JP6351497B2 - 目標類識別装置 - Google Patents

Description

本発明は、目標の行動及び形状に関する観測情報から目標の類識別を行う目標類識別装置に関するものである。

飛翔体などの目標に関する観測情報（レーダによる検出情報や追尾情報など）を基に、目標の類識別を行う装置として、例えば、特許文献１〜３に示すようなものがあった。
特許文献１には、飛翔体の類識別（ミサイル、固定翼機、回転翼機）を行うことを目的として、レーダによる目標の観測情報（高度、速度、レンジプロファイル、ドップラ分布等）から所与の閾値を用いてルールベースで類識別結果を算出する構成が示されている。また、特許文献２には、船種の識別を行うことを目的として、目標の観測情報として電子情報（周波数、パルス幅等）、画像情報（アンテナ、サイズ等）、レーダ観測情報（位置、速度等）、音響情報（音響特性）等を推論部に入力することで類識別結果を算出する装置が示されている。推論手法は、入力情報の欠如・曖昧さを扱うことができる既存手法（ベイジアンネットワーク等）を用いることが想定されている。

さらに、特許文献３には、航空機等の目標の類識別を行うことを目的として、目標の観測情報として「観測された位置・速度・形状を時系列に格納したもの」を用いることが示されている。類識別結果として次の二つを提示する。
・目標の観測情報の集合と一致度の高い過去事例を提示する。過去事例は、ある目標に関して「観測された位置・速度・形状を時系列に格納したもの」及び「（実測された）種類」の情報である。
・目標の観測情報と一致度の高い模擬事例。模擬事例の集合は、類識別対象とする目標の観測情報の位置・速度の時系列データの集合に、想定する目標種別毎の形状をそれぞれ設定することで生成される。

特開２００３−３５７６９号公報 特開平６−２６６５６０号公報 特開２００３−２７９６４７号公報

しかしながら、例えば、特許文献１、２に記載された装置では、目標種類毎の行動（高度、速度等）が時間経過により変化する場合を考慮した類識別結果を得ることができないという課題があった。また、特許文献３に記載された装置では、過去事例が登録されていない場合、目標種類毎の行動（高度、速度等）が時間経過により変化する場合を考慮した類識別結果を得ることができないという課題があった。さらに、これら特許文献１、２、３に記載された装置では、ある目標の類識別を行う際に、その目標であると同定済みの観測情報しか利用していないため、類識別を行う際の精度の向上が困難であるという課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、目標類識別の精度を向上させることのできる目標類識別装置を得ることを目的とする。

この発明に係る目標類識別装置は、目標種類毎の標準となる行動手順を示す標準行動手順の情報と、目標種類毎の標準となる形状を示す標準形状の情報と、目標種類毎の行動限界を示す行動限界の情報とが格納された標準情報データベースと、目標の行動及び形状に関する観測情報から、目標毎に、類識別推定に用いる観測情報の集合を抽出する目標観測情報抽出部と、目標観測情報抽出部が抽出した類識別推定に用いる観測情報の集合の目標種類を、標準情報データベースに格納されている標準行動手順と標準形状と行動限界とに基づいて推定する目標種類推定部とを備えたものである。

この発明の目標類識別装置は、類識別推定に用いる観測情報の集合の目標種類を、標準情報データベースに格納されている標準行動手順と標準形状と行動限界とに基づいて推定するようにしたので、目標類識別の精度を向上させることができる。

この発明の実施の形態１による目標類識別装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１による目標類識別装置の標準情報データベースの標準行動手順を示す説明図である。 この発明の実施の形態１による目標類識別装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１による目標類識別装置の同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報を抽出する動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１による目標類識別装置の目標種類推定部で用いるベイジアンネットワークの例を示す説明図である。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による目標類識別装置を示す構成図である。
図１に示す目標類識別装置は、標準情報データベース１、目標観測情報記憶部２、目標観測情報抽出部３、目標種類推定部４を備えている。標準情報データベース１は、目標種類毎の標準行動手順１１と標準形状１２と行動限界１３が格納されており、これらの情報としては、例えば、目標種類毎に、次のようなものが格納される。
・標準行動手順１１：出発基地（例えば、目標が航空機・船等から出発する場合があり得る）、速度・高度の変更手順
・標準形状１２：画像データ等における形状モデル、サイズ
・行動限界１３：最大・最小速度、最大・最小高度、連続行動可能量（例えば、飛翔可能距離）

図２に、飛翔体の標準行動手順１１の例を示す。図２に示す標準行動手順１１は、目標の出発基地、及び、所定の目的地（または、目的地域）までの距離に応じて目標の行動（高度、速度）がどのように変化するかを示した表である。表中、「−」で記述する箇所は、その目標種類が飛翔可能距離の制約から存在しない可能性が高い領域であることを示す。例えば、目標種類がタイプＡの場合、出発基地がタイプαであり、飛翔可能距離は３００ｋｍ、高高度・中速で飛行を開始し、目的地までの距離が５０ｋｍ地点を過ぎると降下を開始し、高速となるタイプの目標の行動手順を示している。また、目標種類がタイプＢの場合、出発基地がタイプβであり、飛翔可能距離は５０ｋｍ、低高度・高速で飛行する目標を示している。さらに、目標種類がタイプＣの場合、出発基地がタイプγであり、飛翔可能距離は１００ｋｍ、中高度・低速で飛行を開始し、目的地までの距離が５０ｋｍ地点を過ぎると降下を開始し、高速となる目標を示している。

目標観測情報記憶部２は、目標の行動及び形状に関する観測情報を時系列に格納する記憶部である。目標観測情報抽出部３は、目標観測情報記憶部２から目標毎に、「類識別推定に用いる観測情報の集合」を抽出する処理部である。目標種類推定部４は、目標観測情報抽出部３抽出した「類識別推定に用いる観測情報の集合」の目標種類を、標準情報データベース１に格納されている目標種類毎の標準行動手順１１、標準形状１２、行動限界１３に基づいて推定する処理部である。

なお、目標類識別装置はコンピュータを用いて実現され、目標観測情報抽出部３及び目標種類推定部４は、それぞれの機能に対応したプログラムを図示しないメモリに格納し、これらのプログラムをＣＰＵが読み出して実行することで構成されている。あるいは、目標観測情報抽出部３及び目標種類推定部４を少なくともいずれか一方を専用のハードウェアで構成してもよい。また、標準情報データベース１及び目標観測情報記憶部２は、ハードディスク装置や半導体メモリといった記憶装置上に設けられている。

次に、実施の形態１の目標類識別装置の動作について説明する。
目標観測情報記憶部２は、目標の行動及び形状に関する観測情報を時系列に格納する。観測情報として、例えば、次のようなものが格納される。
・レーダ等により観測された目標の位置及び速度
・光学センサ等により観測された目標の位置及び画像データ（サイズ、形状）
・光学センサ等により観測された目標が出発し得る基地の位置及び種類（航空機、船等）
さらに、各観測情報には観測したセンサの性能も追記される。また、各観測情報には「目標毎に付与される識別番号」を意味するＩＤが付与される。ただし、この識別番号は、次のような理由から、「同じ目標であっても、観測情報によって異なる識別番号が付与されている場合」が有りえる。
・センサがＩＤ付与後の目標を失探し、再び探知可能となった際に、新しい目標としてＩＤが付与される。
・複数センサで観測情報を収集する場合に、センサ間で目標の同定処理（共通のＩＤ番号を利用するように対応付けを行う処理）が行われてなく、別のＩＤが付与される。

目標観測情報抽出部３は、目標観測情報記憶部２から、類識別対象とする目標毎に「類識別推定に用いる観測情報の集合」を抽出する。
図３は、目標観測情報抽出部３及び目標種類推定部４の動作を示すフローチャートであり、以下、このフローチャートに沿って各ステップを説明する。なお、ステップＳＴ１〜ＳＴ４が目標観測情報抽出部３の動作であり、ステップＳＴ５が目標種類推定部４の動作である。
［ステップＳＴ１］
基準とする観測情報を選択する。例えば、次のような観測情報を選択する。選択した観測情報が持つＩＤの目標が類識別対象であり、以後、これを類識別対象ＩＤと呼ぶ。
・ユーザが指定した観測情報。
・類識別結果を算出していない観測情報（最新の観測情報から順に選択されると想定する）。
［ステップＳＴ２］
類識別対象ＩＤと同じＩＤが付与されている観測情報を抽出する。以後、この観測情報を「同定済みの観測情報」と呼ぶ。

［ステップＳＴ３］
「類識別対象ＩＤを持たない観測情報（以後、非同定観測情報と呼ぶ）の集合」の中から、標準情報データベース１に基づき、「同定済みの観測情報集合と整合性を持つ観測情報」を抽出する。すなわち、上述したように「同じ目標であっても、観測情報によって異なる識別番号が付与されている場合」が有りえるため、より多くの観測情報を利用して目標類識別を行うために、このような「同定済みの観測情報集合と整合性を持つ観測情報」を抽出する。

図４は、ステップＳＴ３の抽出処理の詳細を示すフローチャートであり、例えば、次のような手順で抽出する。
＜ステップＳＴ３１＞
同定済みの観測情報集合の観測時間帯を「Told（最も過去の観測時刻）からTnew（最も新しい観測時刻）の間の時間帯」であるとした場合、次の非同定観測情報を抽出対象外とする。
・非同定観測情報集合の中で、次の条件１、２をいずれも満たす観測情報
条件１：同定済みの観測情報を取得したセンサによって観測された
条件２：観測時刻が「ToldからTnewの間の時間帯」である
・非同定観測情報集合の中で、次の条件３、４をいずれも満たす観測情報
条件３：同定済みの観測情報を取得したセンサとIDの統合処理が行われているセンサによって観測された
条件４：観測時刻が「ToldからTnewの間の時間帯」である
すなわち、このステップＳＴ３１で求める観測情報の目標は「類識別対象ＩＤの目標と同一でない（他の目標である）ことが確定されている」ことを意味する。

＜ステップＳＴ３２＞
標準情報データベース１の目標種類毎の標準行動手順１１、標準形状１２、行動限界１３を参照し、「同定済みの観測情報集合」が該当する目標種類を抽出する（複数の目標種類が抽出されることが有りえる）。ここで抽出した目標種類を「候補目標種類」と呼ぶ。
これら標準行動手順１１、標準形状１２及び行動限界１３を参照する目標種類の抽出処理としては、例えば次のように行う。
・標準行動手順１１に基づく抽出処理
（１）同定済みの観測情報集合を「観測位置と目的地との距離」で分類する（図２の場合、３００〜１００ｋｍ地点で観測された情報集合、１００〜５０ｋｍ地点で観測された情報集合、５０〜０ｋｍ地点で観測された情報集合に分類される）。
（２）各集合の速度、高度の平均値を算出する。
（３）標準情報データベース１を参照し、標準速度と平均速度の差、及び、標準高度と平均高度の差が閾値以下となる目標種類を候補として算出する。
・標準形状１２に基づく抽出方法
標準情報データベース１を参照し、同定済みの観測情報集合において「観測された形状」と「標準形状」の差が閾値以下となる目標種類を候補として抽出する。
・行動限界１３に基づく抽出方法
標準情報データベース１を参照し、同定済みの観測情報集合において「観測された最大速度と最大高度」がそれぞれ、標準行動限界を超えない目標種類を候補として抽出する。

＜ステップＳＴ３３＞
ステップＳＴ３２で抽出した候補目標種類毎に、類識別対象ＩＤの目標が、標準行動手順１１に基づき移動することを想定した目標移動経路を「同定済みの観測情報集合」から逆算する。以後、この経路を逆算経路と呼ぶ。
例えば、次のように逆算する。
同定済みの観測情報集合より、「最も過去の観測時刻（例：目標の追尾開始時刻）Told における観測位置(x_old,y_old,z_old)・速度Vold」を抽出する。以降、(x_old,y_old)と目的地間の距離が３０ｋｍであり、候補目標種類が「タイプC」である場合の例を説明する。
次に、(x_old,y_old)から目的地方向とは逆方向に「所定時間ΔTに速度Voldを乗算した値」だけ移動させた位置（以後、逆算位置と呼ぶ）を算出することを、逆算位置と目的地間の距離が５０ｋｍ地点になるまで繰り返す。逆算位置と目的地間の距離が５０ｋｍとなったら、標準行動手順１１の「タイプC」の１００〜５０ｋｍの標準速度でVoldを更新する。
次に、逆算位置と目的地間の距離が１００ｋｍ地点になるまで、逆算位置の算出を繰り返す。目的地からの距離が１００ｋｍとなったら目標移動経路の逆算を終了する（「タイプＣ」の標準行動手順１１では、３００〜１００ｋｍには、タイプＣの飛翔可能距離の制約から存在しない可能性が高い領域であることを示すため）。

＜ステップＳＴ３４＞
候補目標種類毎に、標準情報データベース１と逆算経路を参照し、次の条件を全て満たす非同定観測情報の集合を抽出する。
・行動限界内である。
・標準行動手順を満たす。
・標準形状の差が所定値以下である。
・逆算経路の時間帯に観測時刻が含まれ、かつ、「観測時刻における観測位置」と「逆算経路上の同時刻の位置」の差が所定値以下である。

上記手順において、「ステップＳＴ３３で逆算経路を算出し、ステップＳＴ３４でその逆算経路を用いて時間・位置的な整合性を判定している」が、次のように単純な条件判定を用いることも可能である。
「ステップＳＴ１で選択された観測情報」と比較して観測時刻が所定時間内である。
「ステップＳＴ１で選択された観測情報」と比較して観測位置が所定方角内である。

このような処理により「類識別推定に用いる観測情報の集合」が抽出される。すなわち、ある目標の「類識別推定に用いる観測情報の集合」は次の二つである。
・目標ＩＤ＝ｉであると同定済みの観測情報集合
・目標ＩＤ＝ｉであると同定済みの観測情報集合と整合性を持つ「非同定観測情報集合」

［ステップＳＴ４］
次に、目標観測情報抽出部３では上記手順で抽出された「類識別推定に用いる観測情報の集合」に「目標種類推定への影響度」を設定する。例えば、次のように設定する。
・同定済みの観測情報：大きい影響度を設定する。この際、観測センサの性能が良いほど、大きい影響度を設定する。
・非同定観測情報：同定済みの観測情報よりも小さい影響度を設定する。この際、同定済みの観測情報集合との整合性が高く、観測センサの性能が良いほど、大きい影響度を設定する。

［ステップＳＴ５］
目標種類推定部４は、標準情報データベース１に格納されている目標種類毎の標準行動手順１１、標準形状１２及び行動限界１３に基づき、目標観測情報抽出部３が抽出した「類識別推定に用いる観測情報の集合」の目標種類を推定する。この際、影響度が大きく設定された観測情報ほど、目標種類推定への影響度が大きくなるように目標種類推定を行う。このときの推論手段としては、ベイジアンネットワーク、Dempster-Shafer理論等の既存の推論手法を利用するが、標準情報データベース１の標準行動手順１１及び標準形状１２で想定される値を入力できるように構築するものとする。

ここでは、推論手法としてベイジアンネットワークを利用した場合を想定し、目標種類推定部４の動作例を説明する。図５に、図２に示す目標種類の標準行動手順を想定した場合のベイジアンネットワークの例を示す。目標観測情報抽出部３が抽出した「類識別推定に用いる観測情報の集合」から、ベイジアンネットワークの「標準行動手順、標準形状を示すノード（図５における白いノード）」に、各観測情報を入力することで目標類識別結果（図５における網掛けで示すノード）を得る。この際、各観測情報に設定された影響度が大きいほど、推定結果への影響が大きくなるように、大きい確率値を入力する。
観測情報の集合を入力して得られる目標類識別結果は、図５の網掛けのノードにおける次のような確率値として得られる。
・類識別対象IDの目標の種類が「タイプＡである確率」
・類識別対象IDの目標の種類が「タイプBである確率」
・類識別対象IDの目標の種類が「タイプCである確率」
・類識別対象IDの目標の種類が「Unknown（目標標準情報データベースに登録が無い目標）

以上説明したように、実施の形態１の目標類識別装置によれば、目標種類毎の標準となる行動手順を示す標準行動手順の情報と、目標種類毎の標準となる形状を示す標準形状の情報と、目標種類毎の行動限界を示す行動限界の情報とが格納された標準情報データベースと、目標の行動及び形状に関する観測情報から、目標毎に、類識別推定に用いる観測情報の集合を抽出する目標観測情報抽出部と、目標観測情報抽出部が抽出した類識別推定に用いる観測情報の集合の目標種類を、標準情報データベースに格納されている標準行動手順と、標準形状と、行動限界とに基づいて推定する目標種類推定部とを備えたので、目標の行動が時間的に変化する場合を考慮した目標類識別を行うため、目標類識別精度を向上させることができる。

また、実施の形態１の目標類識別装置によれば、目標観測情報抽出部は、特定の目標に対する類識別推定に用いる観測情報の集合として、特定の目標であると同定済みの観測情報を抽出すると共に、特定の目標であると同定されていない観測情報の中から、標準情報データベースを参照して、同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報を抽出するようにしたので、目標に関する観測情報をより多く利用できることから、目標類識別精度をさらに向上させることができる。

また、実施の形態１の目標類識別装置によれば、目標観測情報抽出部は、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報を抽出する際に、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報であっても、他の目標であると確定されている観測情報は抽出結果から除外するようにしたので、適切な観測情報が得られ、目標類識別精度をさらに向上させることができる。

また、実施の形態１の目標類識別装置によれば、目標観測情報抽出部は、類識別推定に用いる観測情報の集合として抽出した観測情報のうち、同定済みの観測情報に対しては、同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報よりも大きい値の影響度を設定し、目標種類推定部は、影響度が大きく設定された観測情報ほど、目標種類推定への影響度が大きくなるように目標種類推定を行うようにしたので、適切な観測情報に基づいて目標種類推定を行うことができ、目標類識別精度をさらに向上させることができる。

また、実施の形態１の目標類識別装置によれば、目標観測情報抽出部は、影響度を設定する際、同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報に対して、同定済みの観測情報との整合性が高いほど、大きい影響度を設定するようにしたので、適切な観測情報に基づいて目標種類推定を行うことができ、目標類識別精度をさらに向上させることができる。

また、実施の形態１の目標類識別装置によれば、目標観測情報抽出部は、影響度を設定する際、観測情報を取得したセンサの性能が良いほど、大きい影響度を設定するようにしたので、適切な観測情報に基づいて目標種類推定を行うことができ、目標類識別精度をさらに向上させることができる。

また、この実施の形態１における目標類識別装置を、目標の標準行動手順の初期段階に相当する観測情報のみが得られている状況で用いた場合、今後、接近してくる可能性が高い目標種別を早期に推定することができるという効果がある。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１ 標準情報データベース、２ 目標観測情報記憶部、３ 目標観測情報抽出部、４ 目標種類推定部、１１ 標準行動手順、１２ 標準形状、１３ 行動限界。

Claims (6)

1. 目標種類毎の標準となる行動手順を示す標準行動手順の情報と、目標種類毎の標準となる形状を示す標準形状の情報と、目標種類毎の行動限界を示す行動限界の情報とが格納された標準情報データベースと、
   目標の行動及び形状に関する観測情報から、当該目標毎に、類識別推定に用いる観測情報の集合を抽出する目標観測情報抽出部と、
   前記目標観測情報抽出部が抽出した前記類識別推定に用いる観測情報の集合の目標種類を、前記標準情報データベースに格納されている前記標準行動手順と前記標準形状と前記行動限界とに基づいて推定する目標種類推定部とを備えたことを特徴とする目標類識別装置。
2. 前記目標観測情報抽出部は、特定の目標に対する前記類識別推定に用いる観測情報の集合として、前記特定の目標であると同定済みの観測情報を抽出すると共に、前記特定の目標であると同定されていない観測情報の中から、前記標準情報データベースを参照して、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報を抽出することを特徴とする請求項１記載の目標類識別装置。
3. 前記目標観測情報抽出部は、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報を抽出する際に、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報であっても、他の目標であると確定されている観測情報は抽出結果から除外することを特徴とする請求項２記載の目標類識別装置。
4. 前記目標観測情報抽出部は、前記類識別推定に用いる観測情報の集合として抽出した観測情報のうち、前記同定済みの観測情報に対しては、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報よりも大きい値の影響度を設定し、
   前記目標種類推定部は、前記影響度が大きく設定された観測情報ほど、目標種類推定への影響度が大きくなるように目標種類推定を行うことを特徴とする請求項２または請求項３記載の目標類識別装置。
5. 前記目標観測情報抽出部は、前記影響度を設定する際、前記同定済みの観測情報と整合性を持つ観測情報に対して、前記同定済みの観測情報との整合性が高いほど、大きい影響度を設定することを特徴とする請求項４記載の目標類識別装置。
6. 前記目標観測情報抽出部は、前記影響度を設定する際、観測情報を取得したセンサの性能が良いほど、大きい影響度を設定することを特徴とする請求項４または請求項５記載の目標類識別装置。

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