JP3848846B2 - 追尾装置 - Google Patents
追尾装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3848846B2 JP3848846B2 JP2001124562A JP2001124562A JP3848846B2 JP 3848846 B2 JP3848846 B2 JP 3848846B2 JP 2001124562 A JP2001124562 A JP 2001124562A JP 2001124562 A JP2001124562 A JP 2001124562A JP 3848846 B2 JP3848846 B2 JP 3848846B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gate
- size parameter
- vector
- gate size
- observation
- 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】
【発明の属する分野】
この発明は、不要信号環境下での追尾維持を高めた追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の追尾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は予測手段、２は遅延要素、６はゲート判定手段、８は表示手段、９は観測手段、１０はＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、１１はＮＮ法による平滑手段である。
【０００４】
図１３における追尾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、目標の運動モデルを下記の式（１）のように定義する。
【０００５】
【数１】
【０００６】
図１３における追尾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、目標の観測モデルを下記の式（２）のように定義する。
【０００７】
【数２】
【０００８】
図１３における予測手段１では、上記式（１）の運動モデルに従って、下記の式（３）を用いて予測ベクトルを算出し、下記の式（４）を用いて、予測誤差共分散行列を算出する。つまり、予測手段１の入力は、ＮＮ法による平滑手段１１から出力された現時刻の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列であり、出力は、１サンプリング後の予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列である。
【０００９】
【数３】
【００１０】
【数４】
【００１１】
図１３における遅延要素２では、予測手段で算出されたサンプリング時刻ｋ＋１、つまり１サンプリング後の予測ベクトル、予測誤差共分散行列が入力され、それらを１サンプリング分だけ遅延させた、サンプリング時刻ｋ、つまり現時刻の時の予測ベクトル、予測誤差共分散行列を出力する。
これから、特に断りのない場合、文中では「サンプリング時刻ｋ」と「時刻ｋ」は同じ意味を表すものとする。
【００１２】
次に、図１３におけるＮＮ法によるゲートサイズ算出手段１０およびゲート判定手段６についての説明を行なう。
そのＮＮ法によるゲートサイズ算出手段１２を説明するために、まず、ゲート判定手段６についての説明を行なう。またゲート判定手段６についての説明の中でゲートについて説明する。
【００１３】
ゲートとは、目標存在が期待される範囲である。このゲートを説明をするための一例を図１４に示す。
図１４におけるＰ０はゲートの中心位置を表す予測ベクトル位置成分であり、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１５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。
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、予測ベクトル位置成分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。
【００１４】
上記確率密度で正規化した距離を相関距離と定義する。
上記確率密度で正規化した距離を相関距離を表した一例を図１５に示す。
図１５において、予測ベクトル位置成分およ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。上記、観測手段９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、残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。
【００１５】
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なうということを、相関距離からの確率で重み付けすると同じ意味とする。
【００１６】
従来の追尾装置では、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、予測ベクトル位置成分に一番近い信号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法とする。
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、予測ベクトル位置成分との間で、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法とする。
【００１７】
上記Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ法、Ａｌｌ Ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ法を、特に断りのない場合には、ＮＮ法、ＡＮ法と略して呼ぶことにする。
従来の追尾装置における、ゲート判定はＮＮ法で行なわれている。
そのゲート判定とは、図１３におけるゲート判定手段６において、下記の式（５）により、観測手段６より得られる観測ベクトルを目標信号であるか、不要信号であるかを判定する。
【００１８】
また、ゲート判定手段６において、入力は、観測手段９の出力である探知確率、誤警報確率、レーダの分解能、観測ベクトルおよび北基準直交座標系における観測誤差共分散行列、ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０から得られるゲートサイズパラメータ、遅延要素２から得られる予測誤差共分散行列、予測ベクトルである。また。ゲート判定手段６において、ＮＮ法による平滑手段１１への出力として、予測誤差共分散行列、予測ベクトル、ゲート判定の結果、目標からの観測値とみなされた観測ベクトルであり、ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０への出力は、下記の式（１８）により算出した誤信号密度、下記の式（７）により算出した残差共分散行列、観測手段９より得られる、探知確率、観測ベクトルの次数である。
【００１９】
【数５】
【００２０】
上記式（５）は目標が存在されると予測される範囲であるゲートを表している。
ゲートの必要性であるが、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。
【００２１】
上記式（５）においてゲートの大きさを決める要素は、ゲートサイズパラメータｄあるいは残差共分散行列である。
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。図１６のゲートは、平均が予測ベクトル位置成分、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。
【００２２】
また、ゲートの大きさを決定する要素の１つである残差共分散行列は予測ベクトル位置成分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、残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、上記式（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。
【００２３】
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６を説明する。
図１３におけるゲート判定手段６では、観測手段９より得られる観測ベクトルを上記式（５）を用いて判定する。観測手段９の出力は、探知確率、誤警報確率、レーダの分解能、観測ベクトル、北基準直交座標系における観測誤差共分散行列である。
上記式（５）における予測ベクトル位置成分は、下記の式（６）により算出され、上記式（５）における残差共分散行列は、下記の式（７）により算出される。ここで、式（５）、式（６）、式（７）の算出式は上記式（２）の観測モデルに従う。
【００２４】
【数６】
【００２５】
【数７】
【００２６】
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上記式（５）である。
【００２７】
上記式（６）の予測ベクトル位置成分はゲートの中心を表す。
上記式（５）における観測ベクトルは、平均が上記式（６）の予測ベクトル位置成分、分散が上記式（７）の残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、上記式（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。
【００２８】
次に、ＮＮ法によるゲートサイズ算出手段１０を説明する。
まず、図１３におけるゲート判定手段６に用いるゲートサイズを決めるパラメータｄは、下記の式（８）により算出する。つまりこの式（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。
【００２９】
【数８】
【００３０】
ここで、上記式（８）の算出方法について説明する。
従来の追尾装置で用いられているＮＮ法では、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ベクトル位置成分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、下記の式（９）で表される。
【００３１】
【数９】
【００３２】
また、目標から探知された観測ベクトルは、平均が予測ベクトル位置成分、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）は下記の式（１０）となる。
【００３３】
【数１０】
【００３４】
従来の追尾装置で用いられているＮＮ法では、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、下記の式（１１）の関係が成立するのが望ましい。
【００３５】
【数１１】
【００３６】
したがって、上記式（１１）を上記式（９）および式（１０）に代入して変形すれば、上記式（８）が導出される。
ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０への入力は、ゲート判定手段６で算出される残差共分散行列および、誤信号密度、探知確率、観測ベクトルの次数である。
ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０の出力は、上記式（８）により算出されたゲートサイズパラメータｇ０である。
【００３７】
図１３におけるＮＮ法による平滑手段１１では、下記の式（１２）によりゲイン行列を算出し、下記の式（１３）により平滑ベクトルを算出し、下記の式（１４）により平滑誤差共分散行列を算出する。
【００３８】
【数１２】
【００３９】
【数１３】
【００４０】
【数１４】
【００４１】
上記式（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９より得られる観測ベクトルの集合から、ゲート判定手段６により１つ選び出したものを使用することにする。
【００４２】
図１７は、図１３における観測手段９に係わる座標系を説明するための図である。
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。またこれから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。
【００４３】
上記式（２）における観測雑音ベクトル、上記式（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および観測雑音の共分散行列以外の上記式（１）〜（７）および上記式（１２）〜（１４）中のベクトルおよび行列は北基準直交座標で表される。
【００４４】
観測手段９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値や観測雑音を、図１７の北基準直交座標に変換し、観測ベクトル、北基準直交座標における観測誤差共分散行列を出力する。またレーダの分解能、探知確率、誤警報確率も出力する。
表示手段８では、ＮＮ法による平滑手段１１で算出された平滑ベクトルの位置成分を表示する。
【００４５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のような、従来の追尾装置では、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、そのゲートサイズパラメータ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った。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。また、従来の追尾装置では、誤信号密度、探知確率、残差共分散行列の値によっては、算出されたゲートサイズパラメータの値が負になることがある。
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という問題点があった。
【００４６】
この発明は、上述のような問題点を解決するためになされたもので、ゲートの大きさを決めるゲートサイズパラメータの値を正の値かつ、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装置を提供することを目的とする。
【００４７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係る追尾装置は、カルマンフィルタの理論に基づき予測を行ない、予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、該予測手段により算出された予測ベクトルおよ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において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、不要信号個数と目標信号個数の差を最大にするようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、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、負にならないようなゲートサイズパラメータを算出する第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータと、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータとの内、１つを選択するゲートサイズパラメータ算出値選択手段と、該ゲートサイズパラメータ算出値選択手段から算出されたゲートサイズパラメータを用いて作られたゲートによって、観測ベクトルを目標の中心である予測ベクトル位置成分からの距離に基づき不要信号か目標信号かの尤度を判定するゲート判定手段と、ゲート内のすべての観測ベクトルと、上記予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列とを用い、上記ゲート判定手段により得られる予測ベクトル位置成分からの距離に基づいてゲイン行列、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ＡＮ法による平滑手段と、該ＡＮ法による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表示手段と、センサから得られる観測ベクトルおよび観測雑音ベクトルを上記ゲート判定手段に入力する観測手段とを備えたものである。
【００４８】
請求項２の発明に係る追尾装置は、請求項１の発明において、上記ＡＮ法による平滑手段の代わりに、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ベクトル位置成分との距離からの尤度を用い、重み付けの観測ベクトルの個数に制限を設けて、重み付け統合したゲイン行列および平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する制限をつけたＡＮ法による平滑手段を設けたものである。
【００４９】
請求項３の発明に係る追尾装置は、請求項１の発明において、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段の代わりに、予め予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を、対角行列の形式で算出して、不要信号と目標信号の差が最大になるようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段とをそれぞれ設けたものである。
【００５０】
請求項４の発明に係る追尾装置は、請求項１〜３のいずれかの発明において、他センサにおいて算出されたゲートサイズパラメータを自センサのゲートサイズパラメータに変換を行なうゲートサイズパラメータ変換手段と、他センサにおけるゲートサイズパラメータを自センサへ変換したゲートサイズパラメータおよび元から自センサで算出したゲートサイズパラメータの２つのパラメータの内１つを選択する異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段を備えたものである。
【００５１】
請求項５の発明に係る追尾装置は、請求項１〜４のいずれかの発明において、予測ベクトルの位置成分と観測ベクトルの差である残差を見て、該残差がある事前に設定したしきい値より大きい場合に、旋回したとみなしてゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行ない出力する旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段を備えたものである。
【００５２】
請求項６の発明に係る追尾装置は、請求項１〜５のいずれかの発明において、上記表示手段の代わりに、上記平滑ベクトルの位置成分および観測ベクトルを用いて１次平滑を行ない、その出力を表示する１次平滑による表示手段を設けたものである。
【００５３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態に係わる追尾装置を、図面を参照しながら説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図１において、３は第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４は第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５は第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、７はＡＮ法による平滑手段である。
【００５４】
ここで「ゲートサイズを決めるパラメータｄ」と「パラメータｄ」と「ゲートサイズパラメータｄ」は、同じ意味とする。
ゲート判定手段６に用いるパラメータｄは後述の第１のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段４および第２のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段５により算出する。
【００５５】
まず、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４によるゲートサイズパラメータｄの決定法を以下に述べる。
上記図１６のように、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下記の式（１５）の関数Λ（ｄ）を最小にするような、パラメータｄを決定する。
【００５６】
【数１５】
【００５７】
上記式（１５）におけるゲート内目標存在期待確率は下記の式（１６）により決まり、ゲート容積は下記の式（１７）により決まる。ここでゲート容積は、ゲートの大きさを表す。
【００５８】
【数１６】
【００５９】
【数１７】
【００６０】
上記式（１５）における不要信号の発生頻度は例えば、３次元レーダの場合下記の式（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。
【００６１】
【数１８】
【００６２】
上記式（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。上記式（１５）における正の定数Ｃは、Ｃの値が大きい程この式（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。
【００６３】
つまり、上記式（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、上記式（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。
【００６４】
上記式（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について微分を行なう。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、パラメータｄについて解くと、パラメータｄ０が下記の式（１９）のように得られる。
【００６５】
【数１９】
【００６６】
したがって、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４において、上記式（１９）を用いて最適パラメータｄ０を算出する。この結果、ゲート判定手段６の上記式（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。
また、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４における入力は、上記式（１８）により算出した誤信号密度、上記式（７）により算出した残差共分散行列、観測手段９より得られる、探知確率、観測ベクトルの次数である。なお定数Ｃは事前に決める値である。
【００６７】
ＡＮ法による平滑手段７では、ゲート判定手段により算出されたゲートの中心である予測ベクトル位置成分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、上記式（１２）〜（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を行ない、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。
【００６８】
ＡＮ法による平滑手段７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。
ＡＮ法による平滑手段７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８に入力する平滑ベクトルとする。
【００６９】
次に、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５によるゲートサイズパラメータｄの決定法を以下に述べる。
前述の第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４において、上記式（１９）により算出されるゲートサイズパラメータｄ０は、この式（１９）のｌｏｇの中が１以下の場合、つまり下記の式（２０）が成立する場合、ゲートの意味をなさない。
【００７０】
【数２０】
【００７１】
この対策として、パラメータＣを調整する方法が考えられるが、不要信号発生頻度、残差共分散行列は、探知確率は、追尾状況の影響を受け、可変するパラメータであるため、パラメータＣの調整は困難である。
そのため、追尾状況の影響を受けずに、ゲートサイズパラメータが正になるのが望ましく、また、上記式（２０）の左辺が正になる場合には、上記式（１９）により算出されるゲートサイズパラメータｄ０を使用できることが望ましい。
上述のように、上記式（１９）算出の際の評価式である上記式（１５）の代わりに、下記の式（２１）を使用する。
【００７２】
【数２１】
【００７３】
上記式（２１）において、定数Ｅは、正の定数値であるパラメータである。
ここで、定数Ｅの値が小さい程、上記式（２１）は、上記式（１５）に近くなる。
【００７４】
上記式（２１）を最大にするゲートサイズパラメータｄ１を算出するため、上記式（２１）をパラメータｄで微分を行ない、この式（２１）をパラメータｄで微分した関数を０とおき、上記式（２０）が十分に小さい場合、下記の式（２２）が得られる。
【００７５】
【数２２】
【００７６】
したがって、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５では、上記式（２２）を使用して、ゲートサイズパラメータを算出する。第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５の入力は、上記式（１８）により算出した誤信号密度、上記式（７）により算出した残差共分散行列、観測手段９より得られる、探知確率、観測ベクトルの次数である。なお定数Ｃ、Ｅは事前に決める値である。
【００７７】
第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３では、上記式（１９）から算出されたゲートサイズパラメータｄ０と、上記式（２２）から算出されたゲートサイズパラメータｄ１の内、最大となるものを、下記の式（２３）を用いて選択する。
ゲート判定手段６のゲート判定に使用するゲートサイズパラメータｄとして使用する。第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３の入力は、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段により計算された、ゲートサイズパラメータｄ０と、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段により計算された、ゲートサイズパラメータｄ１である。
また、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３の出力は、上記、ゲートサイズパラメータｄ０、ｄ１から１つ選択されたゲートサイズパラメータである。
【００７８】
【数２３】
【００７９】
図２は、この実施の形態１の動作を説明するためのフローチャートである。
また、この発明の追尾処理方法の動作を説明するためのフローチャートも兼ねる。
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である予測情報を算出する。
次に、ステップＳＴ２において、極座標でセンサから得られる観測位置および観測雑音を含む観測値を北基準直交座標における観測誤差共分散行列、観測ベクトル、探知確率、誤警報確率、センサの分解能を出力する。
【００８０】
次に、ステップＳＴ３において、ステップＳＴ１の予測情報算出により算出された、予測誤差共分散行列、予測ベクトルより、不要信号の発生頻度を算出を算出し、その発生頻度とセンサの誤警報確率およびセンサの探知確率および、目標信号と不要信号をどれくらい重視するかを与える定数Ｃを用いて、上記式（１９）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、最適パラメータｄ０を算出する。
また、同時に、上記式（２２）によりゲートサイズパラメータｄ１を算出する。
そこで、上記式（１９）から算出されたゲートサイズパラメータｄ０が０以下の場合、上記式（２２）から算出されたゲートサイズパラメータｄ１を選択し、上記式（１９）から算出されたゲートサイズパラメータｄ０が正の場合、ゲートサイズパラメータｄ０を選択する。
【００８１】
次に、ステップＳＴ４において、先にステップＳＴ３で算出した、ゲートサイズパラメータを用いて、上記式（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。
【００８２】
次に、ステップＳＴ５において、ステップＳＴ４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、およびステップ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。
【００８３】
次に、ステップＳＴ６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。
【００８４】
次に、ステップＳＴ１４において、処理終了か否かを判別し、処理終了でなければ、つまり、ステップＳＴ１からＳＴ６までの処理を継続する場合には、ステップＳＴ７において、サンプリング時刻ｋをインクリメントし、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し、ステップＳＴ１４で処理終了であれば、一連の処理を完了する。
【００８５】
従って、従来の追尾装置では、上記式（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、上記式（８）では、探知確率が１の場合、この式（８）における最適パラメータｇ０の値が無限大となってしまう。すなわち、上記式（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。
【００８６】
これに対し、実施の形態１では、ゲートサイズを決めるパラメータｄを上記式（１９）を用いて、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または、パラメータｄ０が負にならないように、上記式（２２）によりパラメータｄ１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。
また、実施の形態１では、ゲートの中心である予測ベクトル位置成分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。
【００８７】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図３において、１２は制限をつけたＡＮ法による平滑手段である。
この制限をつけたＡＮ法による平滑手段１２を説明するために、上記図１４を用いる。
図３において、ゲート判定手段６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。
【００８８】
制限をつけたＡＮ法による平滑手段１２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、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ない、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、重み付け統合を行な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、追尾装置を運用する前に事前に決めておく。
【００８９】
図４は、この実施の形態２の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップはその説明を省略する。
まず、ステップＳＴ５ｂにおいて、ステップＳＴ４で出力された、ゲート内のすべての観測ベクトルの内、重み付け統合を行な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ない、相関距離で重み付け統合をしたゲイン行列、重み付けを行なった平滑誤差共分散行列、重み付け統合を行なった平滑ベクトルを算出する。
【００９０】
この実施の形態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なう上で、その重み付け統合を行な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ベクトル位置成分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。
【００９１】
実施の形態３．
図５は、この発明の実施の形態３に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図５において、１３は制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段、１４は制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段である。
【００９２】
制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段１３および、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段１４では、３次元センサにおける予測観測値の誤差共分散行列を下記の式（２４）のように、予測位置誤差のｘ成分の標準偏差、予測位置誤差のｙ成分の標準偏差、予測位置誤差のｚ成分の標準偏差、観測位置誤差のｘ成分の標準偏差、観測位置誤差のｙ成分の標準偏差、観測位置誤差のｚ成分の標準偏差で表す。
【００９３】
【数２４】
【００９４】
さらに、上記式（２４）の残差共分散行列の行列式は、下記の式（２５）のように予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比、および、観測位置誤差の標準偏差を用いて表す。ただし、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比は、下記の式（２６）のように、予測位置誤差の標準偏差および観測位置誤差の標準偏差を用いて表す。
【００９５】
【数２５】
【００９６】
【数２６】
【００９７】
図６は、この実施の形態３の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップはその説明を省略する。
ステップＳＴ８において、予め、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、上記式（２６）を用いて、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比を算出する。ここで、予測位置誤差の分散および観測位置誤差の分散および予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比をこのステップＳＴ８の出力とする。
【００９８】
次に、ステップＳＴ９において、ステップＳＴ８で算出された予測位置誤差の分散および観測位置誤差の分散および予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比を、上記式（２５）へ入力し、残差共分散行列の行列式の算出を行なう。この予測観測値の誤差共分散行列を、次のステップであるステップＳＴ３へ入力を行ない、ゲートサイズｄ０およびｄ１を算出する。
【００９９】
この結果、実施の形態３では、上記式（２５）のように、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比と、観測位置誤差の標準偏差を与えて、観測値の予測誤差共分散行列を計算し、上記の式（１９）に代入し、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およびｄ１を算出することにより、パラメータｄ０およびｄ１の算出が簡略化され、計算時間が短縮される。
【０１００】
実施の形態４．
図７は、この発明の実施の形態４に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図７において、１−ａは予測手段、２−ａは遅延要素、３−ａは第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４−ａは第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５−ａは第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、６−ａはゲート判定手段、７−ａはＡＮ法による平滑手段、８−ａは表示手段、９−ａは観測手段であり、各々、図１における予測手段１、遅延要素２、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５、ゲート判定手段６、ＡＮ法による平滑手段７、表示手段８、観測手段９に対応する。
【０１０１】
ここで、「−ａ」の記号のついた追尾装置を追尾装置ａとする。
また、同様に、１−ｂは予測手段、２−ｂは遅延要素、３−ｂは第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４−ｂは第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５−ｂは第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、６−ｂはゲート判定手段、７−ｂはＡＮ法による平滑手段、８−ｂは表示手段、９−ｂは観測手段であり、各々、図１における予測手段１、遅延要素２、
第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５、ゲート判定手段６、ＡＮ法による平滑手段７、表示手段８、観測手段９に対応する。
ここで、「−ｂ」の記号のついた追尾装置を追尾装置ｂとする。
【０１０２】
ここで、追尾装置ａ、追尾装置ｂは各々、異なるセンサａ、センサｂにおける追尾装置とする。これらのセンサは、観測次元が異なってもよい。
観測次元とは、センサで得られる観測ベクトルの次元と同じ意味である。また、追尾装置ａと追尾装置ｂの追尾対象目標を同一目標とする。
【０１０３】
また、図７において、１５はゲートサイズパラメータ変換手段、１６は異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段である。
ゲートサイズパラメータ変換手段１５では、センサａで算出されたゲートサイズパラメータをセンサｂにおけるゲートパラメータに変換する。
【０１０４】
例えば、センサａが２次元レーダで、センサｂが３次元レーダの場合を考える。２次元センサの追尾装置ａにおけるＡＮ法によるゲートサイズ算出手段３−ａで算出されたゲートサイズパラメータを目標がゲート内に存在する確率がカイ２乗分布に従う性質等を使用して、３次元レーダの追尾装置ｂにおけるゲートサイズパラメータに変換する。
つまり、ゲートサイズパラメータ変換手段１５における入力は、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３−ａにより選択されたゲートサイズパラメータであり、出力は、センサａの観測次元から、センサｂの観測次元に変換したゲートサイズパラメータである。
【０１０５】
異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段１６では、ゲートサイズパラメータ変換手段１５では、ゲートサイズパラメータ変換手段で算出されたゲートサイズパラメータを仮にｄ＿ａとし、追尾装置ｂにおいて、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出値選択手段３−ｂから算出したゲートサイズパラメータを仮に、ｄ＿ｂとした時、ｄ＿ａ、ｄ＿ｂを切り替える。
さらに、ｄ＿ａ、ｄ＿ｂの内、事前にどちらを使うか、予め決めておいた方を、ゲート判定手段６−ｂに入力する。
【０１０６】
事前にどちらを使うか、予め決めておくのは、他センサのゲートサイズパラメータの情報の信頼度が悪い場合、自センサのゲートサイズパラメータを用い、逆に、自センサのゲートサイズパラメータの情報の信頼度が悪い場合、他センサのゲートサイズパラメータを用いることである。
【０１０７】
図８は、この実施の形態４の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップは説明を省略する。
まず、ステップＳＴ１０において、他センサにおける追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを入力する。
次に、ステップＳＴ１１において、ステップＳＴ１０における他センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを自センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータに変換する。
【０１０８】
次に、ステップＳＴ１２において、ステップＳＴ１１で算出された他センサから自センサへ変換を行なったゲートサイズパラメータと、元から、自センサにより算出をしたゲートサイズパラメータの内、事前にどちらを使うか、予め決めておいた方を１つ選び、それを自センサのゲート判定処理におけるゲートサイズパラメータとする。
【０１０９】
従って、この実施の形態４では、例えば自センサの追尾装置でゲートサイズパラメータが算出されない場合でも、他センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを流用することができ、自センサのゲートの大きさを、不要信号と目標信号の個数の差が最大になるように決定することができる。
また、他センサから求めたゲートサイズパラメータと自センサにおいて求めたゲートサイズパラメータを、ユーザが選択することができる。
【０１１０】
実施の形態５．
図９は、この発明の実施の形態５に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図９において、１７は第１の１次平滑による表示手段である。この第１の１次平滑による表示手段１７は、オペレータ表示用に、ＡＮ法による平滑手段における出力である平滑ベクトルの位置成分に対し、下記の式（２７）のように、現時刻ｋとｍサンプリング前の時刻ｋ−ｎとの間で、１次平滑を行ない、滑らかに表示させる。ｍは事前に決める値である。また、時定数τも事前に決める値である。
【０１１１】
【数２７】
【０１１２】
図１０は、この実施の形態５の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップは説明を省略する。
まず、ステップＳＴ６ｂにおいて、平滑ベクトルの位置成分および、観測ベクトルを用いて、１次平滑を行ない、その出力をユーザに表示する。
【０１１３】
この結果、実施の形態５では、オペレータ表示用に、ＡＮ法による平滑手段７における出力である平滑ベクトルの位置成分に対し、１次平滑を行ない、滑らかに表示させる事により、ユーザが目標軌跡をモニタ上で確認しやすくなる。
【０１１４】
実施の形態６．
図１１は、この発明の実施の形態６に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図１１において、１８は、旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段である。
【０１１５】
旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段１８は、ゲート判定手段６において、算出された観測ベクトルと予測ベクトル位置成分の差、つまり残差がある事前に設定したしきい値以上の場合、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３の出力結果であるゲートサイズパラメータを正の定数倍する。
【０１１６】
図１２は、この実施の形態６の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップは説明を省略する。
まず、ステップＳＴ１３において、観測ベクトルと予測ベクトル位置成分の差がある事前に設定したしきい値以上の場合、ステップＳＴ３におけるゲートサイズパラメータ算出の結果出力を正の定数倍して、ＳＴ４のゲート判定処理に入力する。
【０１１７】
この結果、実施の形態６では、観測ベクトルと予測ベクトルの位置成分が大きい場合、旋回したとみなして、ゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行なう。これによって、旋回目標に対する追従性が向上する。
【０１１８】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明によれば、カルマンフィルタの理論に基づき予測を行ない、予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、該予測手段により算出された予測ベクトルおよ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において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、不要信号個数と目標信号個数の差を最大にするようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、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、負にならないようなゲートサイズパラメータを算出する第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータと、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータとの内、１つを選択するゲートサイズパラメータ算出値選択手段と、該ゲートサイズパラメータ算出値選択手段から算出されたゲートサイズパラメータを用いて作られたゲートによって、観測ベクトルを目標の中心である予測ベクトル位置成分からの距離に基づき不要信号か目標信号かの尤度を判定するゲート判定手段と、ゲート内のすべての観測ベクトルと、上記予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列とを用い、上記ゲート判定手段により得られる予測ベクトル位置成分からの距離に基づいてゲイン行列、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ＡＮ法による平滑手段と、該ＡＮ法による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表示手段と、センサから得られる観測ベクトルおよび観測雑音ベクトルを上記ゲート判定手段に入力する観測手段とを備えたので、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、従来の追尾装置に比べ、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という効果がある。
【０１１９】
また、請求項２の発明によれば、上記ＡＮ法による平滑手段の代わりに、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ベクトル位置成分との距離からの尤度を用い、重み付けの観測ベクトルの個数に制限を設けて、重み付け統合したゲイン行列および平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する制限をつけたＡＮ法による平滑手段を設けたので、従来の追尾装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすく、また、計算負荷が軽くなるという効果がある。
【０１２０】
また、請求項３の発明によれば、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段の代わりに、予め予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を、対角行列の形式で算出して、不要信号と目標信号の差が最大になるようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段とをそれぞれ設けたので、パラメータの算出が簡略化され、計算時間が短縮されるという効果がある。
【０１２１】
また、請求項４の発明によれば、他センサにおいて算出されたゲートサイズパラメータを自センサのゲートサイズパラメータに変換を行なうゲートサイズパラメータ変換手段と、他センサにおけるゲートサイズパラメータを自センサへ変換したゲートサイズパラメータおよび元から自センサで算出したゲートサイズパラメータの２つのパラメータの内１つを選択する異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段を備えたので、例えば自センサの追尾装置でゲートサイズパラメータが算出されない場合でも、他センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを流用することができ、自センサのゲートの大きさを、不要信号と目標信号の個数の差が最大になるように決定することができ、また、他センサから求めたゲートサイズパラメータと自センサにおいて求めたゲートサイズパラメータをユーザが選択することができるという効果がある。
【０１２２】
また、請求項５の発明によれば、予測ベクトルの位置成分と観測ベクトルの差である残差を見て、該残差がある事前に設定したしきい値より大きい場合に、旋回したとみなしてゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行ない出力する旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段を備えたので、旋回目標に対する追従性が向上するという効果がある。
【０１２３】
また、請求項６の発明によれば、上記表示手段の代わりに、上記平滑ベクトルの位置成分および観測ベクトルを用いて１次平滑を行ない、その出力を表示する１次平滑による表示手段を設けたので、ユーザが目標軌跡をモニタ上で確認しやすくなるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】 この発明の実施の形態２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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】 この発明の実施の形態３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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態４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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】 この発明の実施の形態５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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態６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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】 従来の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 目標存在が期待される範囲であるゲートの説明に供するための図である。
【図１５】 確率密度で正規化した距離を相関距離で表した一例を示す図である。
【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図である。
【図１７】 図１３における観測手段に係わる座標系を説明するための図である。
【符号の説明】
１，１−ａ，１−ｂ 予測手段、２，２−ａ２−ｂ， 遅延要素、３，３−ａ，３−ｂ 第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４，４−ａ，４−ｂ第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５，５−ａ，５−ｂ 第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、６，６−ａ，６−ｂ ゲート判定手段、７，７−ａ，７−ｂ ＡＮ法による平滑手段、８，８−ａ，８−ｂ 表示手段、９，９−ａ，９−ｂ 観測手段、 １２ 制限をつけたＡＮ法による平滑手段、１３ 制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、１４ 制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、１５ ゲートサイズパラメータ変換手段、１６ 異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段、１７ 第１の１次平滑による表示手段、１８ 旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段。
【発明の属する分野】
この発明は、不要信号環境下での追尾維持を高めた追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の追尾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は予測手段、２は遅延要素、６はゲート判定手段、８は表示手段、９は観測手段、１０はＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、１１はＮＮ法による平滑手段である。
【０００４】
図１３における追尾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、目標の運動モデルを下記の式（１）のように定義する。
【０００５】
【数１】
図１３における追尾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、目標の観測モデルを下記の式（２）のように定義する。
【０００７】
【数２】
図１３における予測手段１では、上記式（１）の運動モデルに従って、下記の式（３）を用いて予測ベクトルを算出し、下記の式（４）を用いて、予測誤差共分散行列を算出する。つまり、予測手段１の入力は、ＮＮ法による平滑手段１１から出力された現時刻の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列であり、出力は、１サンプリング後の予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列である。
【０００９】
【数３】
【数４】
図１３における遅延要素２では、予測手段で算出されたサンプリング時刻ｋ＋１、つまり１サンプリング後の予測ベクトル、予測誤差共分散行列が入力され、それらを１サンプリング分だけ遅延させた、サンプリング時刻ｋ、つまり現時刻の時の予測ベクトル、予測誤差共分散行列を出力する。
これから、特に断りのない場合、文中では「サンプリング時刻ｋ」と「時刻ｋ」は同じ意味を表すものとする。
【００１２】
次に、図１３におけるＮＮ法によるゲートサイズ算出手段１０およびゲート判定手段６についての説明を行なう。
そのＮＮ法によるゲートサイズ算出手段１２を説明するために、まず、ゲート判定手段６についての説明を行なう。またゲート判定手段６についての説明の中でゲートについて説明する。
【００１３】
ゲートとは、目標存在が期待される範囲である。このゲートを説明をするための一例を図１４に示す。
図１４におけるＰ０はゲートの中心位置を表す予測ベクトル位置成分であり、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１５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。
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、予測ベクトル位置成分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。
【００１４】
上記確率密度で正規化した距離を相関距離と定義する。
上記確率密度で正規化した距離を相関距離を表した一例を図１５に示す。
図１５において、予測ベクトル位置成分およ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。上記、観測手段９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、残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。
【００１５】
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なうということを、相関距離からの確率で重み付けすると同じ意味とする。
【００１６】
従来の追尾装置では、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、予測ベクトル位置成分に一番近い信号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法とする。
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、予測ベクトル位置成分との間で、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法とする。
【００１７】
上記Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ法、Ａｌｌ Ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ法を、特に断りのない場合には、ＮＮ法、ＡＮ法と略して呼ぶことにする。
従来の追尾装置における、ゲート判定はＮＮ法で行なわれている。
そのゲート判定とは、図１３におけるゲート判定手段６において、下記の式（５）により、観測手段６より得られる観測ベクトルを目標信号であるか、不要信号であるかを判定する。
【００１８】
また、ゲート判定手段６において、入力は、観測手段９の出力である探知確率、誤警報確率、レーダの分解能、観測ベクトルおよび北基準直交座標系における観測誤差共分散行列、ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０から得られるゲートサイズパラメータ、遅延要素２から得られる予測誤差共分散行列、予測ベクトルである。また。ゲート判定手段６において、ＮＮ法による平滑手段１１への出力として、予測誤差共分散行列、予測ベクトル、ゲート判定の結果、目標からの観測値とみなされた観測ベクトルであり、ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０への出力は、下記の式（１８）により算出した誤信号密度、下記の式（７）により算出した残差共分散行列、観測手段９より得られる、探知確率、観測ベクトルの次数である。
【００１９】
【数５】
上記式（５）は目標が存在されると予測される範囲であるゲートを表している。
ゲートの必要性であるが、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。
【００２１】
上記式（５）においてゲートの大きさを決める要素は、ゲートサイズパラメータｄあるいは残差共分散行列である。
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。図１６のゲートは、平均が予測ベクトル位置成分、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。
【００２２】
また、ゲートの大きさを決定する要素の１つである残差共分散行列は予測ベクトル位置成分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、残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、上記式（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。
【００２３】
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６を説明する。
図１３におけるゲート判定手段６では、観測手段９より得られる観測ベクトルを上記式（５）を用いて判定する。観測手段９の出力は、探知確率、誤警報確率、レーダの分解能、観測ベクトル、北基準直交座標系における観測誤差共分散行列である。
上記式（５）における予測ベクトル位置成分は、下記の式（６）により算出され、上記式（５）における残差共分散行列は、下記の式（７）により算出される。ここで、式（５）、式（６）、式（７）の算出式は上記式（２）の観測モデルに従う。
【００２４】
【数６】
【数７】
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上記式（５）である。
【００２７】
上記式（６）の予測ベクトル位置成分はゲートの中心を表す。
上記式（５）における観測ベクトルは、平均が上記式（６）の予測ベクトル位置成分、分散が上記式（７）の残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、上記式（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。
【００２８】
次に、ＮＮ法によるゲートサイズ算出手段１０を説明する。
まず、図１３におけるゲート判定手段６に用いるゲートサイズを決めるパラメータｄは、下記の式（８）により算出する。つまりこの式（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。
【００２９】
【数８】
ここで、上記式（８）の算出方法について説明する。
従来の追尾装置で用いられているＮＮ法では、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ベクトル位置成分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、下記の式（９）で表される。
【００３１】
【数９】
また、目標から探知された観測ベクトルは、平均が予測ベクトル位置成分、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）は下記の式（１０）となる。
【００３３】
【数１０】
従来の追尾装置で用いられているＮＮ法では、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、下記の式（１１）の関係が成立するのが望ましい。
【００３５】
【数１１】
したがって、上記式（１１）を上記式（９）および式（１０）に代入して変形すれば、上記式（８）が導出される。
ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０への入力は、ゲート判定手段６で算出される残差共分散行列および、誤信号密度、探知確率、観測ベクトルの次数である。
ＮＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段１０の出力は、上記式（８）により算出されたゲートサイズパラメータｇ０である。
【００３７】
図１３におけるＮＮ法による平滑手段１１では、下記の式（１２）によりゲイン行列を算出し、下記の式（１３）により平滑ベクトルを算出し、下記の式（１４）により平滑誤差共分散行列を算出する。
【００３８】
【数１２】
【数１３】
【数１４】
上記式（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９より得られる観測ベクトルの集合から、ゲート判定手段６により１つ選び出したものを使用することにする。
【００４２】
図１７は、図１３における観測手段９に係わる座標系を説明するための図である。
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。またこれから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。
【００４３】
上記式（２）における観測雑音ベクトル、上記式（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および観測雑音の共分散行列以外の上記式（１）〜（７）および上記式（１２）〜（１４）中のベクトルおよび行列は北基準直交座標で表される。
【００４４】
観測手段９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値や観測雑音を、図１７の北基準直交座標に変換し、観測ベクトル、北基準直交座標における観測誤差共分散行列を出力する。またレーダの分解能、探知確率、誤警報確率も出力する。
表示手段８では、ＮＮ法による平滑手段１１で算出された平滑ベクトルの位置成分を表示する。
【００４５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のような、従来の追尾装置では、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、そのゲートサイズパラメータ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った。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。また、従来の追尾装置では、誤信号密度、探知確率、残差共分散行列の値によっては、算出されたゲートサイズパラメータの値が負になることがある。
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という問題点があった。
【００４６】
この発明は、上述のような問題点を解決するためになされたもので、ゲートの大きさを決めるゲートサイズパラメータの値を正の値かつ、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装置を提供することを目的とする。
【００４７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係る追尾装置は、カルマンフィルタの理論に基づき予測を行ない、予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、該予測手段により算出された予測ベクトルおよ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において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、不要信号個数と目標信号個数の差を最大にするようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、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、負にならないようなゲートサイズパラメータを算出する第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータと、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータとの内、１つを選択するゲートサイズパラメータ算出値選択手段と、該ゲートサイズパラメータ算出値選択手段から算出されたゲートサイズパラメータを用いて作られたゲートによって、観測ベクトルを目標の中心である予測ベクトル位置成分からの距離に基づき不要信号か目標信号かの尤度を判定するゲート判定手段と、ゲート内のすべての観測ベクトルと、上記予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列とを用い、上記ゲート判定手段により得られる予測ベクトル位置成分からの距離に基づいてゲイン行列、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ＡＮ法による平滑手段と、該ＡＮ法による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表示手段と、センサから得られる観測ベクトルおよび観測雑音ベクトルを上記ゲート判定手段に入力する観測手段とを備えたものである。
【００４８】
請求項２の発明に係る追尾装置は、請求項１の発明において、上記ＡＮ法による平滑手段の代わりに、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ベクトル位置成分との距離からの尤度を用い、重み付けの観測ベクトルの個数に制限を設けて、重み付け統合したゲイン行列および平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する制限をつけたＡＮ法による平滑手段を設けたものである。
【００４９】
請求項３の発明に係る追尾装置は、請求項１の発明において、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段の代わりに、予め予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を、対角行列の形式で算出して、不要信号と目標信号の差が最大になるようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段とをそれぞれ設けたものである。
【００５０】
請求項４の発明に係る追尾装置は、請求項１〜３のいずれかの発明において、他センサにおいて算出されたゲートサイズパラメータを自センサのゲートサイズパラメータに変換を行なうゲートサイズパラメータ変換手段と、他センサにおけるゲートサイズパラメータを自センサへ変換したゲートサイズパラメータおよび元から自センサで算出したゲートサイズパラメータの２つのパラメータの内１つを選択する異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段を備えたものである。
【００５１】
請求項５の発明に係る追尾装置は、請求項１〜４のいずれかの発明において、予測ベクトルの位置成分と観測ベクトルの差である残差を見て、該残差がある事前に設定したしきい値より大きい場合に、旋回したとみなしてゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行ない出力する旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段を備えたものである。
【００５２】
請求項６の発明に係る追尾装置は、請求項１〜５のいずれかの発明において、上記表示手段の代わりに、上記平滑ベクトルの位置成分および観測ベクトルを用いて１次平滑を行ない、その出力を表示する１次平滑による表示手段を設けたものである。
【００５３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態に係わる追尾装置を、図面を参照しながら説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図１において、３は第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４は第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５は第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、７はＡＮ法による平滑手段である。
【００５４】
ここで「ゲートサイズを決めるパラメータｄ」と「パラメータｄ」と「ゲートサイズパラメータｄ」は、同じ意味とする。
ゲート判定手段６に用いるパラメータｄは後述の第１のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段４および第２のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段５により算出する。
【００５５】
まず、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４によるゲートサイズパラメータｄの決定法を以下に述べる。
上記図１６のように、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下記の式（１５）の関数Λ（ｄ）を最小にするような、パラメータｄを決定する。
【００５６】
【数１５】
上記式（１５）におけるゲート内目標存在期待確率は下記の式（１６）により決まり、ゲート容積は下記の式（１７）により決まる。ここでゲート容積は、ゲートの大きさを表す。
【００５８】
【数１６】
【数１７】
上記式（１５）における不要信号の発生頻度は例えば、３次元レーダの場合下記の式（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。
【００６１】
【数１８】
上記式（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。上記式（１５）における正の定数Ｃは、Ｃの値が大きい程この式（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。
【００６３】
つまり、上記式（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、上記式（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。
【００６４】
上記式（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について微分を行なう。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、パラメータｄについて解くと、パラメータｄ０が下記の式（１９）のように得られる。
【００６５】
【数１９】
したがって、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４において、上記式（１９）を用いて最適パラメータｄ０を算出する。この結果、ゲート判定手段６の上記式（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。
また、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４における入力は、上記式（１８）により算出した誤信号密度、上記式（７）により算出した残差共分散行列、観測手段９より得られる、探知確率、観測ベクトルの次数である。なお定数Ｃは事前に決める値である。
【００６７】
ＡＮ法による平滑手段７では、ゲート判定手段により算出されたゲートの中心である予測ベクトル位置成分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、上記式（１２）〜（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を行ない、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。
【００６８】
ＡＮ法による平滑手段７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。
ＡＮ法による平滑手段７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８に入力する平滑ベクトルとする。
【００６９】
次に、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５によるゲートサイズパラメータｄの決定法を以下に述べる。
前述の第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４において、上記式（１９）により算出されるゲートサイズパラメータｄ０は、この式（１９）のｌｏｇの中が１以下の場合、つまり下記の式（２０）が成立する場合、ゲートの意味をなさない。
【００７０】
【数２０】
この対策として、パラメータＣを調整する方法が考えられるが、不要信号発生頻度、残差共分散行列は、探知確率は、追尾状況の影響を受け、可変するパラメータであるため、パラメータＣの調整は困難である。
そのため、追尾状況の影響を受けずに、ゲートサイズパラメータが正になるのが望ましく、また、上記式（２０）の左辺が正になる場合には、上記式（１９）により算出されるゲートサイズパラメータｄ０を使用できることが望ましい。
上述のように、上記式（１９）算出の際の評価式である上記式（１５）の代わりに、下記の式（２１）を使用する。
【００７２】
【数２１】
上記式（２１）において、定数Ｅは、正の定数値であるパラメータである。
ここで、定数Ｅの値が小さい程、上記式（２１）は、上記式（１５）に近くなる。
【００７４】
上記式（２１）を最大にするゲートサイズパラメータｄ１を算出するため、上記式（２１）をパラメータｄで微分を行ない、この式（２１）をパラメータｄで微分した関数を０とおき、上記式（２０）が十分に小さい場合、下記の式（２２）が得られる。
【００７５】
【数２２】
したがって、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５では、上記式（２２）を使用して、ゲートサイズパラメータを算出する。第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５の入力は、上記式（１８）により算出した誤信号密度、上記式（７）により算出した残差共分散行列、観測手段９より得られる、探知確率、観測ベクトルの次数である。なお定数Ｃ、Ｅは事前に決める値である。
【００７７】
第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３では、上記式（１９）から算出されたゲートサイズパラメータｄ０と、上記式（２２）から算出されたゲートサイズパラメータｄ１の内、最大となるものを、下記の式（２３）を用いて選択する。
ゲート判定手段６のゲート判定に使用するゲートサイズパラメータｄとして使用する。第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３の入力は、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段により計算された、ゲートサイズパラメータｄ０と、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段により計算された、ゲートサイズパラメータｄ１である。
また、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３の出力は、上記、ゲートサイズパラメータｄ０、ｄ１から１つ選択されたゲートサイズパラメータである。
【００７８】
【数２３】
図２は、この実施の形態１の動作を説明するためのフローチャートである。
また、この発明の追尾処理方法の動作を説明するためのフローチャートも兼ねる。
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である予測情報を算出する。
次に、ステップＳＴ２において、極座標でセンサから得られる観測位置および観測雑音を含む観測値を北基準直交座標における観測誤差共分散行列、観測ベクトル、探知確率、誤警報確率、センサの分解能を出力する。
【００８０】
次に、ステップＳＴ３において、ステップＳＴ１の予測情報算出により算出された、予測誤差共分散行列、予測ベクトルより、不要信号の発生頻度を算出を算出し、その発生頻度とセンサの誤警報確率およびセンサの探知確率および、目標信号と不要信号をどれくらい重視するかを与える定数Ｃを用いて、上記式（１９）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、最適パラメータｄ０を算出する。
また、同時に、上記式（２２）によりゲートサイズパラメータｄ１を算出する。
そこで、上記式（１９）から算出されたゲートサイズパラメータｄ０が０以下の場合、上記式（２２）から算出されたゲートサイズパラメータｄ１を選択し、上記式（１９）から算出されたゲートサイズパラメータｄ０が正の場合、ゲートサイズパラメータｄ０を選択する。
【００８１】
次に、ステップＳＴ４において、先にステップＳＴ３で算出した、ゲートサイズパラメータを用いて、上記式（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。
【００８２】
次に、ステップＳＴ５において、ステップＳＴ４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、およびステップ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。
【００８３】
次に、ステップＳＴ６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。
【００８４】
次に、ステップＳＴ１４において、処理終了か否かを判別し、処理終了でなければ、つまり、ステップＳＴ１からＳＴ６までの処理を継続する場合には、ステップＳＴ７において、サンプリング時刻ｋをインクリメントし、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し、ステップＳＴ１４で処理終了であれば、一連の処理を完了する。
【００８５】
従って、従来の追尾装置では、上記式（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、上記式（８）では、探知確率が１の場合、この式（８）における最適パラメータｇ０の値が無限大となってしまう。すなわち、上記式（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。
【００８６】
これに対し、実施の形態１では、ゲートサイズを決めるパラメータｄを上記式（１９）を用いて、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または、パラメータｄ０が負にならないように、上記式（２２）によりパラメータｄ１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。
また、実施の形態１では、ゲートの中心である予測ベクトル位置成分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。
【００８７】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図３において、１２は制限をつけたＡＮ法による平滑手段である。
この制限をつけたＡＮ法による平滑手段１２を説明するために、上記図１４を用いる。
図３において、ゲート判定手段６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。
【００８８】
制限をつけたＡＮ法による平滑手段１２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、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ない、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、重み付け統合を行な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、追尾装置を運用する前に事前に決めておく。
【００８９】
図４は、この実施の形態２の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップはその説明を省略する。
まず、ステップＳＴ５ｂにおいて、ステップＳＴ４で出力された、ゲート内のすべての観測ベクトルの内、重み付け統合を行な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ない、相関距離で重み付け統合をしたゲイン行列、重み付けを行なった平滑誤差共分散行列、重み付け統合を行なった平滑ベクトルを算出する。
【００９０】
この実施の形態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なう上で、その重み付け統合を行な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ベクトル位置成分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。
【００９１】
実施の形態３．
図５は、この発明の実施の形態３に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図５において、１３は制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段、１４は制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段である。
【００９２】
制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段１３および、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズ算出手段１４では、３次元センサにおける予測観測値の誤差共分散行列を下記の式（２４）のように、予測位置誤差のｘ成分の標準偏差、予測位置誤差のｙ成分の標準偏差、予測位置誤差のｚ成分の標準偏差、観測位置誤差のｘ成分の標準偏差、観測位置誤差のｙ成分の標準偏差、観測位置誤差のｚ成分の標準偏差で表す。
【００９３】
【数２４】
さらに、上記式（２４）の残差共分散行列の行列式は、下記の式（２５）のように予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比、および、観測位置誤差の標準偏差を用いて表す。ただし、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比は、下記の式（２６）のように、予測位置誤差の標準偏差および観測位置誤差の標準偏差を用いて表す。
【００９５】
【数２５】
【数２６】
図６は、この実施の形態３の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップはその説明を省略する。
ステップＳＴ８において、予め、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、上記式（２６）を用いて、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比を算出する。ここで、予測位置誤差の分散および観測位置誤差の分散および予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比をこのステップＳＴ８の出力とする。
【００９８】
次に、ステップＳＴ９において、ステップＳＴ８で算出された予測位置誤差の分散および観測位置誤差の分散および予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比を、上記式（２５）へ入力し、残差共分散行列の行列式の算出を行なう。この予測観測値の誤差共分散行列を、次のステップであるステップＳＴ３へ入力を行ない、ゲートサイズｄ０およびｄ１を算出する。
【００９９】
この結果、実施の形態３では、上記式（２５）のように、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散比と、観測位置誤差の標準偏差を与えて、観測値の予測誤差共分散行列を計算し、上記の式（１９）に代入し、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およびｄ１を算出することにより、パラメータｄ０およびｄ１の算出が簡略化され、計算時間が短縮される。
【０１００】
実施の形態４．
図７は、この発明の実施の形態４に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図７において、１−ａは予測手段、２−ａは遅延要素、３−ａは第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４−ａは第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５−ａは第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、６−ａはゲート判定手段、７−ａはＡＮ法による平滑手段、８−ａは表示手段、９−ａは観測手段であり、各々、図１における予測手段１、遅延要素２、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５、ゲート判定手段６、ＡＮ法による平滑手段７、表示手段８、観測手段９に対応する。
【０１０１】
ここで、「−ａ」の記号のついた追尾装置を追尾装置ａとする。
また、同様に、１−ｂは予測手段、２−ｂは遅延要素、３−ｂは第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４−ｂは第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５−ｂは第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、６−ｂはゲート判定手段、７−ｂはＡＮ法による平滑手段、８−ｂは表示手段、９−ｂは観測手段であり、各々、図１における予測手段１、遅延要素２、
第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段４、第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段５、ゲート判定手段６、ＡＮ法による平滑手段７、表示手段８、観測手段９に対応する。
ここで、「−ｂ」の記号のついた追尾装置を追尾装置ｂとする。
【０１０２】
ここで、追尾装置ａ、追尾装置ｂは各々、異なるセンサａ、センサｂにおける追尾装置とする。これらのセンサは、観測次元が異なってもよい。
観測次元とは、センサで得られる観測ベクトルの次元と同じ意味である。また、追尾装置ａと追尾装置ｂの追尾対象目標を同一目標とする。
【０１０３】
また、図７において、１５はゲートサイズパラメータ変換手段、１６は異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段である。
ゲートサイズパラメータ変換手段１５では、センサａで算出されたゲートサイズパラメータをセンサｂにおけるゲートパラメータに変換する。
【０１０４】
例えば、センサａが２次元レーダで、センサｂが３次元レーダの場合を考える。２次元センサの追尾装置ａにおけるＡＮ法によるゲートサイズ算出手段３−ａで算出されたゲートサイズパラメータを目標がゲート内に存在する確率がカイ２乗分布に従う性質等を使用して、３次元レーダの追尾装置ｂにおけるゲートサイズパラメータに変換する。
つまり、ゲートサイズパラメータ変換手段１５における入力は、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３−ａにより選択されたゲートサイズパラメータであり、出力は、センサａの観測次元から、センサｂの観測次元に変換したゲートサイズパラメータである。
【０１０５】
異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段１６では、ゲートサイズパラメータ変換手段１５では、ゲートサイズパラメータ変換手段で算出されたゲートサイズパラメータを仮にｄ＿ａとし、追尾装置ｂにおいて、第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出値選択手段３−ｂから算出したゲートサイズパラメータを仮に、ｄ＿ｂとした時、ｄ＿ａ、ｄ＿ｂを切り替える。
さらに、ｄ＿ａ、ｄ＿ｂの内、事前にどちらを使うか、予め決めておいた方を、ゲート判定手段６−ｂに入力する。
【０１０６】
事前にどちらを使うか、予め決めておくのは、他センサのゲートサイズパラメータの情報の信頼度が悪い場合、自センサのゲートサイズパラメータを用い、逆に、自センサのゲートサイズパラメータの情報の信頼度が悪い場合、他センサのゲートサイズパラメータを用いることである。
【０１０７】
図８は、この実施の形態４の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップは説明を省略する。
まず、ステップＳＴ１０において、他センサにおける追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを入力する。
次に、ステップＳＴ１１において、ステップＳＴ１０における他センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを自センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータに変換する。
【０１０８】
次に、ステップＳＴ１２において、ステップＳＴ１１で算出された他センサから自センサへ変換を行なったゲートサイズパラメータと、元から、自センサにより算出をしたゲートサイズパラメータの内、事前にどちらを使うか、予め決めておいた方を１つ選び、それを自センサのゲート判定処理におけるゲートサイズパラメータとする。
【０１０９】
従って、この実施の形態４では、例えば自センサの追尾装置でゲートサイズパラメータが算出されない場合でも、他センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを流用することができ、自センサのゲートの大きさを、不要信号と目標信号の個数の差が最大になるように決定することができる。
また、他センサから求めたゲートサイズパラメータと自センサにおいて求めたゲートサイズパラメータを、ユーザが選択することができる。
【０１１０】
実施の形態５．
図９は、この発明の実施の形態５に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図９において、１７は第１の１次平滑による表示手段である。この第１の１次平滑による表示手段１７は、オペレータ表示用に、ＡＮ法による平滑手段における出力である平滑ベクトルの位置成分に対し、下記の式（２７）のように、現時刻ｋとｍサンプリング前の時刻ｋ−ｎとの間で、１次平滑を行ない、滑らかに表示させる。ｍは事前に決める値である。また、時定数τも事前に決める値である。
【０１１１】
【数２７】
図１０は、この実施の形態５の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップは説明を省略する。
まず、ステップＳＴ６ｂにおいて、平滑ベクトルの位置成分および、観測ベクトルを用いて、１次平滑を行ない、その出力をユーザに表示する。
【０１１３】
この結果、実施の形態５では、オペレータ表示用に、ＡＮ法による平滑手段７における出力である平滑ベクトルの位置成分に対し、１次平滑を行ない、滑らかに表示させる事により、ユーザが目標軌跡をモニタ上で確認しやすくなる。
【０１１４】
実施の形態６．
図１１は、この発明の実施の形態６に係わる追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中の同一符号は、同一または相当部分を表す。
図１１において、１８は、旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段である。
【０１１５】
旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段１８は、ゲート判定手段６において、算出された観測ベクトルと予測ベクトル位置成分の差、つまり残差がある事前に設定したしきい値以上の場合、第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段３の出力結果であるゲートサイズパラメータを正の定数倍する。
【０１１６】
図１２は、この実施の形態６の動作を説明するためのフローチャートである。ここで、上述した図２と同一符号のステップは説明を省略する。
まず、ステップＳＴ１３において、観測ベクトルと予測ベクトル位置成分の差がある事前に設定したしきい値以上の場合、ステップＳＴ３におけるゲートサイズパラメータ算出の結果出力を正の定数倍して、ＳＴ４のゲート判定処理に入力する。
【０１１７】
この結果、実施の形態６では、観測ベクトルと予測ベクトルの位置成分が大きい場合、旋回したとみなして、ゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行なう。これによって、旋回目標に対する追従性が向上する。
【０１１８】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明によれば、カルマンフィルタの理論に基づき予測を行ない、予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、該予測手段により算出された予測ベクトルおよ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において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、不要信号個数と目標信号個数の差を最大にするようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、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、負にならないようなゲートサイズパラメータを算出する第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータと、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータとの内、１つを選択するゲートサイズパラメータ算出値選択手段と、該ゲートサイズパラメータ算出値選択手段から算出されたゲートサイズパラメータを用いて作られたゲートによって、観測ベクトルを目標の中心である予測ベクトル位置成分からの距離に基づき不要信号か目標信号かの尤度を判定するゲート判定手段と、ゲート内のすべての観測ベクトルと、上記予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列とを用い、上記ゲート判定手段により得られる予測ベクトル位置成分からの距離に基づいてゲイン行列、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ＡＮ法による平滑手段と、該ＡＮ法による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表示手段と、センサから得られる観測ベクトルおよび観測雑音ベクトルを上記ゲート判定手段に入力する観測手段とを備えたので、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、従来の追尾装置に比べ、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という効果がある。
【０１１９】
また、請求項２の発明によれば、上記ＡＮ法による平滑手段の代わりに、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ベクトル位置成分との距離からの尤度を用い、重み付けの観測ベクトルの個数に制限を設けて、重み付け統合したゲイン行列および平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する制限をつけたＡＮ法による平滑手段を設けたので、従来の追尾装置に比べ、平滑ベクトルのばらつきが抑えられ、追尾が維持しやすく、また、計算負荷が軽くなるという効果がある。
【０１２０】
また、請求項３の発明によれば、上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段の代わりに、予め予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を、対角行列の形式で算出して、不要信号と目標信号の差が最大になるようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段とをそれぞれ設けたので、パラメータの算出が簡略化され、計算時間が短縮されるという効果がある。
【０１２１】
また、請求項４の発明によれば、他センサにおいて算出されたゲートサイズパラメータを自センサのゲートサイズパラメータに変換を行なうゲートサイズパラメータ変換手段と、他センサにおけるゲートサイズパラメータを自センサへ変換したゲートサイズパラメータおよび元から自センサで算出したゲートサイズパラメータの２つのパラメータの内１つを選択する異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段を備えたので、例えば自センサの追尾装置でゲートサイズパラメータが算出されない場合でも、他センサの追尾装置で算出されたゲートサイズパラメータを流用することができ、自センサのゲートの大きさを、不要信号と目標信号の個数の差が最大になるように決定することができ、また、他センサから求めたゲートサイズパラメータと自センサにおいて求めたゲートサイズパラメータをユーザが選択することができるという効果がある。
【０１２２】
また、請求項５の発明によれば、予測ベクトルの位置成分と観測ベクトルの差である残差を見て、該残差がある事前に設定したしきい値より大きい場合に、旋回したとみなしてゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行ない出力する旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段を備えたので、旋回目標に対する追従性が向上するという効果がある。
【０１２３】
また、請求項６の発明によれば、上記表示手段の代わりに、上記平滑ベクトルの位置成分および観測ベクトルを用いて１次平滑を行ない、その出力を表示する１次平滑による表示手段を設けたので、ユーザが目標軌跡をモニタ上で確認しやすくなるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】 この発明の実施の形態２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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】 この発明の実施の形態３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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態４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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】 この発明の実施の形態５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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態６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の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】 従来の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 目標存在が期待される範囲であるゲートの説明に供するための図である。
【図１５】 確率密度で正規化した距離を相関距離で表した一例を示す図である。
【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図である。
【図１７】 図１３における観測手段に係わる座標系を説明するための図である。
【符号の説明】
１，１−ａ，１−ｂ 予測手段、２，２−ａ２−ｂ， 遅延要素、３，３−ａ，３−ｂ 第１のゲートサイズパラメータ算出値選択手段、４，４−ａ，４−ｂ第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、５，５−ａ，５−ｂ 第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、６，６−ａ，６−ｂ ゲート判定手段、７，７−ａ，７−ｂ ＡＮ法による平滑手段、８，８−ａ，８−ｂ 表示手段、９，９−ａ，９−ｂ 観測手段、 １２ 制限をつけたＡＮ法による平滑手段、１３ 制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、１４ 制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段、１５ ゲートサイズパラメータ変換手段、１６ 異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段、１７ 第１の１次平滑による表示手段、１８ 旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段。
Claims (6)
- カルマンフィルタの理論に基づき予測を行ない、予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を算出する予測手段と、
該予測手段により算出された予測ベクトルおよ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において、ゲート内のすべての観測ベクトルを考慮して、不要信号個数と目標信号個数の差を最大にするようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、
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、負にならないようなゲートサイズパラメータを算出する第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、
上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータと、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段から算出されるゲートサイズパラメータとの内、１つを選択するゲートサイズパラメータ算出値選択手段と、
該ゲートサイズパラメータ算出値選択手段から算出されたゲートサイズパラメータを用いて作られたゲートによって、観測ベクトルを目標の中心である予測ベクトル位置成分からの距離に基づき不要信号か目標信号かの尤度を判定するゲート判定手段と、
ゲート内のすべての観測ベクトルと、上記予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列とを用い、上記ゲート判定手段により得られる予測ベクトル位置成分からの距離に基づいてゲイン行列、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ＡＮ法による平滑手段と、
該ＡＮ法による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表示手段と、
センサから得られる観測ベクトルおよび観測雑音ベクトルを上記ゲート判定手段に入力する観測手段と、
を備えたことを特徴とする追尾装置。 - 上記ＡＮ法による平滑手段の代わりに、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ベクトル位置成分との距離からの尤度を用い、重み付けの観測ベクトルの個数に制限を設けて、重み付け統合したゲイン行列および平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する制限をつけたＡＮ法による平滑手段を設けたことを特徴とする請求項１記載の追尾装置。
- 上記第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、上記第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段の代わりに、予め予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を用意しておき、予測位置誤差の分散と観測位置誤差の分散を、対角行列の形式で算出して、不要信号と目標信号の差が最大になるようなゲートサイズを決めるパラメータを算出する制限を加えた第１のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段と、制限を加えた第２のＡＮ法によるゲートサイズパラメータ算出手段とをそれぞれ設けたことを特徴とする請求項１記載の追尾装置。
- 他センサにおいて算出されたゲートサイズパラメータを自センサのゲートサイズパラメータに変換を行なうゲートサイズパラメータ変換手段と、他センサにおけるゲートサイズパラメータを自センサへ変換したゲートサイズパラメータおよび元から自センサで算出したゲートサイズパラメータの２つのパラメータの内１つを選択する異種センサ間ゲートサイズパラメータ算出値選択手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の追尾装置。
- 予測ベクトルの位置成分と観測ベクトルの差である残差を見て、該残差がある事前に設定したしきい値より大きい場合に、旋回したとみなしてゲートサイズパラメータを１よりも大きい正の定数倍を行ない出力する旋回判定によるゲートサイズパラメータ算出手段を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の追尾装置。
- 上記表示手段の代わりに、上記平滑ベクトルの位置成分および観測ベクトルを用いて１次平滑を行ない、その出力を表示する１次平滑による表示手段を設けたことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の追尾装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001124562A JP3848846B2 (ja) | 2001-04-23 | 2001-04-23 | 追尾装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001124562A JP3848846B2 (ja) | 2001-04-23 | 2001-04-23 | 追尾装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002318279A JP2002318279A (ja) | 2002-10-31 |
| JP3848846B2 true JP3848846B2 (ja) | 2006-11-22 |
Family
ID=18973928
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001124562A Expired - Fee Related JP3848846B2 (ja) | 2001-04-23 | 2001-04-23 | 追尾装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3848846B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5582998B2 (ja) * | 2010-12-17 | 2014-09-03 | 三菱電機株式会社 | 推定装置及びコンピュータプログラム及び推定方法 |
| JP7460499B2 (ja) | 2020-10-02 | 2024-04-02 | 株式会社Soken | 物体追跡装置 |
| CN113709167B (zh) * | 2021-08-30 | 2023-04-07 | 杭州百子尖科技股份有限公司 | 外观检测数据的压缩传输方法 |
-
2001
- 2001-04-23 JP JP2001124562A patent/JP3848846B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2002318279A (ja) | 2002-10-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108535720B (zh) | 用于改进的卡尔曼滤波目标跟踪的自适应过程噪声描述 | |
| Zhang et al. | Extending reliability of mmwave radar tracking and detection via fusion with camera | |
| Kirubarajan et al. | Probabilistic data association techniques for target tracking in clutter | |
| Pulford | OTHR multipath tracking with uncertain coordinate registration | |
| US20120221273A1 (en) | Target tracking device and target tracking method | |
| Beard et al. | A generalised labelled multi-Bernoulli filter for extended multi-target tracking | |
| JP4116898B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| Baser et al. | A novel auxiliary particle PHD filter | |
| WO2020085418A1 (ja) | 物体追跡装置 | |
| JP3750859B2 (ja) | レーダ追尾装置及びレーダ追尾処理方法 | |
| Kim et al. | Modified 1D virtual force field approach to moving obstacle avoidance for autonomous ground vehicles | |
| CN116299287A (zh) | 幅度信息辅助的认知雷达跟踪波形选择方法及系统 | |
| Yan et al. | A noise reduction fingerprint feature for indoor localization | |
| JP3848846B2 (ja) | 追尾装置 | |
| KR101854573B1 (ko) | 라돈 변환 및 투영을 이용한 isar 영상의 수직 거리 스케일링 장치와 그 방법 | |
| Herrmann et al. | LMB filter based tracking allowing for multiple hypotheses in object reference point association | |
| CN101960322A (zh) | 在三维空间中基于使用声音传感器的粒子滤波器的物体跟踪方法 | |
| JP2012058780A (ja) | 環境マップ作成装置及び方法、行動予測装置及び方法 | |
| JP3774093B2 (ja) | 追尾処理装置及び方法 | |
| JP5402751B2 (ja) | センサネットワーク、状態推定方法及びプログラム | |
| US20230118390A1 (en) | Method and device for providing tracking data for recognizing the movement of persons and hands for controlling at least one function of a technical system, and sensor system | |
| JP3755634B2 (ja) | 追尾装置およびその追尾処理方法 | |
| JP5791381B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| Son et al. | SIMM method based on acceleration extraction for nonlinear maneuvering target tracking | |
| JP3926602B2 (ja) | 目標追尾装置及び方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040714 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060406 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060516 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060629 |
|
| 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: 20060822 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060828 |
|
| 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: 20090901 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100901 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110901 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110901 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120901 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130901 Year of fee payment: 7 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |