JPH06148324A - ３次元の最大後天的追跡方法および装置 - Google Patents
３次元の最大後天的追跡方法および装置Info
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- JPH06148324A JPH06148324A JP5064412A JP6441293A JPH06148324A JP H06148324 A JPH06148324 A JP H06148324A JP 5064412 A JP5064412 A JP 5064412A JP 6441293 A JP6441293 A JP 6441293A JP H06148324 A JPH06148324 A JP H06148324A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
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- G01S7/021—Auxiliary means for detecting or identifying radar signals or the like, e.g. radar jamming signals
-
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- G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、ソナー等において空間的および周
波数追跡を行うために２次元のＳｈｏｒｔおよびＴｏｏ
ｍｅｙ処理手順を３次元的に拡張してアレイプロセッサ
の処理パワーを有効に利用できるようにすること目的と
する。 【構成】 音響周波数の変化によって運動するターゲッ
トの３次元イメージのＦＦＴの大きさ検出データの３次
元のセットを含み、データが各ビーム方向の周波数デー
タに対するサンプル時間間隔を表す１組の数値を含むサ
ンプル時間、周波数およびビーム方向データをメモリ21
に蓄積し、プロセッサアレイ22により前の時間間隔の各
数値から現在の時間間隔の各数値までの通路値が計算さ
れ、１つの時間間隔から次の時間間隔までの最大の積分
された通路の値が決定され、最大の積分された数値を有
する数値の全体のセットを通る通路がターゲットの通路
を示すように数値のサブアレイの予定数を連続的に処理
することを特徴とする。
波数追跡を行うために２次元のＳｈｏｒｔおよびＴｏｏ
ｍｅｙ処理手順を３次元的に拡張してアレイプロセッサ
の処理パワーを有効に利用できるようにすること目的と
する。 【構成】 音響周波数の変化によって運動するターゲッ
トの３次元イメージのＦＦＴの大きさ検出データの３次
元のセットを含み、データが各ビーム方向の周波数デー
タに対するサンプル時間間隔を表す１組の数値を含むサ
ンプル時間、周波数およびビーム方向データをメモリ21
に蓄積し、プロセッサアレイ22により前の時間間隔の各
数値から現在の時間間隔の各数値までの通路値が計算さ
れ、１つの時間間隔から次の時間間隔までの最大の積分
された通路の値が決定され、最大の積分された数値を有
する数値の全体のセットを通る通路がターゲットの通路
を示すように数値のサブアレイの予定数を連続的に処理
することを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的に追跡システム
および方法に関し、特に空間的およびスペクトル追跡を
含んでいる３次元後天的追跡を行う追跡システムおよび
方法に関する。
および方法に関し、特に空間的およびスペクトル追跡を
含んでいる３次元後天的追跡を行う追跡システムおよび
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】アレイプロセッサ、多重プロセッサおよ
び並列プログラミングの現在の急増によって、ソナーデ
ータは空間的処理（ビームおよびセンサの別のアレイを
横切る追跡の連結および処理）の機能的領域にソナーデ
ータプロセッサを圧倒し始めている。これに関して、ア
レイおよび多重プロセッサの応用の領域（ベクトル計算
あるいは数値制御）に典型的なデータ処理の応用（論理
および決定）を適用することが望ましい。
び並列プログラミングの現在の急増によって、ソナーデ
ータは空間的処理（ビームおよびセンサの別のアレイを
横切る追跡の連結および処理）の機能的領域にソナーデ
ータプロセッサを圧倒し始めている。これに関して、ア
レイおよび多重プロセッサの応用の領域（ベクトル計算
あるいは数値制御）に典型的なデータ処理の応用（論理
および決定）を適用することが望ましい。
【０００３】２次元の後天的概念は、R.D.Short 氏およ
びJ.P.Toomey氏による文献（IEEE Transaction on Info
rmation Theory、1982年11月、第IT-28 巻、第６号）に
おいて開示されている。本発明は、３次元の処理に及ぶ
ことによってこの処理の概念の能力に発展する。
びJ.P.Toomey氏による文献（IEEE Transaction on Info
rmation Theory、1982年11月、第IT-28 巻、第６号）に
おいて開示されている。本発明は、３次元の処理に及ぶ
ことによってこの処理の概念の能力に発展する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明者によって開発
された現在のシステムにおいて、多重ビームによって検
出された空間的集群ラインに使用された計算は、汎用コ
ンピュータによって達成される。これは、空間的集群あ
るいは結合処理が主として論理的動作を伴うので、汎用
コンピュータの実行にさらに適当である。しかしなが
ら、この構造上の設計方法は、３次元の処理が要求され
る時にリソースの処理の利用が最適状態に及ばない効果
を生ずる。これは、連結および結合の付加的なレベルが
３次元のシステムにおけるノードからノード（センサの
アレイ）へのターゲットトラックを維持するために要求
されるので、特に正確である。
された現在のシステムにおいて、多重ビームによって検
出された空間的集群ラインに使用された計算は、汎用コ
ンピュータによって達成される。これは、空間的集群あ
るいは結合処理が主として論理的動作を伴うので、汎用
コンピュータの実行にさらに適当である。しかしなが
ら、この構造上の設計方法は、３次元の処理が要求され
る時にリソースの処理の利用が最適状態に及ばない効果
を生ずる。これは、連結および結合の付加的なレベルが
３次元のシステムにおけるノードからノード（センサの
アレイ）へのターゲットトラックを維持するために要求
されるので、特に正確である。
【０００５】それ故、本発明の目的は空間的および周波
数追跡の両方を行うために３次元的に２次元的Ｓｈｏｒ
ｔおよびＴｏｏｍｅｙ処理手順を拡張することによって
アレイプロセッサに利用できる処理パワーの利点を得る
ことである。
数追跡の両方を行うために３次元的に２次元的Ｓｈｏｒ
ｔおよびＴｏｏｍｅｙ処理手順を拡張することによって
アレイプロセッサに利用できる処理パワーの利点を得る
ことである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、２次元から３
次元へＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ処理手順を拡張
し、ソナー信号処理等における使用のための３次元信号
処理方法を提供する。この付加された次元は、スペクト
ル追跡に加えて空間的追跡を提供する。空間的追跡はア
レイプロセッサにおけるスペクトル追跡と同時に実行さ
れ、通常は空間的追跡はデータプロセッサにおいて実行
されていた。本発明は、３次元の最大後天的（ＭＡＰ）
追跡装置を使用して３次元に空間的追跡論理を向けるこ
とによって典型的なソナーシステムにおけるデータプロ
セッサの負荷を軽減し、したがってその構造にさらに適
当した応用に対するデータプロセッサの自由度に増加す
る。アレイプロセッサにおいて存在するスペクトル追跡
と同じ手順に空間的追跡のこの包含は、システムのデー
タスループット能力を莫大に増加する。
次元へＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ処理手順を拡張
し、ソナー信号処理等における使用のための３次元信号
処理方法を提供する。この付加された次元は、スペクト
ル追跡に加えて空間的追跡を提供する。空間的追跡はア
レイプロセッサにおけるスペクトル追跡と同時に実行さ
れ、通常は空間的追跡はデータプロセッサにおいて実行
されていた。本発明は、３次元の最大後天的（ＭＡＰ）
追跡装置を使用して３次元に空間的追跡論理を向けるこ
とによって典型的なソナーシステムにおけるデータプロ
セッサの負荷を軽減し、したがってその構造にさらに適
当した応用に対するデータプロセッサの自由度に増加す
る。アレイプロセッサにおいて存在するスペクトル追跡
と同じ手順に空間的追跡のこの包含は、システムのデー
タスループット能力を莫大に増加する。
【０００７】本発明の自動検出処理は、狭い帯域のライ
ンがあるかないかを決定するＦＦＴの大きさ検出データ
の周波数ウインドウおよび時間区分されたセットにＳｈ
ｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ処理手順を適用する。検出さ
れたラインは一時的に連結され、空間的に集群される。
これは、予め定められた３次元の最大後天的手順を使用
する時間、周波数およびビーム方向データによって達成
され、それによって各ビーム方向と関係した個々のター
ゲットトラックは同時に処理され、転移はターゲットの
検出を行うために最大の信号対雑音比を有するターゲッ
トトラックを処理するために近接したビーム方向間で行
われる。出力ターゲットトラックは、処理された個々の
ターゲットトラックの高い信号対雑音比部分を単一出力
ターゲットトラックに結合することによって生成され
る。手順が高速アレイプロセッサにおける実行のために
機械化されるため、検出処理は現在の動作システムより
も多量のスループットデータを処理することができる。
本発明のシステムは、様々な信号ライン上の優れた検出
特性を示す。
ンがあるかないかを決定するＦＦＴの大きさ検出データ
の周波数ウインドウおよび時間区分されたセットにＳｈ
ｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ処理手順を適用する。検出さ
れたラインは一時的に連結され、空間的に集群される。
これは、予め定められた３次元の最大後天的手順を使用
する時間、周波数およびビーム方向データによって達成
され、それによって各ビーム方向と関係した個々のター
ゲットトラックは同時に処理され、転移はターゲットの
検出を行うために最大の信号対雑音比を有するターゲッ
トトラックを処理するために近接したビーム方向間で行
われる。出力ターゲットトラックは、処理された個々の
ターゲットトラックの高い信号対雑音比部分を単一出力
ターゲットトラックに結合することによって生成され
る。手順が高速アレイプロセッサにおける実行のために
機械化されるため、検出処理は現在の動作システムより
も多量のスループットデータを処理することができる。
本発明のシステムは、様々な信号ライン上の優れた検出
特性を示す。
【０００８】本発明は処理スループットを増加し、追跡
特性を改善する。データプロセッサからアレイプロセッ
サへ空間的追跡をシフトすることによって、より高いス
ループット率が達成される。本発明は、アレイプロセッ
サにおいて実行されたベクトル処理にデータプロセッサ
において実行された論理的および決定処理を変換する。
特性を改善する。データプロセッサからアレイプロセッ
サへ空間的追跡をシフトすることによって、より高いス
ループット率が達成される。本発明は、アレイプロセッ
サにおいて実行されたベクトル処理にデータプロセッサ
において実行された論理的および決定処理を変換する。
【０００９】本発明の３次元手順は、海軍省の開発に基
づいたＦＤＳ（固定配置されたシステム）で実行され
る。ＦＤＳは異なる位置の多くのノード（センサのアレ
イ）から構成される。各ノードは、本発明によってビー
ム形成処理を実行するアレイプロセッサに入力を供給す
るソナーアレイから構成される。アレイプロセッサは、
空間的追跡のためにデータプロセッサにビーム形成デー
タを供給する。この方法に関して、処理の効率は著しく
増加され、データプロセッサの負荷は減少され、それら
のデータ処理構造にさらに適当な機能にそれらの自由度
を増加する。
づいたＦＤＳ（固定配置されたシステム）で実行され
る。ＦＤＳは異なる位置の多くのノード（センサのアレ
イ）から構成される。各ノードは、本発明によってビー
ム形成処理を実行するアレイプロセッサに入力を供給す
るソナーアレイから構成される。アレイプロセッサは、
空間的追跡のためにデータプロセッサにビーム形成デー
タを供給する。この方法に関して、処理の効率は著しく
増加され、データプロセッサの負荷は減少され、それら
のデータ処理構造にさらに適当な機能にそれらの自由度
を増加する。
【００１０】特に、本発明の１つの観点は、空間を通っ
て運動するターゲットの通路を決定するための３次元の
最大後天的追跡方法を提供する。この方法は以下のステ
ップを含む。（１）運動ターゲットの３次元イメージを
表すＦＦＴの大きさ検出データの３次元のセットを含む
サンプル時間間隔、周波数およびビーム方向データを蓄
積する。（２）周波数および時間によって蓄積された３
次元のＦＦＴの大きさ検出データを区分し、ウインドウ
処理する。（３）ターゲットを示す狭い帯域のラインが
あるかないかを決定するＦＦＴの大きさ検出データの周
波数ウインドウおよび時間区分されたセットを処理す
る。（４）ターゲットの検出を行うために３次元の最大
後天的手順を使用して検出された狭い帯域のラインを処
理する。
て運動するターゲットの通路を決定するための３次元の
最大後天的追跡方法を提供する。この方法は以下のステ
ップを含む。（１）運動ターゲットの３次元イメージを
表すＦＦＴの大きさ検出データの３次元のセットを含む
サンプル時間間隔、周波数およびビーム方向データを蓄
積する。（２）周波数および時間によって蓄積された３
次元のＦＦＴの大きさ検出データを区分し、ウインドウ
処理する。（３）ターゲットを示す狭い帯域のラインが
あるかないかを決定するＦＦＴの大きさ検出データの周
波数ウインドウおよび時間区分されたセットを処理す
る。（４）ターゲットの検出を行うために３次元の最大
後天的手順を使用して検出された狭い帯域のラインを処
理する。
【００１１】
【実施例】図１を参照すると、図１は本発明の原理の説
明に効果的である典型的な動作のシナリオを示している
図である。図１は、通路12に沿って運動する潜水艦とし
て示されているターゲット11を示す。複数の時間の点
（時間１，２，３および４）は、図２を参照にして複数
の処理手順を記載するために使用される通路12に沿って
示されている。また複数の平面波13およびそれに関係し
た周波数14は、その通路に沿ったターゲット11の位置に
関して示されている。センサアレイ15はターゲット11か
ら離れて位置され、センサアレイ15によって生成される
３つのビームが示されている。各ビームは別々のベアリ
ング方向16ａ，16ｂ，16ｃを示し、それぞれビーム１ベ
アリング，ビーム２ベアリングおよびビーム３ベアリン
グとして示されている。ターゲット11が通路12に沿って
移動するとき、それぞれのベアリング方向に沿って検出
された信号の相関的な強度は時間によって変化する。タ
ーゲットトラックは、図２を参照に説明されるように各
ビーム方向に関係した信号を処理することによって達成
される。
明に効果的である典型的な動作のシナリオを示している
図である。図１は、通路12に沿って運動する潜水艦とし
て示されているターゲット11を示す。複数の時間の点
（時間１，２，３および４）は、図２を参照にして複数
の処理手順を記載するために使用される通路12に沿って
示されている。また複数の平面波13およびそれに関係し
た周波数14は、その通路に沿ったターゲット11の位置に
関して示されている。センサアレイ15はターゲット11か
ら離れて位置され、センサアレイ15によって生成される
３つのビームが示されている。各ビームは別々のベアリ
ング方向16ａ，16ｂ，16ｃを示し、それぞれビーム１ベ
アリング，ビーム２ベアリングおよびビーム３ベアリン
グとして示されている。ターゲット11が通路12に沿って
移動するとき、それぞれのベアリング方向に沿って検出
された信号の相関的な強度は時間によって変化する。タ
ーゲットトラックは、図２を参照に説明されるように各
ビーム方向に関係した信号を処理することによって達成
される。
【００１２】図２の（ａ）は本発明の原理によって３次
元ターゲットトラックを示し、図２の（ｂ）は本発明の
説明における比較目的のために使用される通常の実行に
よる２次元ターゲットトラックを示す。図２の（ａ）
は、各低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃの点彩さ
れた（灰色の）部分によって示された背景雑音および様
々な信号対雑音比を有するように示され、各低周波捕捉
測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃにおけるトラックの各部分
の強度によって示されているターゲットトラックから構
成されている低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃと
して知られている３組のデータを示す。
元ターゲットトラックを示し、図２の（ｂ）は本発明の
説明における比較目的のために使用される通常の実行に
よる２次元ターゲットトラックを示す。図２の（ａ）
は、各低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃの点彩さ
れた（灰色の）部分によって示された背景雑音および様
々な信号対雑音比を有するように示され、各低周波捕捉
測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃにおけるトラックの各部分
の強度によって示されているターゲットトラックから構
成されている低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃと
して知られている３組のデータを示す。
【００１３】図２の（ｂ）を参照すると、通常の処理手
順は次のように動作する。第１の低周波捕捉測距グラフ
17ａにおいて示されたターゲットトラックは第１の出力
トラック18ａを生ずるように処理され、第２の低周波捕
捉測距グラフ17ｂは第２の出力トラック18ｂを生ずるよ
うに処理され、第３の低周波捕捉測距グラフ17ｃは第３
の出力トラック18ｃを生ずるように処理される。図２の
（ａ）の低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃにおい
て点線で示された低い信号対雑音比を有する各トラック
の領域において、図２の（ｂ）の通常の手順で検出され
たターゲットトラックは矢印19ａ，19ｂ，19ｃによって
示された出力トラック18ａ，18ｂ，18ｃの波状の部分に
よって示された雑音を有する。図２の（ｂ）において示
される３つの各ターゲットトラック18ａ，18ｂ，18ｃは
通常の手順で処理され、単一のターゲットトラック、こ
の場合出力トラック18ｂは最高の信号対雑音比、および
ターゲット11の正しい周波数トラックおよびベアリング
である最も有望なターゲットトラックを有するものとし
て選択される。しかしながら、出力トラック18ａ，18
ｂ，18ｃに含まれた雑音のため、ターゲット11の正しい
ベアリングおよび周波数トラックの検出において多くの
エラーが存在する。
順は次のように動作する。第１の低周波捕捉測距グラフ
17ａにおいて示されたターゲットトラックは第１の出力
トラック18ａを生ずるように処理され、第２の低周波捕
捉測距グラフ17ｂは第２の出力トラック18ｂを生ずるよ
うに処理され、第３の低周波捕捉測距グラフ17ｃは第３
の出力トラック18ｃを生ずるように処理される。図２の
（ａ）の低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17ｃにおい
て点線で示された低い信号対雑音比を有する各トラック
の領域において、図２の（ｂ）の通常の手順で検出され
たターゲットトラックは矢印19ａ，19ｂ，19ｃによって
示された出力トラック18ａ，18ｂ，18ｃの波状の部分に
よって示された雑音を有する。図２の（ｂ）において示
される３つの各ターゲットトラック18ａ，18ｂ，18ｃは
通常の手順で処理され、単一のターゲットトラック、こ
の場合出力トラック18ｂは最高の信号対雑音比、および
ターゲット11の正しい周波数トラックおよびベアリング
である最も有望なターゲットトラックを有するものとし
て選択される。しかしながら、出力トラック18ａ，18
ｂ，18ｃに含まれた雑音のため、ターゲット11の正しい
ベアリングおよび周波数トラックの検出において多くの
エラーが存在する。
【００１４】図２の（ａ）を参照すると、本発明は通常
の手順と異なる方法で低周波捕捉測距グラフ17ａ，17
ｂ，17ｃに含まれたデータを処理し、改善されたターゲ
ットトラックの実行を達成する。これは次のように達成
される。第１の低周波捕捉測距グラフ17ａにおいて、タ
ーゲットトラックの最初の部分は高い信号対雑音比を有
する。第２の低周波捕捉測距グラフ17ａにおいて、ター
ゲットトラックの中間部分は高い信号対雑音比を有す
る。第３の低周波捕捉測距グラフ17ａにおいて、ターゲ
ットトラックの最後の部分は高い信号対雑音比を有す
る。
の手順と異なる方法で低周波捕捉測距グラフ17ａ，17
ｂ，17ｃに含まれたデータを処理し、改善されたターゲ
ットトラックの実行を達成する。これは次のように達成
される。第１の低周波捕捉測距グラフ17ａにおいて、タ
ーゲットトラックの最初の部分は高い信号対雑音比を有
する。第２の低周波捕捉測距グラフ17ａにおいて、ター
ゲットトラックの中間部分は高い信号対雑音比を有す
る。第３の低周波捕捉測距グラフ17ａにおいて、ターゲ
ットトラックの最後の部分は高い信号対雑音比を有す
る。
【００１５】さらに正確なターゲットトラックを生ずる
ため、本発明は各低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17
ｃからのデータを処理し、検出されたターゲットトラッ
クの最大の信号対雑音比を有するトラックを導くために
それらの間の転移を処理する。このように本発明はター
ゲット11を検出するために時間、周波数およびビーム方
向データを処理する。これは図２の（ａ）の右側に示さ
れており、図１に示される３つの時間間隔（時間１から
時間２、時間２から時間３、および時間３から時間４）
のそれぞれに関して第１の低周波捕捉測距グラフ17ａか
らのデータの最初の部分は第２の低周波捕捉測距グラフ
からのデータの中間部分および第３の低周波捕捉測距グ
ラフ17ｃの最後の部分と結合される。これは、通常の処
理手順を使用して生じたものよりもさらに正確なターゲ
ットトラックを生ずる。
ため、本発明は各低周波捕捉測距グラフ17ａ，17ｂ，17
ｃからのデータを処理し、検出されたターゲットトラッ
クの最大の信号対雑音比を有するトラックを導くために
それらの間の転移を処理する。このように本発明はター
ゲット11を検出するために時間、周波数およびビーム方
向データを処理する。これは図２の（ａ）の右側に示さ
れており、図１に示される３つの時間間隔（時間１から
時間２、時間２から時間３、および時間３から時間４）
のそれぞれに関して第１の低周波捕捉測距グラフ17ａか
らのデータの最初の部分は第２の低周波捕捉測距グラフ
からのデータの中間部分および第３の低周波捕捉測距グ
ラフ17ｃの最後の部分と結合される。これは、通常の処
理手順を使用して生じたものよりもさらに正確なターゲ
ットトラックを生ずる。
【００１６】図３は、空間追跡およびスペクトル追跡の
両方を含む本発明の原理によって３次元の後天的追跡の
ために設けられた装置20および自動追跡方法20ａの流れ
図を示す。基礎的な方法20ａは次のステップを含む。第
１のステップは３次元のＦＦＴ大きさ検出データを構成
している強い時間、周波数およびビーム方向データを具
備し、それはボックス31に示されるような運動ターゲッ
トの３次元イメージを表す。次のステップは、ボックス
32に示されるような周波数、ビームおよび時間に関して
蓄積された３次元のＦＦＴ大きさ検出データの区分およ
びウインドウを含む。その次のステップは、ボックス33
に示されるようなターゲットを示す狭い帯域のラインが
あるかないかを決定するためのＦＦＴ大きさ検出データ
の周波数ウインドウおよび時間区分されたセットの処理
を含む。このステップは、３次元の最大後天的追跡手順
を使用する検出された狭い帯域の処理を含む。この手順
は時間、周波数およびビーム方向データの処理、および
ターゲット11に対する最大信号対雑音比を有する出力タ
ーゲットトラックを生ずるためのビーム方向間の転移を
含む。次のステップは、ボックス34に示されるようなオ
ペレータによる使用のための検出されたターゲットトラ
ックを出力することである。
両方を含む本発明の原理によって３次元の後天的追跡の
ために設けられた装置20および自動追跡方法20ａの流れ
図を示す。基礎的な方法20ａは次のステップを含む。第
１のステップは３次元のＦＦＴ大きさ検出データを構成
している強い時間、周波数およびビーム方向データを具
備し、それはボックス31に示されるような運動ターゲッ
トの３次元イメージを表す。次のステップは、ボックス
32に示されるような周波数、ビームおよび時間に関して
蓄積された３次元のＦＦＴ大きさ検出データの区分およ
びウインドウを含む。その次のステップは、ボックス33
に示されるようなターゲットを示す狭い帯域のラインが
あるかないかを決定するためのＦＦＴ大きさ検出データ
の周波数ウインドウおよび時間区分されたセットの処理
を含む。このステップは、３次元の最大後天的追跡手順
を使用する検出された狭い帯域の処理を含む。この手順
は時間、周波数およびビーム方向データの処理、および
ターゲット11に対する最大信号対雑音比を有する出力タ
ーゲットトラックを生ずるためのビーム方向間の転移を
含む。次のステップは、ボックス34に示されるようなオ
ペレータによる使用のための検出されたターゲットトラ
ックを出力することである。
【００１７】この基礎的な方法20ａは、ソナー信号処理
技術において良く知られている別の用語でも記載されて
いることができる。本発明の３次元の最大後天的追跡方
法20は、空間を通して運動するターゲットの通路を決定
するように適応されている。追跡方法は次のステップを
含む。ステップ１：空間を通って運動するターゲットの
３次元イメージを表すＦＦＴ大きさ検出データの３次元
のセットを含むサンプル時間間隔、周波数およびビーム
方向データを蓄積し、そのデータは各ビーム方向の周波
数データに対するサンプル時間間隔を表す１組の数値を
含む。この蓄積は、例えばランダムアクセスメモリ21に
おいて達成される。ステップ２：以前の時間間隔の各画
素から現在の時間間隔の各画素までの通路の数値が計算
されるように数値のサブアレイの予め定められた数を連
続して処理することによって数値の蓄積されたセットを
処理し、１つの時間間隔から次の時間間隔までの最大の
積分された通路の値が決定され、最大の積分された数値
を有する数値の全体のセットを通過する通路はターゲッ
トの通路を示す。この処理は、例えばプログラム可能な
コンピュータ22、アレイプロセッサ22あるいは特別注文
の集積回路チップ22において達成される。ステップ３：
オペレータによる使用のためにターゲットの通路を出力
する。これは、例えばコンピュータ22に結合されたソナ
ーあるいは別のディスプレイ装置23の使用によって達成
される。
技術において良く知られている別の用語でも記載されて
いることができる。本発明の３次元の最大後天的追跡方
法20は、空間を通して運動するターゲットの通路を決定
するように適応されている。追跡方法は次のステップを
含む。ステップ１：空間を通って運動するターゲットの
３次元イメージを表すＦＦＴ大きさ検出データの３次元
のセットを含むサンプル時間間隔、周波数およびビーム
方向データを蓄積し、そのデータは各ビーム方向の周波
数データに対するサンプル時間間隔を表す１組の数値を
含む。この蓄積は、例えばランダムアクセスメモリ21に
おいて達成される。ステップ２：以前の時間間隔の各画
素から現在の時間間隔の各画素までの通路の数値が計算
されるように数値のサブアレイの予め定められた数を連
続して処理することによって数値の蓄積されたセットを
処理し、１つの時間間隔から次の時間間隔までの最大の
積分された通路の値が決定され、最大の積分された数値
を有する数値の全体のセットを通過する通路はターゲッ
トの通路を示す。この処理は、例えばプログラム可能な
コンピュータ22、アレイプロセッサ22あるいは特別注文
の集積回路チップ22において達成される。ステップ３：
オペレータによる使用のためにターゲットの通路を出力
する。これは、例えばコンピュータ22に結合されたソナ
ーあるいは別のディスプレイ装置23の使用によって達成
される。
【００１８】特に、自動検出方法はR.D.Short 氏および
J.P.Toomey氏による文献（IEEE Transaction on Inform
ation Theory、1982年11月、第IT-28 巻、第６号）にお
いて開示されたＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙアルゴリ
ズムあるいは処理手順に対応している前端部信号ライン
検出処理を含むが、それは本発明の原理による３次元ま
では及んでいない。この形態において、自動検出方法は
狭い帯域ラインがないことの存在を決定するためにＦＦ
Ｔ大きさ検出データの周波数ウインドウおよび時間区分
されたセットにＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ手順を最
初に適用する。検出されたラインは、空間的に集群され
る。
J.P.Toomey氏による文献（IEEE Transaction on Inform
ation Theory、1982年11月、第IT-28 巻、第６号）にお
いて開示されたＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙアルゴリ
ズムあるいは処理手順に対応している前端部信号ライン
検出処理を含むが、それは本発明の原理による３次元ま
では及んでいない。この形態において、自動検出方法は
狭い帯域ラインがないことの存在を決定するためにＦＦ
Ｔ大きさ検出データの周波数ウインドウおよび時間区分
されたセットにＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ手順を最
初に適用する。検出されたラインは、空間的に集群され
る。
【００１９】ＳｈｏｒｔおよびＴｏｏｍｅｙアルゴリズ
ム手順が高速アレイプロセッサの実行のために機械化さ
れるという事実のため、検出手順は従来の動作システム
よりも多量のスループットデータの処理が可能である。
様々な信号ライン上の優れた検出特性を示す他、アレイ
プロセッサを使用する多量のデータの処理能力はＳｈｏ
ｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ手順を非常に望ましい自動検出
手順にしている。
ム手順が高速アレイプロセッサの実行のために機械化さ
れるという事実のため、検出手順は従来の動作システム
よりも多量のスループットデータの処理が可能である。
様々な信号ライン上の優れた検出特性を示す他、アレイ
プロセッサを使用する多量のデータの処理能力はＳｈｏ
ｒｔおよびＴｏｏｍｅｙ手順を非常に望ましい自動検出
手順にしている。
【００２０】図４は、本発明の方法20ａの２次元的な例
を示す。図４において、各ドットは時間周波数データポ
イントを表す。各ドットの左側の数字は、ドットに関係
した信号の値を表す。破線の矢印線は、高い行から低い
行への転移に関したデータを通る集積通路を示す。典型
的に、窓はデータを処理するために設定され、この実施
例におけるウインドウは３つのデータポイントの広さで
ある。つまり、第２の行における各データポイントは以
前の行、すなわちその上に直接、１データポイント右に
および１データポイント左における３つのデータの値に
加えられた信号を有することができる。最大の以前の値
は、集積化のために選択される。また、境界ポイントは
２つの上部データポイント値を使用して集積する。加え
て、以前の行における３つの値の２つ以上は同じであ
り、続く行におけるデータポイントに対する集積通路は
その上に直接的にデータポイントから得られる。
を示す。図４において、各ドットは時間周波数データポ
イントを表す。各ドットの左側の数字は、ドットに関係
した信号の値を表す。破線の矢印線は、高い行から低い
行への転移に関したデータを通る集積通路を示す。典型
的に、窓はデータを処理するために設定され、この実施
例におけるウインドウは３つのデータポイントの広さで
ある。つまり、第２の行における各データポイントは以
前の行、すなわちその上に直接、１データポイント右に
および１データポイント左における３つのデータの値に
加えられた信号を有することができる。最大の以前の値
は、集積化のために選択される。また、境界ポイントは
２つの上部データポイント値を使用して集積する。加え
て、以前の行における３つの値の２つ以上は同じであ
り、続く行におけるデータポイントに対する集積通路は
その上に直接的にデータポイントから得られる。
【００２１】このように図４に関して、第２の行におけ
る第１の２つのポイントは第１の行（値＝７）の第２の
データポイントと集積され、第２の行における第３、第
４および第５のデータポイントは第１の行（値＝８）に
おける第４のデータポイントと集積され、第２の行にお
ける第６（値＝７）および第７（値＝２）のデータポイ
ントはそれぞれ第１の行における第５および第６のデー
タポイントと集積される。第２の行のデータポイントの
集積されたデータ値は、各ポイントの下に示されてい
る。この処理は、累積集積値が各行に生じられるまでこ
の実施例において示される各データ行に対して続けられ
る。そして最大の値（値＝６３）のデータポイントで開
始し、各行における最高値を有するデータポイントを通
って後方（後天的）に進行し、ターゲットトラックが決
定される。これは、図４において黒い実線の矢印線によ
って示されている。
る第１の２つのポイントは第１の行（値＝７）の第２の
データポイントと集積され、第２の行における第３、第
４および第５のデータポイントは第１の行（値＝８）に
おける第４のデータポイントと集積され、第２の行にお
ける第６（値＝７）および第７（値＝２）のデータポイ
ントはそれぞれ第１の行における第５および第６のデー
タポイントと集積される。第２の行のデータポイントの
集積されたデータ値は、各ポイントの下に示されてい
る。この処理は、累積集積値が各行に生じられるまでこ
の実施例において示される各データ行に対して続けられ
る。そして最大の値（値＝６３）のデータポイントで開
始し、各行における最高値を有するデータポイントを通
って後方（後天的）に進行し、ターゲットトラックが決
定される。これは、図４において黒い実線の矢印線によ
って示されている。
【００２２】図５は、本発明の方法20ａの簡単な３次元
的な実施例を示す。図５は、運動ターゲットと関係した
時間、周波数およびビームデータポイントを示す。それ
はデータポイントの３次元アレイであるので、図５はさ
らに複雑である。少数のポイントのみが図６に明瞭化の
ために示されている。手順は図４に関して記載されたの
と全く同じであるが、付加的な寸法は例えば３×３の大
きさの窓を要求する。データ値は各データポイントの片
側に示され、集積値はポイントの下に一般的に示され
る。数値の位置は、それらが図面のさらに読みやすいよ
うに位置されている。ターゲットトラックは、図５にお
いて黒い実線の矢印線によって示されている。
的な実施例を示す。図５は、運動ターゲットと関係した
時間、周波数およびビームデータポイントを示す。それ
はデータポイントの３次元アレイであるので、図５はさ
らに複雑である。少数のポイントのみが図６に明瞭化の
ために示されている。手順は図４に関して記載されたの
と全く同じであるが、付加的な寸法は例えば３×３の大
きさの窓を要求する。データ値は各データポイントの片
側に示され、集積値はポイントの下に一般的に示され
る。数値の位置は、それらが図面のさらに読みやすいよ
うに位置されている。ターゲットトラックは、図５にお
いて黒い実線の矢印線によって示されている。
【００２３】本発明の３次元の手順は、海軍省の開発に
一般的に基づくＦＤＳ（固定分布されたシステム）で実
行されることができる。ＦＤＳは、異なる位置の多数の
ノード（センサのアレイ）から構成される。各ノード
は、本発明によるビーム形成処理を実行するアレイプロ
セッサに入力を供給するソナーアレイから構成される。
アレイプロセッサは、空間追跡するデータプロセッサに
ビーム形成されたデータを供給する。この方法に関し
て、処理の効率は顕著に増加され、データプロセッサの
負荷は減少され、したがってそれらのデータ処理構成に
さらに適当な関数にそれらの自由度を上昇させる。アレ
イプロセッサは、ベクトル計算に最適に動作するように
特定して設計される。３次元の最大後天的手順は、“Ｄ
Ｏループ”処理手順を含む任意の手順のようなベクトル
処理の適当な候補である。
一般的に基づくＦＤＳ（固定分布されたシステム）で実
行されることができる。ＦＤＳは、異なる位置の多数の
ノード（センサのアレイ）から構成される。各ノード
は、本発明によるビーム形成処理を実行するアレイプロ
セッサに入力を供給するソナーアレイから構成される。
アレイプロセッサは、空間追跡するデータプロセッサに
ビーム形成されたデータを供給する。この方法に関し
て、処理の効率は顕著に増加され、データプロセッサの
負荷は減少され、したがってそれらのデータ処理構成に
さらに適当な関数にそれらの自由度を上昇させる。アレ
イプロセッサは、ベクトル計算に最適に動作するように
特定して設計される。３次元の最大後天的手順は、“Ｄ
Ｏループ”処理手順を含む任意の手順のようなベクトル
処理の適当な候補である。
【００２４】以下は、３次元の最大後天的手順に継続す
る本発明の方法20ａの所望な表である。上記のように、
この方法はハードウェアおよびソフトウェアの両方の実
行を含んでいる多くの方法で実行可能である。以下の定
義がここで使用される。
る本発明の方法20ａの所望な表である。上記のように、
この方法はハードウェアおよびソフトウェアの両方の実
行を含んでいる多くの方法で実行可能である。以下の定
義がここで使用される。
【００２５】 名称 定義 ｔ 時間 インデックス／装置＝ビン ｆ 周波数インデックス／装置＝ビン ｓ 空間インデックス装置＝ビーム ＮＴ 時間ビンの全体数 ＮＦ 周波数ビンの全体数 ＮＳ 空間ビンの全体数 ｐｆ スペクトル確率の通路のインデックス ｐｓ 空間的確率の通路のインデックス ｆｐａｔｈ スペクトル通路の検索制限 ｓｐａｔｈ 空間的通路の検索制限 ｆｍａｘ 最大値が生ずるスペクトルのインデックス Ｓｍａｘ 最大値が生ずる空間的インデックス Ｃｍａｘ コスト関数の包括的な最大値 ｐ（f,s ） 時間ビンｔ−１乃至ｔからの通路転移確率関数 Ｘ（t,f,s ） 時間ビンｔ、周波数ビンｆおよび空間ビームｓの スペクトルの大きさのビン Ｙ（t,f,s ） 転移関数 Ｃ（t,f,s ） コスト関数 Ｔ（t ） ３次元トラック関数 Ｔ１（t ） トラック関数のスペクトル部品 Ｔ２（t ） トラック関数の空間的部品 ｈｖ 転移アレイの空間的（水平）／スペクトル（垂直） インデックス：ｈｖ＝０，スペクトル：ｈｖ＝１，空間的 ｍａｘ 現在の最大値を保持するために一時的変数 Ｙ（t,f,s,hv）２つの値ｈｖ＝（スペクトル）およびｈｖ＝１（空間的） を含んでいる時間ビンｔ、周波数ビンｆおよび 空間的ビームｓの３次元のＭＡＰ通路転移 インデックスアレイ ＣｏｓｔＴｅｍｐ 一時的なコスト関数 Ｔｒｋ（t,hv）３次元の追跡マトリックス 次の６つの式は、本発明の３次元追跡方法20ａを実行す
る数学的ステップを限定する。これらのステップは、処
理ステップの論理を実行するために構成されたアレイプ
ロセッサあるいは特別注文の集積回路チップなどによっ
てソフトウェアあるいはハードウェアにおいて実行され
ることができる。
る数学的ステップを限定する。これらのステップは、処
理ステップの論理を実行するために構成されたアレイプ
ロセッサあるいは特別注文の集積回路チップなどによっ
てソフトウェアあるいはハードウェアにおいて実行され
ることができる。
【００２６】 （１）C(t,f,s)=X(t,f,s)+Max{log[p(f+pf,s+ps)]+C(t-1,f+pf,s+PS)} ここでｐｆ＝−ｆｐａｔｈ，…，ｆｐａｔｈ，およびｐ
ｓ＝−ｓｐａｔｈ，…，ｓｐａｔｈである。
ｓ＝−ｓｐａｔｈ，…，ｓｐａｔｈである。
【００２７】（２）Y(t,f,s)＝式（１）のC(t,f,s)が最
大値を得る周波数およびビーム転移の値{pf,ps} を含ん
でいるベクトル 手順が全体の音響データセットに適用された後、コスト
関数の最大値Ｃｍａｘは以下のように選択される。
大値を得る周波数およびビーム転移の値{pf,ps} を含ん
でいるベクトル 手順が全体の音響データセットに適用された後、コスト
関数の最大値Ｃｍａｘは以下のように選択される。
【００２８】（３）Cmax=Max{C(NT,f,s)} ここでｆ＝１，…，ＮＦ、ｓ＝１，…，ＮＳであり、セ
ットｆｍａｘおよびｓｍａｘはＣｍａｘが生ずるｆおよ
びｓの値に等しい。
ットｆｍａｘおよびｓｍａｘはＣｍａｘが生ずるｆおよ
びｓの値に等しい。
【００２９】決定されたｆｍａｘおよびｓｍａｘによ
り、３次元のＭＡＰ追跡は式（２）の通路転移アレイＹ
（t,f,s ）を使用して帰納的に逆に計算される。
り、３次元のＭＡＰ追跡は式（２）の通路転移アレイＹ
（t,f,s ）を使用して帰納的に逆に計算される。
【００３０】 （４）T(t-1)=T(t)+Y(t-1,T1(t-1),T2(t-a)) 式（４）は次のように初期化される。
【００３１】（５）T(NT)={fmax,Smax} ここでＴ（ｔ）は式（６）において限定される。
【００３２】（６）T(t)={T1(t),T2(t)}，時間ｔの関数
である周波数ビンＴ１およびビームビンＴ２におけるＭ
ＡＰ追跡を特定化するベクトル このように、空間的およびスペクトル追跡を使用する３
次元の後天的追跡を行う新しく改善された追跡システム
および方法が記載されている。上記実施例が本発明の原
理の適用を現す多くの特定な実施例の幾つかを単に示し
ていることは理解される。多くのおよび別の変化が本発
明の技術的範囲から逸脱することなしに当業者によって
容易に工夫されることができることは明瞭である。
である周波数ビンＴ１およびビームビンＴ２におけるＭ
ＡＰ追跡を特定化するベクトル このように、空間的およびスペクトル追跡を使用する３
次元の後天的追跡を行う新しく改善された追跡システム
および方法が記載されている。上記実施例が本発明の原
理の適用を現す多くの特定な実施例の幾つかを単に示し
ていることは理解される。多くのおよび別の変化が本発
明の技術的範囲から逸脱することなしに当業者によって
容易に工夫されることができることは明瞭である。
【００３３】以下は、本発明による３次元の最大後天的
手順に対する疑似コードおよび定義である。
手順に対する疑似コードおよび定義である。
【００３４】
【数１】
【数２】
【図１】本発明の原理を説明するのに効果的な典型的な
動作シナリオを示す図。
動作シナリオを示す図。
【図２】本発明の原理による３次元のターゲットトラッ
クの説明図および比較目的に使用される通常例による２
次元のターゲットトラック。
クの説明図および比較目的に使用される通常例による２
次元のターゲットトラック。
【図３】本発明の原理による空間的およびスペクトル追
跡を含んでいる３次元の後天的追跡のための追跡方法の
流れ図。
跡を含んでいる３次元の後天的追跡のための追跡方法の
流れ図。
【図４】本発明の方法の２次元の実施例。
【図５】本発明の方法の簡単な３次元の実施例。
11…ターゲット，20…自動検出装置，20ａ…自動検出方
法，32,33 …処理。
法，32,33 …処理。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マーク・ディー・スキナス アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92647、ハンテイントン・ビーチ、ベスパ ー・サークル 6541 (72)発明者 ウイリアム・ジェー・バングス アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92635、フラートン、パイン・リッジ・ノ ル 828
Claims (7)
- 【請求項１】 音響周波数の変化によって空間を通って
運動するターゲットの通路を決定する３次元の最大後天
的追跡装置において、 空間を運動するターゲットの３次元イメージを表すＦＦ
Ｔの大きさ検出データの３次元のセットを含み、各ビー
ム方向の周波数データに対するサンプル時間間隔を表す
１組の数値を含むサンプル時間間隔、周波数およびビー
ム方向データを蓄積する蓄積手段と、 以前の時間間隔の各数値から現在の時間間隔の各数値ま
での数字的な通路の値が計算され、１つの時間間隔から
次の時間間隔までの最大の積分された通路の値が決定さ
れ、最大の積分された数値を有する数値の全体のセット
を通る通路がターゲットの通路を示すように数値のサブ
アレイの予め定められた数を連続的に処理することによ
って数値の蓄積されたセットを処理するプロセッサ手段
と、 ターゲットの通路を出力するディスプレイ手段とを具備
していることを特徴とする３次元の最大後天的追跡装
置。 - 【請求項２】 数値の蓄積されたセットを処理するプロ
セッサ手段がアレイプロセッサを含む請求項１記載の追
跡装置。 - 【請求項３】 サンプル時間間隔、周波数およびビーム
方向データを蓄積する蓄積手段がメモリを具備する請求
項１記載の追跡装置。 - 【請求項４】 ターゲットの通路を出力するディスプレ
イ手段がディスプレイを具備する請求項１記載の追跡装
置。 - 【請求項５】 空間を通って運動するターゲットの通路
を決定するために適用される３次元の最大後天的追跡方
法において、 音響周波数の変化によって空間を通って運動するターゲ
ットの３次元イメージを表すＦＦＴの大きさ検出データ
の３次元のセットを含み、データが各ビーム方向の周波
数データに対するサンプル時間間隔を表す１組の数値を
含むサンプル時間、周波数およびビーム方向データを蓄
積し、 以前の時間間隔の各数値から現在の時間間隔の各数値ま
での通路の数値が計算され、１つの時間間隔から次の時
間間隔までの最大の積分された通路の値が決定され、最
大の積分された数値を有する数値の全体のセットを通る
通路がターゲットの通路を示すように数値のサブアレイ
の予め定められた数を連続的に処理することによって数
値の蓄積されたセットを処理し、 ターゲットの通路を出力するステップを具備しているこ
とを特徴とする３次元の最大後天的追跡方法。 - 【請求項６】 数値の蓄積されたセットを処理する手段
がアレイプロセッサを具備する請求項５記載の追跡装
置。 - 【請求項７】 音響周波数の変化によって空間を通って
運動するターゲットの通路を決定する３次元の最大後天
的追跡方法において、 運動ターゲットの３次元イメージを表すＦＦＴの大きさ
検出データの３次元のセットを含むサンプル時間間隔、
周波数およびビーム方向データを蓄積し、 周波数および時間によって蓄積された３次元のＦＦＴの
大きさ検出データを区分し、ウインドウ処理し、 予め定められた３次元の最大後天的手順を使用して時
間、周波数およびビーム方向データを処理することによ
ってターゲットトラックを示す狭い帯域のラインがある
かないかを決定するＦＦＴの大きさ検出データの周波数
ウインドウおよび時間区分されたセットを処理し、それ
によって各ビーム方向と関係した個々のターゲットトラ
ックが同時に処理され、転移がターゲットの検出を行う
ために最大の信号対雑音比を有するターゲットトラック
を処理するために近接したビーム方向間で行われ、出力
ターゲットトラックが単一の出力ターゲットトラックに
処理された個々のターゲットトラックの高い信号対雑音
比部分を結合することによって生成されるステップを具
備している３次元の最大後天的追跡方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/855,283 US5425136A (en) | 1992-03-23 | 1992-03-23 | Three-dimensional maximum a posteriori (map) tracking |
| US855283 | 1992-03-23 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06148324A true JPH06148324A (ja) | 1994-05-27 |
| JP2642297B2 JP2642297B2 (ja) | 1997-08-20 |
Family
ID=25320844
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5064412A Expired - Fee Related JP2642297B2 (ja) | 1992-03-23 | 1993-03-23 | ３次元の最大事後密度追跡方法および装置 |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5425136A (ja) |
| JP (1) | JP2642297B2 (ja) |
| AU (1) | AU648712B2 (ja) |
| CA (1) | CA2092106C (ja) |
| FR (1) | FR2689270B1 (ja) |
| GB (1) | GB2265462B (ja) |
| HK (1) | HK37796A (ja) |
| IL (1) | IL104923A (ja) |
| TW (1) | TW215122B (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CA2265875C (en) | 1996-09-09 | 2007-01-16 | Dennis Jay Dupray | Location of a mobile station |
| US6236365B1 (en) | 1996-09-09 | 2001-05-22 | Tracbeam, Llc | Location of a mobile station using a plurality of commercial wireless infrastructures |
| US9134398B2 (en) | 1996-09-09 | 2015-09-15 | Tracbeam Llc | Wireless location using network centric location estimators |
| DE19925580B4 (de) * | 1999-06-04 | 2010-09-09 | Eads Deutschland Gmbh | Pegel- und Peilwinkel-basierte Detektion und Segmentierung von Sendungen im HF-Bereich |
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