JP6759130B2

JP6759130B2 - センサネットワークシステム、データ融合システム、センサバイアス推定装置、センサバイアス推定方法及びセンサバイアス推定プログラム

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Publication number: JP6759130B2
Application number: JP2017040733A
Authority: JP
Inventors: 英俊古川
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Priority date: 2017-03-03
Filing date: 2017-03-03
Publication date: 2020-09-23
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Also published as: JP2018146352A

Description

本実施形態は、目標を観測する複数のセンサがネットワークに接続されたセンサネットワークシステム、データ融合システム、各センサのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置、センサバイアス推定方法及びセンサバイアス推定プログラムに関する。

それぞれ目標を観測する複数のセンサがネットワークに接続されたセンサネットワークシステムでは、各センサで得られた観測データを融合するために、観測目標の相関処理や統合処理を行う。ところが、各センサにはバイアス（オフセットとも呼ばれる）があり、このバイアスが観測している目標の相関処理や統合処理の精度に影響を与える。

この影響を軽減するため、従来から、センサのバイアスを推定する方法として、センサからの観測データを一箇所に集めて、カルマンフィルタによりバイアスの推定を実施する方法、センサからの観測データと航跡データを一箇所に集めて、カルマンフィルタおよび最小２乗フィルタによりデータの融合とバイアスの推定を同時に実施する方法が提案されている。

特開２０１１−６４４８４号公報

岡田隆光，辻道信吾，小菅義夫，"３次元レーダのバイアス誤差推定"，電子情報通信学会技術研究報告，SANE97-43，July 1997 鏡慎吾，石川正俊，"センサフュージョン−センサネットワークの情報処理構造−"，電子情報通信学会論文誌 A，2005

以上のように、従来のセンサネットワークシステムに用いられるセンサバイアス推定装置では、センサからの観測データを一箇所に集めて、カルマンフィルタによりバイアスの推定を実施する方法があるが、この方法では、各センサのバイアスを推定するために、複数の略固定目標の同期観測が必要になるという課題がある。また、センサからの観測データと航跡データを一箇所に集めて、カルマンフィルタおよび最小２乗フィルタによりデータの融合とバイアスの推定を同時に実施する方法もあるが、この方法では、２つのセンサ間の相対バイアス（バイアスの差）を推定することになるため、センサそれぞれのバイアスを推定することができないという課題がある。

本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、目標を観測する複数センサからの観測データまたはその観測データから生成される航跡データに基づいてデータ融合を行う場合に、各センサのバイアスをより少ない制約条件で推定することのできるセンサネットワークシステム、データ融合システム、センサバイアス推定装置、センサバイアス推定方法及びセンサバイアス推定プログラムを提供することを目的とする。

実施形態によれば、センサバイアス推定装置は、複数のセンサの観測データについて時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなる同一目標データセットを作成し、その同一目標データセットを集めて複数同一目標データセットを生成し、複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により複数のセンサそれぞれのバイアスを推定する。

第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置が適用されるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図。第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置において、時刻同期した航跡データのペアが入力され、時刻同期が不要な場合の処理の流れの具体例を示すフローチャート。第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置において、同一目標判定された航跡データが入力され、時刻同期が必要な場合の処理の流れの具体例を示すフローチャート。第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置において、同一目標判定された航跡データが入力され、時刻同期が必要な場合の処理の流れの変形例を示すフローチャート。第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置が適用されるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図。

以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置が適用されるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図である。このセンサネットワークシステムは、それぞれ目標を観測するＭ個のセンサ１_１〜１_Ｍと、それぞれセンサ１_１〜１_Ｍに対応して設けられ、観測データから目標の追跡処理を行って航跡データを求める追跡装置２_１〜２_Ｍと、追跡装置２_１〜２_Ｍによって得られた目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３と、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４とを備える。なお、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４に対して、センサ１_１〜１_Ｍ、追跡装置２_１〜２_Ｍ、データ融合装置３は、外部装置である。

上記データ融合装置３は、同一目標判定部３１と、データ融合部３２とを備える。同一目標判定部３１は、追跡装置２_１〜２_Ｍからの航跡データについて時刻同期と同一目標判定を行う。データ融合部３２は、同一目標判定部３１で時刻同期され、同一目標と判定された航跡データを融合してデータ融合航跡データを算出する。

また、上記センサバイアス推定装置４は、同一目標データ生成部４１と、バイアス推定部４２とを備える。同一目標データ生成部４１は、データ融合装置３の同一目標判定部３１から時刻同期と同一目標判定を行った航跡データを入力し、同一目標のデータセットを生成する。バイアス推定部４２は、同一目標データ生成部４１で生成された複数の同一目標のデータセットに基づいて、最小二乗法により各センサのバイアスを推定する。

上記センサバイアス推定装置４の処理動作について、２個のセンサ１_ｉ（ｉ＝１,２）から構成されるセンサネットワークに適用された場合に、１個の移動目標Ｔ_ｊ（ｊ＝１）を観測している状況を想定して説明する。

まず、センサバイアス推定の前処理として、データ融合装置３の同一目標判定部３１は、センサ１_ｉが観測している目標Ｔ_ｊに対する時刻ｔ_ｋ−１のローカル座標系の目標状態ベクトルｙ_ｉｊ（ｋ−１）、センサ１_ｉの時刻ｔ_ｋ−１のグローバル座標系のセンサ状態ベクトルｚ_ｉ（ｋ−１）を入力し、センサ１_１とセンサ１_２の目標状態ベクトルの観測時刻が一致しているか判定し、両者の観測時刻が異なる場合、同期時刻ｔ_ｋを決定すると共に、センサ１_１，１_２の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋにおけるグローバル座標系の目標状態ベクトルを算出する。

このとき、同期時刻をｔ_ｋとすると、以下の（１）式により、センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊに対する同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）（便宜上、数式のｘの上に示される〜をｘ〜で表す）を算出する。

ここで、ｆ_１（・）は、ローカル座標系の目標状態ベクトルｙ_ｉｊ（ｋ−１）、グローバル座標系のセンサ状態ベクトルｚ_ｉ（ｋ−１）、時刻差Δｔから、グローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）を算出する関数を表す。

次に、同期時刻ｔ_ｋにおけるグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）に基づいて、目標状態ベクトルが同一目標からのものであるか否かを判定する。例えば相関ゲートにより同一目標の判定を行う場合、（２）式に示す統計的距離が閾値以下であれば、同一目標判定部３１は、２つの目標状態ベクトルが同一目標からのものであると判定する。

このとき、センサ１_１の目標Ｔ_ｊ（便宜上、センサ１_１の目標Ｔ_ｊをｊ_１で表す）とセンサ１_２の目標Ｔ_ｊ（便宜上、センサ１_２の目標Ｔ_ｊをｊ_２で表す）の統計的距離をｄ（ｊ_１，ｊ_２）とすると、統計的距離ｄ（ｊ_１，ｊ_２）は、以下の（２）式により算出する。

ここで、ａ^Ｔはベクトルａの転置、Ｓ^−１は共分散行列Ｓの逆行列を表す。

以上のようにして同一目標判定部３１で処理された同一目標判定の結果は、時刻同期され、同一目標と判定された航跡データのペアとして出力される。

図２は、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４において、時刻同期した航跡データのペアが入力され、時刻同期が不要な場合の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に沿って、上記センサバイアス推定装置４の処理の流れを説明する。

センサバイアス推定装置４の同一目標データ生成部４１は、データ融合装置３の同一目標判定部３１において、時刻同期され、同一目標と判定された航跡データのペアを、同一目標の判定結果として入力する（ステップＳ１０１）。

ここで、同一目標の判定結果として、センサ１_１の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_１１（ｋ）とセンサ１_２の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_２１（ｋ）が、同一目標からのものであると判定されたとする。このとき、同一目標のデータセットとして、センサ１_１の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_１１（ｋ）に対応するローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_１１〜（ｋ）とセンサ位置ベクトルｚ_１〜（ｋ）、センサ１_２の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_２１（ｋ）に対応するローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_２１〜（ｋ）とセンサ位置ベクトルｚ_２〜（ｋ）に基づいて、同一目標のデータセットｐ_１ｋ＝｛ｙ_１１〜（ｋ），ｙ_２１〜（ｋ），ｚ_１〜（ｋ），ｚ_２〜（ｋ）｝を生成する（ステップＳ１０２）。

なお、センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊの同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）に対応するローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_ｉｊ〜（ｋ）は、以下の（３）式により算出する。

ここで、ｆ_２（・）は、ローカル座標系の目標状態ベクトルｙ_ｉｊ（ｋ−１）と時刻差Δｔから、ローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_ｉｊ〜（ｋ）を算出する関数を表す。

同様に、センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊの同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）に対応するグローバル座標系のセンサ位置ベクトルｚ_ｉ〜（ｋ）は、以下の（４）式により算出する。

ここで、ｆ_３（・）は、グローバル座標系のセンサ状態ベクトルｚ_ｉ（ｋ−１）と時刻差Δｔから、グローバル座標系のセンサ位置ベクトルｚ_ｉ〜（ｋ）を算出する関数を表す。

なお、上記の同一目標データ生成部４１では、時刻同期したセンサ航跡データ（センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊの同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ））との間で同一目標判定を行う例を示したが、センサ航跡データからシステム航跡データを生成し、センサ航跡データと時刻同期したシステム航跡データとの間で同一目標判定を実施し、その後、システム航跡データと同一目標と判定された異なるセンサからのセンサ航跡データを時刻同期するように構成するようにしてもよい。

すなわち、システム航跡データと相関しないセンサ航跡データがあれば、システム航跡データを生成し、システム航跡データと相関するセンサ航跡データがあれば、このセンサ航跡データを用いて、システム航跡データを更新する。通常の追跡処理における観測データと航跡データの関係が、ここではセンサ航跡データとシステム航跡データの関係となる。

次に、バイアス推定部４２は、図２に示すステップＳ１０３〜Ｓ１０４の処理を実行する。

まず、バッチ処理の開始が指示されない場合（ステップＳ１０３のＮＯ）、ステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理に戻り、同一目標データ生成部４１で生成された同一目標のデータセットを蓄積して、複数の同一目標のデータセットを生成する。このとき、複数の同一目標のデータセットをＰとすると、複数の同一目標のデータセットＰは、｛ｐ_{１（ｋ−１）}，ｐ_１ｋ｝で表される。すなわち、移動目標に対する複数の同一目標のデータセットＰは、少なくとも２つの異なる同期時刻（上記の例では、同期時刻ｔ_{（ｋ−１）}と同期時刻ｔ_ｋ）の時刻差によって異なる目標位置となった同一目標のデータセットから構成される。勿論、複数の同一目標のデータセットＰは、３以上の同一目標のデータセットから構成できる。

次に、バッチ処理の開始について、ユーザ操作による指示入力または他装置からの指示入力があった場合（ステップＳ１０３のＹＥＳ）、生成した複数の同一目標のデータセットを用いて、最小二乗法により、各センサのバイアスを推定する（ステップＳ１０４）。

このとき、バイアス推定部４２は、以下の式（５）により、バイアスベクトルｂを推定する。

ここで、ｆ_４（Ｐ，ｂ）は、センサ間の目標位置の残差を表す関数である。すなわち、バイアス推定部４２は、センサ間の目標位置の残差を表す関数ｆ_４（Ｐ，ｂ）の二乗和が最小となるバイアスベクトルｂを推定する。

上記の第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４をセンサネットワークシステムに適用すれば、複数の固定目標の略同期観測や、複数の略固定目標の同期観測の代わりに、単一の移動目標を非同期観測するような場合でも、センサそれぞれのバイアスを確実に推定することができる。

ところで、上記の同一目標データ生成部４１では、データ融合装置３の同一目標判定部３１から、時刻同期され、同一目標と判定された航跡データのペアを入力する例を示したが、同一目標判定部３１において、追跡装置２_１〜２_Ｍによって得られた目標の航跡データとデータ融合航跡データ（システム航跡データとも呼ばれる）との間で同一目標判定が行われる場合、時刻同期され、同一目標と判定された航跡データのペアではなく、データ融合航跡データとの間で同一目標と判定された航跡データが入力される。

上記のように、時刻同期され、同一目標と判定された航跡データのペアの代わりに、時刻同期されていない同一目標と判定された航跡データがセンサバイアス推定装置４に入力される場合、時刻同期処理を含む具体例として、図２に示した処理に加えて、図３に示す同一目標データの時刻同期（ステップＳ１０５）をステップＳ１０１とステップＳ１０２との間で行う構成とする。

上記の第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４では、固定目標や略固定目標の代わりに、移動目標を用いることができるため、クラッタ等の影響により、ＭＴＩ（Moving Target Indicator）処理を行わなければならない環境でも、センサそれぞれのバイアスを推定できるという効果がある。また、複数の固定目標や複数の略固定目標の代わりに、単一の移動目標を用いることができるため、データ取得を行うための目標条件を緩和できるという効果がある。また、非同期の観測データから得られた航跡データを用いることができるため、観測の同期機能を持たないセンサネットワークシステムに適用でき、センサネットワークに必要な条件を緩和できるという効果がある。

続いて図４に示すフローチャートを参照して、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４の処理の流れの変形例を説明する。この変形例では、データ取得がある程度進んだ時点で、ミニバッチ処理の開始を指示（ステップＳ１０６のＹＥＳ）して、ミニバッチ処理によるバイアス推定（ステップＳ１０４）を行う。これにより、データ取得中であってもバイアス推定の状況を確認することができる。

次に、上記構成によるセンサバイアス推定装置４の処理動作について、２個のセンサ１_ｉ（ｉ＝１,２）から構成されるセンサネットワークシステムに適用された場合に、２個の略固定目標Ｔ_ｊ（ｊ＝１,２）を観測している状況を想定して説明する。

まず、データ融合装置３において、同一目標判定部３１は、センサ１_ｉが観測している目標Ｔ_ｊに対する時刻ｔ_ｋ−１のローカル座標系の目標状態ベクトルｙ_ｉｊ（ｋ−１）、センサ１_ｉの時刻ｔ_ｋ−１のグローバル座標系のセンサ状態ベクトルｚ_ｉ（ｋ−１）を入力する。次に、センサ１_１とセンサ１_２の目標状態ベクトルの時刻が異なる場合、同期時刻ｔ_ｋ（後述のように、同期時刻ｔ_ｋは、目標毎に異なっていてもよい）を決定すると共に、センサ１_１，１_２の目標Ｔ_１，Ｔ_２の同期時刻ｔ_ｋにおけるグローバル座標系の目標状態ベクトルを算出する。このとき、同期時刻をｔ_ｋとすると、前述の（１）式により、センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊに対する同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）を算出する。

次に、同期時刻ｔ_ｋにおけるグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）に基づいて、目標状態ベクトルが同一目標からのものであるか否かを判定する。相関ゲートにより同一目標の判定を行う場合、統計的距離が閾値以下であれば、２つの目標状態ベクトルが同一目標からのものであると判定する。このとき、センサ１_１の目標Ｔ_ｊとセンサ１_２の目標Ｔ_ｊの統計的距離をｄ（ｊ_１，ｊ_２）として、この統計的距離ｄ（ｊ_１，ｊ_２）を前述の（２）式により算出する。

次に、センサバイアス推定装置４において、同一目標データ生成部４１は、データ融合装置３の同一目標判定部３１において、時刻同期され、同一目標と判定された航跡データのペアを、同一目標判定結果として入力する（ステップＳ１０１）。

このとき、その入力は、同一目標の判定の結果、センサ１_１の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_１１（ｋ）とセンサ１_２の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_２１（ｋ）が、同一目標からのものであると判定されたものであるので、同一目標データ生成部４１は、同一目標のデータセットとして、センサ１_１の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_１１（ｋ）に対応するローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_１１〜（ｋ）とセンサ位置ベクトルｚ_１〜（ｋ）、センサ１_２の目標Ｔ_１の同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_２１（ｋ）に対応するローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_２１〜（ｋ）とセンサ位置ベクトルｚ_２〜（ｋ）に基づいて、同一目標のデータセットｐ_１ｋ＝｛ｙ_１１〜（ｋ），ｙ_２１〜（ｋ），ｚ_１〜（ｋ），ｚ_２〜（ｋ）｝を生成する。

同様に、同一目標の判定の結果、センサ１_１の目標Ｔ_２の同期時刻ｔ_ｋ＋１のグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_１２（ｋ＋１）とセンサ１_２の目標Ｔ_２の同期時刻ｔ_ｋ＋１のグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_２２（ｋ＋１）が、同一目標からのものであると判定されたものであるので、同一目標データ生成部４１は、同一目標のデータセットｐ_{２（ｋ＋１）}＝｛ｙ_１２〜（ｋ＋１），ｙ_２２〜（ｋ＋１），ｚ_１〜（ｋ＋１），ｚ_２〜（ｋ＋１）｝を生成する。

なお、センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊの同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）に対応するローカル座標系の目標位置ベクトルｙ_ｉｊ〜（ｋ）は、前述の（３）式により算出する。同様に、センサ１_ｉの目標Ｔ_ｊの同期時刻ｔ_ｋのグローバル座標系の目標状態ベクトルｘ〜_ｉｊ（ｋ）に対応するグローバル座標系のセンサ位置ベクトルｚ_ｉ〜（ｋ）は、前述の（４）式により算出する。

次に、バイアス推定部４２は、同一目標データ生成部４１で生成された複数の同一目標のデータセットに基づいて、最小二乗法により各センサのバイアスを推定する。このとき、複数の同一目標のデータセットをＰとすると、複数の同一目標のデータセットＰは、｛ｐ_１ｋ，ｐ_{２（ｋ＋１）}｝で表される。

すなわち、略固定目標に対する複数の同一目標のデータセットＰは、少なくとも位置の異なる複数目標（２以上）の同一目標のデータセットから構成される。勿論、複数の同一目標のデータセットＰは、複数の同期時刻の同一目標のデータセットと複数目標の同一目標のデータセットから構成することができる。

また、バイアス推定部４２は、前述の式（５）により、バイアスベクトルｂを推定する。すなわち、バイアス推定部４２は、センサ間の目標位置の残差を表す関数ｆ_４（Ｐ，ｂ）の二乗和が最小となるバイアスベクトルｂを推定する。

上記の第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４をセンサネットワークシステムに適用すれば、複数の固定目標の略同期観測や、複数の略固定目標の同期観測の代わりに、複数の固定／略固定／移動目標の非同期観測によっても、センサそれぞれのバイアスを推定することができる。

また、追跡装置２_１〜２_Ｍによって得られた目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４により、分散型センサネットワーク用のデータ融合システムを構成することができる。

さらに、センサ１_１〜１_Ｍ、それぞれセンサ１_１〜１_Ｍに対応して観測データから目標の追跡処理を行って航跡データを求める追跡装置２_１〜２_Ｍ、追跡装置２_１〜２_Ｍによって得られた目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４を組み合わせることにより、分散型センサネットワークシステムを構成することができる。

（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４が適用されるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図である。このセンサネットワークシステムは、それぞれ目標を観測するＭ個のセンサ１_１〜１_Ｍ、それぞれセンサ１_１〜１_Ｍによって得られた目標の観測データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３、第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４から構成される。なお、センサバイアス推定装置４に対して、センサ１_１〜１_Ｍ、データ融合装置３は、外部装置である。

第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４は、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４と同じ構成であり、同一目標データ生成部４１、バイアス推定部４２を備える。

これらの同一目標データ生成部４１、バイアス推定部４２は、何れも第１の実施形態に係る同一目標データ生成部４１と同じであるのでその説明を省略する。さらに、第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４の処理の流れは、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４の処理の流れと同じであるのでその説明を省略する。

第２の実施形態において、データ融合装置３は、同一目標判定部３１と、データ融合部３２と、追跡処理部３３とを備える。データ融合装置３の追跡処理部３３は、第１の実施形態のセンサネットワークにおける追跡装置２_１〜２_Ｍの代わりを担うものであり、センサ１_１〜１_Ｍに対応して観測データから目標の追跡処理を行って、目標の状態推定値を航跡データとして出力する。

第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４によれば、目標を観測する複数センサ１_１〜１_Ｍと、各センサ１_１〜１_Ｍによって得られた目標の観測データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３から構成される集中型センサネットワークシステムにおいて、非同期観測の観測データを用いて、センサそれぞれのバイアスを推定することができる。

また、センサ１_１〜１_Ｍによって得られた目標の観測データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３、第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４の組み合わせにより、集中型センサネットワーク用のデータ融合システムを構成することができる。

第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４によれば、第１の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４の効果に加え、観測データから目標の追跡処理を行って、データ融合装置３が目標の状態推定値を航跡データとして出力する追跡処理部３３を備えたことにより、追跡装置２_１〜２_Ｍを備えていない集中型センサネットワークにも適用できるという効果がある。

さらに、センサ１_１〜１_Ｍ、センサ１_１〜１_Ｍによって得られた目標の観測データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置３、第２の実施形態に係るセンサバイアス推定装置４を組み合わせることにより、集中型センサネットワークシステムを構成することができる。

上記第１及び第２実施形態に係るセンサバイアス推定装置４とこのセンサバイアス推定装置４が適用されるセンサネットワークシステムは、同一目標データ生成部４１、バイアス推定部４２、同一目標判定部３１、データ融合部３２、追跡処理部３３それぞれの処理機能をコンピュータに実行させるプログラムとして構成することができる。

上記実施形態は、いずれもレーダ装置、ソナー装置等の目標を観測する複数センサからなるセンサネットワークのセンサバイアス推定装置に適用可能である。

その他、本実施形態は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１_１〜１_Ｍ…センサ、
２_１〜２_Ｍ…追跡装置、
３…データ融合装置、
３１…同一目標判定部、
３２…データ融合部、
３３…追跡処理部、
４…センサバイアス推定装置、
４１…同一目標データ生成部、
４２…バイアス推定部。

Claims

目標を観測する複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置であって、
前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成し、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成手段と、
前記同一目標データ生成手段から出力された前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定手段と
を具備するセンサバイアス推定装置。
目標を観測する複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置であって、
前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値と、前記複数のセンサそれぞれの航跡データを融合することによって得られるデータ融合航跡データとに基づいて、同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、異なるセンサ間の航跡データの時刻同期を行い、データ融合航跡データと同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、データ融合航跡データと同一目標と判定された他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成し、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成手段と、
前記同一目標データ生成手段から出力された前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定手段と
を具備するセンサバイアス推定装置。
目標を観測する複数のセンサそれぞれの観測データから目標の追跡処理を行って求められる目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置と、
前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置と
を具備し、
前記データ融合装置は、
前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行う同一目標判定手段と、
前記同一目標と判定された航跡データを融合するデータ融合手段と
を備え、
前記センサバイアス推定装置は、
前記データ融合装置で得られた時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成し、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成手段と、
前記同一目標データ生成手段から出力された前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定手段と
を備えるデータ融合システム。
目標を観測する複数のセンサそれぞれの観測データから目標の追跡処理を行って求められる目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置と、
前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置と
を具備し、
前記データ融合装置は、
前記複数のセンサそれぞれの観測データについて目標の追跡処理を行って目標の航跡データを求める追跡処理手段と、
前記追跡処理手段で求められる、前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行う同一目標判定手段と、
前記同一目標と判定された航跡データを融合するデータ融合手段と
を備え、
前記センサバイアス推定装置は、
前記データ融合装置で得られた時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成し、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成手段と、
前記同一目標データ生成手段から出力された前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定手段と
を備えるデータ融合システム。
目標を観測する複数のセンサ及び前記複数のセンサそれぞれの観測データから目標の追跡処理を行って目標の航跡データを求める複数の追跡装置がネットワーク上に配置されるセンサネットワークと、
前記複数の追跡装置で求められる目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置と、
前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置と
を具備し、
前記データ融合装置は、
前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行う同一目標判定手段と、
前記同一目標と判定された航跡データを融合するデータ融合手段と
を備え、
前記センサバイアス推定装置は、
前記データ融合装置で得られた時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成し、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成手段と、
前記同一目標データ生成手段から出力された前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定手段と
を備えるセンサネットワークシステム。
目標を観測する複数のセンサがネットワーク上に配置されるセンサネットワークと、
前記複数のセンサそれぞれの観測データから目標の追跡処理を行って求められる目標の航跡データを一箇所に集めて融合するデータ融合装置と、
前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定装置と
を具備し、
前記データ融合装置は、
前記複数のセンサそれぞれの観測データについて目標の追跡処理を行って目標の航跡データを求める追跡処理手段と、
前記追跡処理手段で求められる、前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行う同一目標判定手段と、
前記同一目標と判定された航跡データを融合するデータ融合手段と
を備え、
前記センサバイアス推定装置は、
前記データ融合装置で得られた時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成し、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成手段と、
前記同一目標データ生成手段から出力された前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定手段と
を備えるセンサネットワークシステム。
目標を観測する複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定方法であって、
前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成して、同一目標データセットとして出力し、
前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定方法。
目標を観測する複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するセンサバイアス推定処理をコンピュータに実行させるためのセンサバイアス推定プログラムであって、
前記複数のセンサがそれぞれ観測している目標のローカル座標系またはグローバル座標系の目標状態値である航跡データと、前記複数のセンサのグローバル座標系のセンサ状態値とに基づいて、時刻同期と同一目標の判定を行った航跡データとセンサ状態値を入力して、同一目標と判定された一方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置と、他方のセンサの時刻同期した航跡データに対応するローカル座標系の目標位置とグローバル座標系のセンサ位置とからなるデータセットを作成して、同一目標データセットとして出力する同一目標データ生成ステップと、
前記同一目標データ生成ステップの処理によって出力される前記同一目標データセットを集めて、複数の同一目標データセットから構成される複数同一目標データセットを生成し、前記複数同一目標データセットに基づいて最小二乗法により前記複数のセンサそれぞれのバイアスを推定するバイアス推定ステップと
を具備するセンサバイアス推定プログラム。