JP5542393B2 - 目標追跡装置 - Google Patents
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Description
本発明は、電磁波または音波を放射して目標を追跡するアクティブセンサと目標から放射される電磁波または音波の角度を測定するパッシブセンサとを用いて、目標の追跡を行なう目標追跡装置に関し、特に追跡精度を向上させる技術に関する。
図７は、従来の目標追跡装置の構成を示すブロック図である。この目標追跡装置は、パッシブセンサ１、パッシブセンサ処理部２、アクティブセンサ３、アクティブセンサ処理部４およびデータ融合部５を備えている。アクティブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４は、外部装置である。
パッシブセンサ１は、目標から放射（再放射を含む）される電磁波または音波の角度、換言すれば、目標の角度を測定し、観測値（測角データ）としてパッシブセンサ処理部２に送る。パッシブセンサ処理部２は、パッシブセンサ１からの観測値に基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。また、パッシブセンサ処理部２は、算出した目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
アクティブセンサ３は、電磁波または音波を放射し、これによって目標から反射される電磁波または音波を測定し、観測値としてアクティブセンサ処理部４に送る。アクティブセンサ処理部４は、パッシブセンサ処理部２と同様に、アクティブセンサ３からの観測値に基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。また、アクティブセンサ処理部４は、目標航跡に基づいて、アクティブセンサ３の姿勢等を制御する制御信号を生成し、アクティブセンサ３に送る。
データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とが同一目標を示していると判定した場合に、これらの目標航跡のデータ融合を行い、データ融合航跡として外部に出力する。
次に、上記のように構成される従来の目標追跡装置の動作を説明する。図８（ａ）は、従来の目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部２において行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図８（ｂ）は、データ融合部５において行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。
まず、パッシブセンサ処理部２において行われる処理を、図８（ａ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２では、まず、観測値が入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセンサ処理部２からの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部２に送る。パッシブセンサ処理部２は、パッシブセンサ１から送られてくる観測値を入力する。
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値とその共分散行列に基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は、パッシブセンサ１からの目標の観測値と、ステップＳＴ１０２において算出された目標の予測値とその共分散行列に基づいて、新たな目標の平滑値とその共分散行列を算出する。
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断されると、パッシブセンサ処理部２における処理は終了する。
次に、データ融合部５において行われる処理を、図８（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、航跡が入力される（ステップＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
次いで、データ融合処理が実行される（ステップＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として外部に出力する。データ融合処理の詳細は後述する。
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における処理は終了する。
次に、パッシブセンサ処理部２で行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。
ここで、ｘｐ ｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋおよびそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓ ｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける目標までの距離である。また、ＡＴは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。
パッシブセンサ１の観測モデルを以下のように定義する。
ここで、ｙｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測ベクトル、Ｈｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測行列、ｖｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の平均０、共分散行列Ｒｋの観測雑音ベクトル、σａ ｋとσｅ ｋは、観測時刻ｔｋにおける観測雑音の方位角と高低角の標準偏差である。
上述したステップＳＴ１０２においては、前回観測時の平滑処理の結果を用いて、以下の式で表される予測処理が実施される。なお、以下において、ハットｘは「ｘ（＾）」と表記する。
ここで、ｘ（＾）ｐ ｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトル、Ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｐ ｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトル、Ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑誤差共分散行列である。
なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１の算出は、目標距離の真値ｒｋ−１が得られないため、予め設定された目標距離ｒｐｒｅｓｅｔが用いられる。
上述したステップＳＴ１０３においては、パッシブセンサ１からの観測値と予測処理の結果を用いて、以下の式で表される平滑処理が実施される。なお、以下において、ティルデｙは「ｙ（〜）」と表記する。
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１のカルマンゲイン行列、ｘ（＾）ｐ ｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル、Ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑誤差共分散行列である。また、Ａ−１は、行列Ａの逆行列を示す。
次に、上記ステップＳＴ２０２で行われるデータ融合処理の詳細を、図９に示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合処理が開始されると、まず、同一目標判定処理が行われる（ステップＳＴ３０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とが同一の目標の航跡であるかどうかを判定する。
次いで、データ融合航跡算出処理が行われる（ステップＳＴ３０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とが同一の目標の航跡であることを判定した場合に、これら２つの目標航跡のデータ融合処理を行い、データ融合航跡として外部に出力する。その後、データ融合処理は終了する。
なお、データ融合処理（同一目標判定処理とデータ融合航跡算出処理）としては、非特許文献４等に開示されているデータ融合処理を用いることができる。また、同一目標判定処理としては、特許文献４に開示されている処理を用いることができる。
以上説明したように、パッシブセンサ１による目標追跡処理では、目標までの距離情報が得られないため、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１に誤差が発生する。この結果、この値から間接的に算出され、航跡算出に用いられるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）も、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。
また、上述したように、パッシブセンサ処理部２において算出する目標航跡の航跡誤差が大きいため、パッシブセンサ処理部２とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡に基づいて、データ融合部５において算出されるデータ融合航跡の航跡誤差が大きくなる。
D. Howard, "Tracking Radar," in Radar Handbook, 2nd ed., ch.18, ed. M. Skolnik, McGraw-Hill, New York, 1990.
吉田孝監修，改訂 レーダ技術，pp.264-267，電子情報通信学会, 1996.
Y. Bar-Shalom, X. R. Li, T. Kirubarajan, Estimation with Applications to Tracking and Navigation, Wiley-Interscience, 2001
S. S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986
上述したように、パッシブセンサを用いた目標追跡装置では、一般的には、目標までの距離情報が得られないため、航跡算出に用いられるフィルタゲインも、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。
また、同じ理由により、パッシブセンサを中心とするローカル座標系で目標を追跡することになるが、例えばローカル座標系として極座標系を用いる場合、目標が直交座標系で等速運動を行なっていても、極座標系では角加速度、角加速度の微分成分が発生する。これに対応しようとして、非特許文献２に示すように、フィルタゲインを大きくすると、追跡誤差のランダム成分が大きくなり、追跡誤差のランダム成分を小さくしようとしてフィルタゲインを小さくすると、追跡誤差のバイアス成分が大きくなるため、パッシブセンサを用いた目標追跡装置の追跡精度を向上させることが難しく、パッシブセンサを用いた目標追跡装置からの航跡を用いてデータ融合を行っても、データ融合航跡の精度を向上させることができないという問題がある。
なお、特許文献１には、パッシブセンサとアクティブセンサを組み合わせ、パッシブセンサとアクティブセンサからの情報に基づいて、アクティブセンサを制御する低被探知性センサ装置が開示され、特許文献２には、パッシブセンサとしてカメラを用い、カメラのパン・チルト制御を制御ベクトルとして考慮する自動追尾装置が開示されている。
本発明の課題は、追跡精度を向上させることができる目標追跡装置を提供することにある。
上記課題を解決するために、第１の発明は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいてプロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする。
また、第２の発明は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする。
また、第３の発明は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の航跡を予測した値を算出することを特徴とする。
また、第４の発明は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡、または、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、または、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の航跡を予測した値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて算出されたプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする。
本発明によれば、データ融合部は、パッシブセンサとアクティブセンサから入力される目標航跡に基づいて、データ融合航跡を算出し、補正情報算出部は、データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、パッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報を算出し、パッシブセンサ処理部は、補正情報算出部からの補正情報に基づいて、目標の航跡を算出することにより、パッシブセンサ処理部からの追跡精度を向上させることができる。その結果、データ融合部において算出するデータ融合航跡の航跡精度を向上させることができる。
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下においては、背景技術の欄で説明した構成部分と同一または相当する部分には、背景技術の欄で使用した符号と同じ符号を用いて説明する。
図１は、本発明の実施例１に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。目標追跡装置は、パッシブセンサ１、パッシブセンサ処理部２ａ、アクティブセンサ３、アクティブセンサ処理部４、データ融合部５および補正情報算出部６ａを備えている。アクティブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４は、外部装置である。
パッシブセンサ１は、目標から放射（再放射を含む）される電磁波または音波の角度、換言すれば、目標の角度を測定し、観測値（測角データ）としてパッシブセンサ処理部２ａに送る。パッシブセンサ処理部２ａは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。また、パッシブセンサ処理部２ａは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
アクティブセンサ３は、電磁波または音波を放射し、これによって目標から反射される電磁波または音波を測定し、観測値としてアクティブセンサ処理部４に送る。アクティブセンサ処理部４は、パッシブセンサ処理部２ａと同様に、アクティブセンサ３からの観測値に基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。また、アクティブセンサ処理部４は、目標航跡に基づいて、アクティブセンサ３の姿勢等を制御する制御信号を生成し、アクティブセンサ３に送る。
データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ａからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とが同一目標を示していると判定した場合に、これらの目標航跡のデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ａに送る。補正情報算出部６ａは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、目標までの距離を算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部２ａに送る。
次に、上記のように構成される本発明の実施例１に係る目標追跡装置の動作を説明する。図２（ａ）は、実施例１に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部２ａにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図２（ｂ）は、データ融合部５において行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図８のフローチャートに示した従来の目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図８で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
まず、パッシブセンサ処理部２ａにおいて行われる処理を、図２（ａ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２ａでは、まず、観測値が入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセンサ処理部２ａからの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部２ａに送る。パッシブセンサ処理部２ａは、パッシブセンサ１から送られてくる観測値を入力する。
次いで、補正情報入力処理（目標距離）が実行される（ステップＳＴ１０６）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、補正情報算出部６ａから補正情報（目標距離）を入力する。
次いで、共分散算出処理が実行される（ステップＳＴ１０７）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列とステップＳＴ１０７において算出されたプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１０８において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値とその共分散行列を算出する。
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断されると、パッシブセンサ処理部２ａにおける処理は終了する。
次に、データ融合部５において行われる処理を、図２（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力される（ステップＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ａからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
次いで、データ融合処理が実行される（ステップＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ａからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ａに送る。このデータ融合処理は、図９のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ステップＳＴ２０４）。すなわち、補正情報算出部６ａは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいて目標までの距離を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報（目標距離）としてパッシブセンサ処理部２ａに送る。
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における処理は終了する。
次に、補正情報算出部６ａとパッシブセンサ処理部２ａで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。
ここで、ｘｐ ｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋとその速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓ ｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける目標までの距離である。また、ＡＴは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。
パッシブセンサ１の観測モデルを以下のように定義する。
ここで、ｙｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測ベクトル、Ｈｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測行列、ｖｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の平均０、共分散行列Ｒｋの観測雑音ベクトル、σａ ｋとσｅ ｋは、観測時刻ｔｋにおける観測雑音の方位角と高低角の標準偏差である。
上述したステップＳＴ１０６では、ステップＳＴ２０４において算出された目標距離ｒ（＾）ｋ−１を入力する。なお、目標距離ｒ（＾）ｋ−１は、データ融合航跡に基づいて、以下の式で算出する。
ここで、ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の目標のデータ融合航跡の位置のｘ、ｙ、ｚ成分、ｘ０、ｙ０、ｚ０は、パッシブセンサ１の位置のｘ、ｙ、ｚ成分である。
なお、外部装置（アクティブセンサとアクティブセンサ処理部）としては、レーダ装置等を使用できる。また、パッシブセンサ１と、略同位置に置かれたレーザ測距装置等の測距装置を用いて、目標距離を直接測定するように構成することができる。
上述したステップＳＴ１０７では、補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離ｒ（
＾）ｋ−１）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
＾）ｋ−１）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
上述したステップＳＴ１０８では、前回観測時の平滑処理の結果とプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
ここで、ｘ（＾）ｐ ｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトル、Ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｐ ｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトル、Ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑誤差共分散行列である。
上述したステップＳＴ１０３では、パッシブセンサ１からの観測値と予測処理の結果を用いて、以下の式で表される平滑処理を実施する。
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１のカルマンゲイン行列、ｘ（＾）ｐ ｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル、Ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑誤差共分散行列である。また、Ａ−１は、行列Ａの逆行列を示す。
以上説明したように、本発明の実施例１に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６ａは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（目標距離）をパッシブセンサ処理部２ａに送り、パッシブセンサ処理部２ａは、補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出し、この値から間接的に算出されるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）を、航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部２ａからの航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。
なお、上記では、パッシブセンサ処理部２ａの目標の状態ベクトルとして、極座標系を用いた例を示したが、特許文献２に示されているように、カメラの画像上の目標の位置（水平、垂直座標とその速度）等を用いるように構成することができる。
また、上述した実施例１に係る目標追跡装置では、補正情報算出部６ａは補正情報として目標距離を算出し、パッシブセンサ処理部２ａは、この補正情報（目標距離）に基づいてプロセス雑音共分散行列を算出したが、補正情報算出部６ａは補正情報としてプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ処理部２ａは、この補正情報（プロセス雑音共分散行列）に基づいてフィルタゲインを算出するように構成することができる。
本発明の実施例２に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｂおよびパッシブセンサ処理部２ｂにそれぞれ変更されて構成されている。以下では、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
補正情報算出部６ｂは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部２ｂに送る。
パッシブセンサ処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。
次に、上記のように構成される本発明の実施例２に係る目標追跡装置の動作を説明する。図３（ａ）は、実施例２に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部２ｂにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図３（ｂ）は、データ融合部５において行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図２のフローチャートに示した実施例１に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図２で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
まず、パッシブセンサ処理部２ｂにおいて行われる処理を、図３（ａ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、まず、観測値が入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセンサ処理部２ｂからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部２ｂに送る。
次いで、補正情報入力処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、補正情報算出部６ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）を入力する。
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１０８において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値およびその共分散行列を算出する。
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断されると、パッシブセンサ処理部２ｂにおける処理は終了する。
次に、データ融合部５において行われる処理を、図３（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力される（ステップＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｂからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
次いで、データ融合処理が実行される（ステップＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｂからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｂに送る。このデータ融合処理は、図９のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ２０５）。すなわち、補正情報算出部６ｂは、データ融合部５からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報（プロセス雑音共分散行列）としてパッシブセンサ処理部２ｂに送る。なお、外部装置（アクティブセンサとアクティブセンサ処理部）としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できる特許文献３等に開示されたアダプティブカルマンフィルタや非特許文献３等に開示されたＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における処理は終了する。
次に、補正情報算出部６ｂとパッシブセンサ処理部２ｂで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルとパッシブセンサ１の観測モデルは、実施例１と同じであるので説明を省略する。
上述したステップＳＴ１０９では、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、ステップＳＴ２０５において算出されたプロセス雑音共分散行列を入力する。なお、ステップＳＴ２０５では、アクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列Ｑａ ｋ−１とデータ融合部５から出力されるデータ融合航跡とに基づいて、補正情報として、パッシブセンサ１から見たプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
ここで、アクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列Ｑａ ｋ−１が以下の（３５）式で表されるとすると、変換行列Ｔｋ−１は、（３６）式のようになる。なお、（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ａｋ−１、ｅｋ−１）は、座標変換によって、データ融合航跡をパッシブセンサ１から見た目標の位置ベクトル（直交座標系と極座標系）に変換した値である。
なお、定義（設定）した運動モデルが実際の運動モデルと厳密に当てはまらない場合、モデル化の誤差成分を加味して、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出するように構成することができる。また、上記（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ａｋ−１、ｅｋ−１）は、データ融合航跡から算出したが、アクティブセンサ処理部４から出力される航跡に基づいて算出するように構成することができる。
ステップＳＴ１０８およびステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
以上説明したように、本発明の実施例２に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６ｂは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列）をパッシブセンサ処理部２ｂに送り、パッシブセンサ処理部２ｂは、補正情報（プロセス雑音共分散行列）から間接的に算出されるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）を、航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部２ｂからの航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。
本発明の実施例３に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｃおよびパッシブセンサ処理部２ｃにそれぞれ変更されて構成されている。以下では、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
補正情報算出部６ｃは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、（１７）式で定義（設定）した極座標系の等速運動モデルが直交座標系の等速運動モデルと厳密に当てはまらないことにより発生する目標の角加速度を制御入力ベクトルとみなして算出し、補正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｃに送る。
パッシブセンサ処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。また、パッシブセンサ処理部２ｃは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
次に、上記のように構成される本発明の実施例３に係る目標追跡装置の動作を説明する。図４（ａ）は、実施例３に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部２ｃにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図４（ｂ）は、データ融合部５において行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図２のフローチャートに示した実施例１に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図２で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
まず、パッシブセンサ処理部２ｃにおいて行われる処理を、図４（ａ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、まず、観測値が入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセンサ処理部２ｃからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部２ｃに送る。
次いで、補正情報入力処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ１１０）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、補正情報算出部６ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）を入力する。
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１１）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１１１において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値およびその共分散行列を算出する。
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断されると、目標追跡処理は終了する。
次に、データ融合部５において行われる処理を、図４（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力される（ステップＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｃからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
次いで、データ融合処理が実行される（ステップＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｃからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｃに送る。このデータ融合処理は、図９のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ２０６）。すなわち、補正情報算出部６ｃは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベクトルを算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｃに送る。
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における処理は終了する。
次に、補正情報算出部６ｃとパッシブセンサ処理部２ｃで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。
ここで、ｘｐ ｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋとその速度成分からなる状態ベクトル、ｕｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋの加速度成分からなる制御入力ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓ ｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける目標までの距離である。また、ＡＴは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。
パッシブセンサ１の観測モデルは、実施例１と同じであるので説明を省略する。
上述したステップＳＴ１１０では、ステップＳＴ２０６において算出された制御入力ベクトルを入力する。なお、ステップＳＴ１１０では、データ融合部５から出力される目標のデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、制御入力ベクトル（角加速度）ｕｋ−１を算出する。
なお、制御入力ベクトル（角加速度）ｕｋ−１は、以下の式で算出する。
ここで、（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ｘ（・）ｋ−１、ｙ（・）ｋ−１、ｚ（・）ｋ−１）、（ａ（・）ｋ−１、ｅ（・）ｋ−１）は、座標変換によって、データ融合航跡をパッシブセンサ１から見た目標の位置ベクトル、速度ベクトルおよび角速度ベクトル成分に変換した値である。
上述したステップＳＴ１１１では、前回観測時の平滑処理の結果と制御入力ベクトルｕｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１の算出は、目標距離の真値ｒｋ−１が得られないため、予め設定された目標距離ｒｐｒｅｓｅｔが用いられる。
上述したステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
以上説明したように、本発明の実施例３に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６ｃは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（制御入力ベクトル）をパッシブセンサ処理部２ｃに送り、パッシブセンサ処理部２ｃは、補正情報算出部６ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）に基づいて、目標の航跡を算出するので、パッシブセンサ処理部２ｃからの航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。
本発明の実施例４に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｄおよびパッシブセンサ処理部２ｄにそれぞれ変更されて構成されている。以下では、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
補正情報算出部６ｄは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、目標のプロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトルを算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
パッシブセンサ処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）に基づいて平滑値および予測値を算出し、データ融合部５に送る。また、パッシブセンサ処理部２ｄは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
次に、上記のように構成される本発明の実施例４に係る目標追跡装置の動作を説明する。図５（ａ）は、実施例４に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部２ｄにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図５（ｂ）は、データ融合部５において行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図２〜図４のフローチャートに示した実施例１〜実施例３に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図２〜図４のフローチャートで使用した符号と同じ符号を付して説明する。
まず、パッシブセンサ処理部２ｄにおいて行われる処理を、図５（ａ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、まず、観測値が入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセンサ処理部２ｄからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
次いで、補正情報入力処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、補正情報算出部６ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）を入力する。
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ１１０）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、補正情報算出部６ｄからの補正情報（制御入力ベクトル）を入力する。
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１１２において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値とその共分散行列を算出する。
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断されると、目標追跡処理は終了する。
次に、データ融合部５において行われる処理を、図５（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力される（ステップＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｄからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
次いで、データ融合処理が実行される（ステップＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｄからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｄに送る。このデータ融合処理は、図９のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ２０５）。すなわち、補正情報算出部６ｄは、データ融合部５からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報（プロセス雑音共分散行列）としてパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ２０６）。すなわち、補正情報算出部６ｄは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベクトルを算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における処理は終了する。
次に、補正情報算出部６ｄとパッシブセンサ処理部２ｄで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルは、実施例３と同じであるので説明を省略する。また、パッシブセンサ１の観測モデルは、実施例１と同じであるので説明を省略する。また、上述したステップＳＴ１０９の処理内容は、実施例２と同じであり、ステップＳＴ１１０の処理内容は、実施例３と同じであるので説明を省略する。
上述したステップＳＴ１１２では、前回観測時の平滑処理の結果、（３４）式のプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１および（４３）式の制御入力ベクトルｕｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
上述したステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
以上説明したように、本発明の実施例４に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６ｄは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）をパッシブセンサ処理部２ｄに送り、パッシブセンサ処理部２ｄは、補正情報算出部６ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）に基づいて、目標の航跡を算出するので、パッシブセンサ処理部２ｄからの航跡誤差（ランダム成分とバイアス成分）を小さくすることができる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差（ランダム成分とバイアス成分）を小さくすることができる。
なお、上述した実施例４では、プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトルとを組み合わせる例を示したが、目標距離と制御入力ベクトルを組み合わせるように構成することができる。
また、上述した実施例１〜実施例４に係る目標追跡装置は、図６に示すように変形することができる。図６（ａ）は、パッシブセンサ処理部２ａ〜２ｄとデータ融合部５との間を通信部７ａおよび通信部７ｃを介して接続するとともに、アクティブセンサ処理部４とデータ融合部５との間を通信部７ｂおよび通信部７ｃを介して接続し、さらに、補正情報算出部６ａ〜６ｄとパッシブセンサ処理部２ａ〜２ｄとの間を通信部７ａおよび通信部７ｄを介して接続したので、パッシブセンサ１、パッシブセンサ処理部２ａ〜２ｄ、アクティブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４を含むブロックと、データ融合部５および補正情報算出部６ａ〜６ｄを含むブロックとを別体に構成できる。
図６（ｂ）は、図６（ａ）に示した構成において、さらに、パッシブセンサ１とパッシブセンサ処理部２ａ〜２ｄとの間を通信部８ｅおよび通信部８ｆを介して接続したものである。この構成により、パッシブセンサ１を含むブロックと、パッシブセンサ処理部２ａ〜２ｄ、アクティブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４を含むブロックと、データ融合部５および補正情報算出部６ａ〜６ｄを含むブロックとを別体に構成できる。
本発明は、パッシブセンサとして、パッシブレーダ、パッシブソナー、可視または赤外線カメラなど用いた目標追跡装置に適用可能である。
１ パッシブセンサ
２、２ａ〜２ｄ パッシブセンサ処理部
３ アクティブセンサ
４ アクティブセンサ処理部
５ データ融合部
６ａ〜６ｄ 補正情報算出部
７ａ〜７ｄ、８ａ〜８ｆ 通信部
２、２ａ〜２ｄ パッシブセンサ処理部
３ アクティブセンサ
４ アクティブセンサ処理部
５ データ融合部
６ａ〜６ｄ 補正情報算出部
７ａ〜７ｄ、８ａ〜８ｆ 通信部
Claims (5)
- 目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいてプロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。 - 目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。 - 目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の航跡を予測した値を算出することを特徴とする目標追跡装置。 - 目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡、または、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、または、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の航跡を予測した値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて算出されたプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。 - 前記パッシブセンサ処理部は、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡算出に用いるフィルタゲインを算出することを特徴とする請求項１、２、４のいずれか1項に記載の目標追跡装置。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2009198348A JP5542393B2 (ja) | 2009-08-28 | 2009-08-28 | 目標追跡装置 |
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|---|---|---|---|
| JP2009198348A JP5542393B2 (ja) | 2009-08-28 | 2009-08-28 | 目標追跡装置 |
Publications (3)
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