastic sparse tree grids for spatial filtering |
| US10324168B2 (en) * | 2016-09-12 | 2019-06-18 | The Boeing Company | Systems and methods for spatial filtering using data with widely different error magnitudes |
| JP7551038B2 (ja) | 2022-07-12 | 2024-09-13 | 三菱電機株式会社 | 物体認識装置及び物体認識方法 |
-
1999
- 1999-11-29 JP JP33795099A patent/JP3774093B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001153947A (ja) | 2001-06-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107688179B (zh) | 基于多普勒信息辅助的综合概率数据互联方法 | |
| US7266042B1 (en) | Multi-stage maximum likelihood target estimator | |
| Ristic et al. | Target motion analysis using range-only measurements: algorithms, performance and application to ISAR data | |
| AU2014412888A1 (en) | Methods and systems for spectral analysis of sonar data | |
| JP2008096137A (ja) | レーダ装置及び測角装置 | |
| JP4116898B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| JP3774093B2 (ja) | 追尾処理装置及び方法 | |
| JP3744720B2 (ja) | 目標追尾方法及び目標追尾装置 | |
| JP4176985B2 (ja) | 追尾装置 | |
| Wang et al. | Strategy optimization for range gate pull-off track-deception jamming under black-box circumstance | |
| JP3848846B2 (ja) | 追尾装置 | |
| JP3755634B2 (ja) | 追尾装置およびその追尾処理方法 | |
| CN113280821B (zh) | 基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法 | |
| JP5791381B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| Mallick et al. | Out-of-sequence track filtering using the decorrelated pseudo-measurement approach | |
| JPH07101232B2 (ja) | 多目標追尾方法及びその装置 | |
| Son et al. | SIMM method based on acceleration extraction for nonlinear maneuvering target tracking | |
| JP3432737B2 (ja) | 追尾装置 | |
| JP3926602B2 (ja) | 目標追尾装置及び方法 | |
| JP3819237B2 (ja) | 追尾装置 | |
| JP3440010B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| JP2003149328A (ja) | レーダの目標相関装置 | |
| JP2001228245A (ja) | 目標追尾装置および目標追尾方法 | |
| JP3970585B2 (ja) | 目標追尾装置及び方法 | |
| JPH07101233B2 (ja) | 多目標追尾方法及びその装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040715 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20051228 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060214 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060216 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100224 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100224 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110224 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120224 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130224 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130224 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140224 Year of fee payment: 8 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |