JP5748946B2 - 目標追跡装置 - Google Patents

Description

本発明は、目標の角度を測定するパッシブセンサを用いて、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、追跡処理部２および制御部３を備えている。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、測角データとして追跡処理部２に送る。

追跡処理部２は、パッシブセンサ１からの測角データ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、制御部３に送る。追跡処理部２の詳細は後述する。制御部３は、追跡処理部２からの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従来の目標追跡装置の動作を説明する。図８は、従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。

目標追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の測角データを算出して追跡処理部２に送る。追跡処理部２は、パッシブセンサ１から送られてくる測角データを入力する。

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０２）。すなわち、追跡処理部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、目標の予測値およびその共分散行列を算出する。

次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２は、パッシブセンサ１からの目標の測角データと、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、目標の平滑値とその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。

次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２からの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、追跡処理部２の処理内容について、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、ｘ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける方位角ａ_ｋ、高低角ｅ_ｋおよびそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆ_ｋ＋１とＧ_ｋ＋１は、観測時刻ｔ_ｋから観測時刻ｔ_ｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平均０、共分散行列Ｑ_ｋのプロセス雑音ベクトル、σ^ｓ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける目標までの距離である。また、Ａ^Ｔは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉ_ｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏ_ｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。

パッシブセンサの観測モデルを以下のように定義する。

ここで、ｙ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の観測ベクトル、Ｈ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の観測行列、ｖ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の平均０、共分散行列Ｒ_ｋの観測雑音ベクトル、σ^ａ _ｋとσ^ｅ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋ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ｔ_ｋの予測ベクトル、Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）^ｐ _{ｋ−１｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋ−１の平滑ベクトル、Ｐ_{ｋ−１｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋ−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Ｑ_ｋ−１の算出は、目標距離の真値ｒ_ｋ−１が得られないため、予め設定された目標距離ｒ_{ｐｒｅｓｅｔ}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からの測角データ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ｔ_ｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋ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ｔ_ｋの平滑ベクトル、Ｐ_ｋ｜ｋは、観測時刻ｔ_ｋ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、パッシブセンサ１の追跡処理では、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Ｑ_ｋ−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、非特許文献１に示すように、直交座標系で等速直線運動を行なっている目標に対しても、極座標系では、角加速度や角加速度の微分成分が発生するが、観測値からこの成分を推定して、プロセス雑音共分散行列Ｑ_ｋ−１に反映させることは難しく、航跡誤差が大きくなる。

特開平７−１２８４３６号公報 特開２００９−３８７７７号公報 特開２００２−１８１９２６号公報

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

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、追跡精度を向上させることが難し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測角データとして出力するパッシブセンサと、前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサから前記目標までの距離を算出し、前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に応じて連続的に変化し且つ前記距離が小さくなるに連れてより大きな値となる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、前記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測角データとして出力するパッシブセンサと、前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される直交座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、式（３４）、式（３５）、式（３６）を用いて前記パッシブセンサの位置における前記目標の極座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ _ｋ−１ を算出し、

ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ が式（３５）で表されるとすると、変換行列Ｔ _ｋ−１ は、式（３６）のようになる。なお、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−１ ）、（ａ _ｋ−１ 、ｅ _ｋ−１ ）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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。

前記追跡処理部は、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、前記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測角データとして出力するパッシブセンサと、前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として式（４４）により角加速度ｕ _ｋ−１ を算出して制御入力として出力し、

（ここで、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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に変換した値である。）
前記追跡処理部は、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、前記目標の予測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測角データとして出力するパッシブセンサと、前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される前記目標の状態ベクトル、または、前記外部装置から入力される直交座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、式（４４）により角加速度ｕ _ｋ−１ を算出して制御入力として出力し、

（ここで、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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に変換した値である。）
かつ、前記パッシブセンサから前記目標までの距離、または、式（３４）、式（３５）、式（３６）を用いて前記パッシブセンサの位置における前記目標の極座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ _ｋ−１ を算出し、

ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ が式（３５）で表されるとすると、変換行列Ｔ _ｋ−１ は、式（３６）のようになる。なお、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−１ ）、（ａ _ｋ−１ 、ｅ _ｋ−１ ）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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。

前記追跡処理部は、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前記目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて算出した極座標系の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極座標系のプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記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、外部から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサからの測角データを入力して目標の航跡を算出するための補正情報であって、該パッシブセンサを中心とする座標系における補正情報を算出し、パッシブセンサからの測角データと補正情報とに基づいて、該パッシブセンサを中心とする座標系における目標の航跡を算出するので、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できる。

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。 本発明の実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施例２に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すである。 本発明の実施例４に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すである。 本発明の実施例１〜実施例４の変形例に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。 従来の目標追跡装置の構成を示すブロック図である。 従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。

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、追跡処理部２ａ、制御部３、通信部４および補正情報算出部５ａを備えている。

パッシブセンサ１は、目標の角度を測定し、測角データとして追跡処理部２に送る。通信部４は、外部装置から入力される目標の状態ベクトルを補正情報算出部５ａに送る。補正情報算出部５ａは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標までの距離を算出し、追跡処理部２ａに送る。

追跡処理部２ａは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ａ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、制御部３に送る。制御部３は、追跡処理部２ａからの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１に係る目標追跡装置の動作を説明する。図２は、実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、従来の目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、従来の目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。

追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２に送る。

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ＳＴ１０６）。すなわち、補正情報算出部５ａは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標までの距離を算出し、補正情報（目標距離）として追跡処理部２ａに送る。

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、追跡処理部２ａは、補正情報算出部５ａ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Ｑ_ｋ−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、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Ｑ_ｋ−１とに基づいて、目標の予測値およびその共分散行列を算出する。

次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ａは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとステップ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し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。

次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ａからの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、補正情報算出部５ａと追跡処理部２ａの処理内容について、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、ｘ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける方位角ａ_ｋ、高低角ｅ_ｋとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆ_ｋ＋１とＧ_ｋ＋１は、観測時刻ｔ_ｋから観測時刻ｔ_ｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σ^ｓ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける目標までの距離である。また、Ａ^Ｔは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉ_ｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏ_ｎ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、ｙ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の観測ベクトル、Ｈ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の観測行列、ｖ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の平均０、共分散行列Ｒ_ｋの観測雑音ベクトル、σ^ａ _ｋとσ^ｅ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋ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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報として、目標距離ｒ（＾）_ｋ−１を算出する。

ここで、ｘ_ｋ−１、ｙ_ｋ−１、ｚ_ｋ−１は、観測時刻ｔ_ｋ−１の目標の状態ベクトルの位置のｘ、ｙ、ｚ成分、ｘ_０、ｙ_０、ｚ_０は、パッシブセンサ１の位置のｘ、ｙ、ｚ成分である。

なお、外部装置としては、アクティブセンサである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５ａ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Ｑ_ｋ−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Ｑ_ｋ−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ｔ_ｋの予測ベクトル、Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）^ｐ _{ｋ−１｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋ−１の平滑ベクトル、Ｐ_{ｋ−１｜ｋ−１}は、観測時刻ｔ_ｋ−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からの測角データ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ｔ_ｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋ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ｔ_ｋの平滑ベクトル、Ｐ_ｋ｜ｋは、観測時刻ｔ_ｋ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５ａは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（目標距離）を追跡処理部２ａに送り、追跡処理部２ａは、補正情報算出部５ａ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Ｑ_ｋ−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、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、追跡処理部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５ａは補正情報として目標距離を算出し、追跡処理部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するように構成したが、補正情報算出部５ａは補正情報としてプロセス雑音共分散行列を算出し、追跡処理部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５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｂおよび追跡処理部２ｂ（いずれも図示は省略）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についてのみ説明する。

補正情報算出部５ｂは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、追跡処理部２ｂに送る。

追跡処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｂ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、制御部３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は、実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。

追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｂに送る。

次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、補正情報算出部５ｂは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報（プロセス雑音共分散行列）として追跡処理部２ｂに送る。なお、外部装置としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できる、例えば特許文献３等に記載のアダプティブカルマンフィルタや非特許文献３等に記載のＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、追跡処理部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５ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて、目標の予測値およびその共分散行列を算出する。

次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとステップ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し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。

次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｂからの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、補正情報算出部５ｂと追跡処理部２ｂの処理内容について、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、外部装置から入力される目標の状態ベクトル（プロセス雑音共分散行列Ｑ^ａ _ｋ−１を含む）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Ｑ_ｋ−１を算出する。

ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑ^ａ _ｋ−１が以下の（３５）式で表されるとすると、変換行列Ｔ_ｋ−１は、（３６）式のようになる。なお、（ｘ_ｋ−１、ｙ_ｋ−１、ｚ_ｋ−１）、（ａ_ｋ−１、ｅ_ｋ−１）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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。

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。

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Ｑ_ｋ−１を算出するように構成することができる。

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５ｂは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列）を追跡処理部２ｂに送り、追跡処理部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、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５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｃおよび追跡処理部２ｃ（いずれも図示は省略）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についてのみ説明する。

補正情報算出部５ｃは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは（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、追跡処理部２ｃに送る。

追跡処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｃ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、制御部３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は、実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１または実施例２に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１または実施例２に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。

追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｃ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ＳＴ１１０）。すなわち、補正情報算出部５ｃは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標の制御入力ベクトルを算出し、補正情報（制御入力ベクトル）として追跡処理部２ｃに送る。

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１１）。すなわち、追跡処理部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５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測値およびその共分散行列を算出する。

次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの目標の測角データと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し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。

次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｃからの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、補正情報算出部５ｃと追跡処理部２ｃの処理内容について、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、ｘ^ｐ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける方位角ａ_ｋ、高低角ｅ_ｋとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、ｕ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける方位角ａ_ｋ、高低角ｅ_ｋの加速度成分からなる制御入力ベクトル、Ｆ_ｋ＋１とＧ_ｋ＋１は、観測時刻ｔ_ｋから観測時刻ｔ_ｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋの平均０、共分散行列Ｑ_ｋのプロセス雑音ベクトル、σ^ｓ _ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒ_ｋは、観測時刻ｔ_ｋにおける目標までの距離である。また、Ａ^Ｔは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉ_ｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏ_ｎ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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報として、制御入力ベクトル（角加速度）ｕ_ｋ−１を算出する。

なお、制御入力ベクトル（角加速度）ｕ_ｋ−１は、以下の式で算出する。

ここで、（ｘ_ｋ−１、ｙ_ｋ−１、ｚ_ｋ−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、外部装置
から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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ｕ_ｋ−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Ｑ_ｋ−１の算出は、目標距離の真値ｒ_ｋ−１が得られないため、予め設定された目標距離ｒ_{ｐｒｅｓｅｔ}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５ｃは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（制御入力ベクトル）を追跡処理部２ｃに送り、追跡処理部２ｃは、補正情報算出部５ｃ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、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５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｄおよび追跡処理部２ｄ（いずれも図示は省略）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についてのみ説明する。

補正情報算出部５ｄは、通信部４から送られてくる目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは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、追跡処理部２ｄに送る。

追跡処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｄ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）に基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３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は、実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１〜実施例３に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１〜実施例３に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。

追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｃに送る。

次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報（プロセス雑音共分散行列）として追跡処理部２ｄに送る。なお、外部装置としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できるアダプティブカルマンフィルタやＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。

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、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標の制御入力ベクトルを算出し、補正情報（制御入力ベクトル）として追跡処理部２ｄに送る。

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１２）。すなわち、追跡処理部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５ｄ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、目標の予測値およびその共分散行列を算出する。

次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの目標の測角データと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、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。

次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｄからの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、補正情報算出部５ｄと追跡処理部２ｄの処理内容について、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。

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ｕ_ｋ−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５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）を追跡処理部２ｄに送り、追跡処理部２ｄは、補正情報算出部５ｄ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、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、補正情報算出部５ａ〜５ｄと追跡処理部２ａ〜２ｄとの間に通信部６ａおよび通信部６ｂを設け、補正情報算出部５ａ〜５ｄを含むブロックと追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックとを別体に構成したものである。

図６（ｂ）は、追跡処理部２ａ〜２ｄとパッシブセンサ１との間に通信部６ｃおよび通信部６ｄを設け、パッシブセンサ１を含むブロックと追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックとを別体に構成したものである。

図６（ｃ）は、補正情報算出部５ａ〜５ｄと追跡処理部２ａ〜２ｄとの間に通信部６ａおよび通信部６ｂｃを設けるとともに、通信部６ｂｃとパッシブセンサ１との間に通信部６ｄを設け、補正情報算出部５ａ〜５ｄを含むブロック、パッシブセンサ１を含むブロックおよび追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックの各々を別体に構成したものである。

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 追跡処理部
３ 制御部
４、６ａ〜６ｄ 通信部
５ａ〜５ｄ 補正情報算出部

Claims (5)

1. 目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサと、
   前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
   前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサから前記目標までの距離を算出し、
   前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に応じて連続的に変化し且つ前記距離が小さくなるに連れてより大きな値となる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、前記目標の航跡を算出すること
   を特徴とする目標追跡装置。
2. 目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサと、
   前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
   前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される直交座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、式（３４）、式（３５）、式（３６）を用いて前記パッシブセンサの位置における前記目標の極座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ _ｋ−１ を算出し、
   

   

   ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ が式（３５）で表されるとすると、変換行列Ｔ _ｋ−１ は、式（３６）のようになる。なお、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−１ ）、（ａ _ｋ−１ 、ｅ _ｋ−１ ）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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。
   

   

   前記追跡処理部は、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、前記目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。
3. 目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサと、
   前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
   前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、式（４４）により角加速度ｕ _ｋ−１ を算出して制御入力として出力し、
   

   

   （ここで、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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に変換した値である。）
   前記追跡処理部は、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、前記目標の予測値を算出することを特徴とする目標追跡装置。
4. 目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサと、
   前記パッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
   前記補正情報算出部は、前記パッシブセンサの位置とは異なる位置にある外部装置から入力される前記目標の状態ベクトル、または、前記外部装置から入力される直交座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、式（４４）により角加速度ｕ _ｋ−１ を算出して制御入力として出力し、
   

   

   （ここで、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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に変換した値である。）
   かつ、前記パッシブセンサから前記目標までの距離、または、式（３４）、式（３５）、式（３６）を用いて前記パッシブセンサの位置における前記目標の極座標系のプロセス雑音共分散行列Ｑ _ｋ−１ を算出し、
   

   

   ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑ ^ａ _ｋ−１ が式（３５）で表されるとすると、変換行列Ｔ _ｋ−１ は、式（３６）のようになる。なお、（ｘ _ｋ−１ 、ｙ _ｋ−１ 、ｚ _ｋ−１ ）、（ａ _ｋ−１ 、ｅ _ｋ−１ ）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ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。
   

   

   前記追跡処理部は、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前記目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて算出した極座標系の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極座標系のプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。
5. 前記追跡処理部は、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記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。

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