JPH10332806A

JPH10332806A - 目標運動解析装置および目標運動解析方法

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Publication number: JPH10332806A
Application number: JP14187097A
Authority: JP
Inventors: Masahiro Matsumoto; 昌浩松本; Kazuo Sato; 和夫佐藤; Jun Hara; 凖原
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1997-05-30
Filing date: 1997-05-30
Publication date: 1998-12-18
Anticipated expiration: 2017-05-30
Also published as: JP3628479B2

Abstract

(57)【要約】【課題】固有バイアス誤差による目標運動解析精度劣化
を減らす。【解決手段】目標運動解析装置505の遺伝的処理部506に
て、音響センサ501の固有バイアス誤差のモデル曲線の
係数の組合せを個体とし、その集合に対して遺伝的操作
を行い新しい世代の個体を生成する処理を繰り返す。非
線形解析処理部507は各世代毎に各個体の係数を用いて
目標の運動諸元を解析する。また、各目標の時系列な観
測方位及び観測周波数データに対する解析結果の重み付
き残差二乗和の合計値を求めて評価値を算出する。遺伝
的操作はこの評価値を個体の適応度として行う。適当な
終了判定条件が満たされた時点で、最も評価値が良かっ
た個体と対応する解析値を解析結果とし端末装置509に
出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、水中および水上な
どを運動する目標から放射される音波を音響センサによ
り観測し、そこから得られる到来音波の方向および周波
数を用いて目標の運動諸元を解析する目標運動解析の技
術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図１１に従来の目標運動解析の原理を示
す。

【０００３】図中において、観測船は、音響センサを使
って目標102が放射する音波を受信することにより、到
来音波の方位および周波数を観測する。そして、観測さ
れた方位および周波数、観測時刻および観測装置の時系
列の状態情報に基づき目標102の状態ベクトルｘ(距離
ｒ、方位Ｂｙ、速力Ｍｔ、針路Ｃｔ、放射音波の周波数
f0)を解析する。この解析は、状態ベクトルxから推定さ
れる各観測時刻の解析方位と観測方位の差分二乗を観測
方位誤差の分散で規格化したものと、状態ベクトルxか
ら推定される解析周波数と観測周波数との差分二乗を観
測周波数誤差の分散で規格化したものを時系列的に合計
した、数１の評価関数Φ(x)が最小となるような状態ベ
クトルを解析する非線形最適化問題である。

【０００４】

【数１】

【０００５】このような非線形最適化問題を解析する方
法としては、これまで、カルマンフィルタ、最小二乗法
によるものなどが知られている。カルマンフィルタを用
いた目標運動解析についてはIEEE会報1985年Vol AC-30
No.10「A Stochastic Analysis of a Modified Gain Ex
tended Kalman Filter with Application to Estimatio
n with Bearing Only Measurements」に記載されてお
り、最小二乗法を用いた目標運動解析についてはIEEE会
報1984年VolAC-29No9「Fundamental Propertiesand Per
formance of Conventional Bearing- only Target Mot
ion Analysis」に記載されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの技術
に係るアルゴリズムは、音響センサのランダム誤差のみ
を考慮しており、音響センサ固有のバイアス誤差による
影響については考慮していない。

【０００７】図１２に、音響センサの誤差発生要因を示
す。

【０００８】図１２aに示すようにランダム誤差204は、
目標との相対距離に依存して変化する特性を持ち、音響
センサ202の音波受信感度および指向性ビーム幅203をパ
ラメータとして正規分布状に発生するのに対して、図１
２ｂ、cに示すように、固有バイアス誤差210は、海水と
隔壁内媒質との相違や船体の材質や形状による音波の屈
折によって発生し、音波入射角をパラメータとして増減
する特性211を有する。

【０００９】従来、このような音響センサ205の固有バ
イアス誤差に対しては次のように対処していた。すなわ
ち、距離および方位が明確な目標をいくつか用意し、音
響センサによる観測方位と自明な目標方位との差分を求
めてテーブル化しておく。そして、実際の観測時には、
このテーブルを用いて観測値などを補正することによ
り、音響センサ205の固有バイアス誤差に対処してい
た。

【００１０】しかしながら、固有バイアス誤差は、同型
船でも音響センサ205の据え付け状態によって異なるう
え、音響センサ205の経年変化や環境条件の変化によっ
ても特性211が異なってくる。このため、前述した対処
法では、補正が不充分となる場合があり、この場合に従
来のカルマンフィルタ、最小二乗法による解析を、たと
えば図１３の状況に対して適用すると、図１４に示した
解析例に示すように、局所最適解への落ち込みが生じ、
目標運動解析精度が劣化することがあった。図１４にお
いて、a)が距離rの解析例、b)が速力Ｍｔの解析例、c)
が進路ctの解析例であり、各図において、実線が真の
値、波線が従来のカルマンフィルタによる解析結果、白
抜きの四角が最小２乗法による解析結果を示している。
各図中において、丸で囲んだ箇所などにおいて、局所最
適解への落ち込みが生じ、解析結果が真の値からかけは
ずれてしまっていることが分かる。

【００１１】そこで、本発明は、固有バイアス誤差に起
因する目標運動解析精度の劣化を軽減することを目的と
する。

【００１２】

【課題を解決するための手段】前記目的達成のために、
本発明は、たとえば、運動する目標から放射される音波
を音響センサにより観測した観測値に基づいて、目標の
運動諸元を解析する目標運動解析装置であって、音響セ
ンサの固有バイアス誤差を特定する情報を遺伝子とする
個体の集合に遺伝的操作を行い、順次、次世代の個体の
集合を生成する遺伝的操作部と、生成された各世代の個
体の集合に含まれる各個体のそれぞれについて、当該個
体に対応する固有バイアス誤差を考慮した目標の運動諸
元の解析を行うと共に、当該解析の結果と観測値との適
合度を求める非線形解析処理部とを備え、前記遺伝的操
作部は、次世代の個体の集合の生成を、現世代の個体の
うち、前記非線形解析部において、より高い前記適合度
が当該個体について求められた個体の特徴が、より高い
確率で次世代に遺伝されるように、前記遺伝的操作を行
うことを特徴とする目標運動解析装置を提供する。

【００１３】このようにして、固有バイアス誤差特性を
遺伝的操作処理部において推定しつつ、各個体について
非線形解析処理部において目標の運動諸元の解析を実施
することにより、各目標に対する解析値が最適解となる
ような固有バイアス誤差特性の推定が行われるととも
に、固有バイアス誤差を補正した観測情報に基づく目標
運動諸元の解析が可能となる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る目標運動解析
装置の実施形態を、艦船に装備され、目標運動諸元の解
析を行う目標運動解析システムへの適用を例にとり説明
する。

【００１５】まず、第１の実施形態について説明する。

【００１６】図１に、本第１実施形態に係る目標運動解
析システムの概略構成を示す。

【００１７】図中において、観測船511は目標510から到
来する音波を音響センサ501で受信し、音波の観測周波
数と、音波の到来方位であるところの観測方位を、受信
時刻および受信位置、受信時の観測船511の針路である
観測針路、受信時の観測船の速力である観測速力と共
に、目標運動解析装置５０５のセンサデータベース５０
８に入力時系列データとして蓄積する。このとき、受信
位置、観測針路、観測速力は、位置演算器５０４が、観
測船に取り付けられた速力検出器502と針路検出器503か
ら周期的に算出する。また、受信位置は、初めて音波を
受信した位置を基準とする相対位置座標として蓄積す
る。

【００１８】目標運動解析装置５０５において、非線形
解析処理部507は、センサデータベース508に蓄積された
時系列データを参照し目標の運動諸元を解析する。ま
た、この際、遺伝的処理部506において音響センサ501の
固有バイアス誤差を推定する。

【００１９】目標運動解析装置５０５で求められた運動
諸元の解析値および固有バイアス誤差の推定値は、セン
サデータベース508の各種情報と共に解析データ表示器5
09に表示される。

【００２０】なお、端末装置509を介して、オペレータ
は、端末装置509に表示されるセンサデータベース508の
入力時系列データの連続性を監視することにより発見し
た入力時系列データ中の異常データの除去と、非線形解
析処理部507による再計算を目標運動解析装置５０５に
指示することができる。

【００２１】ここで、このような目標運動解析システム
が行う目標運動解析の原理を示しておく。

【００２２】本実施形態において行う目標運動解析は、
固有バイアス誤差特性403が音響センサ402で観測してい
る複数の目標に対して共通であることに着目したもので
ある。

【００２３】すなわち、図２に示すように、遺伝的処理
部404で、係数ａ,ｂ,ｃををパラメータとして持つ正弦
波曲線405を固有バイアス誤差特性403のモデル関数と
し、この係数ａ,ｂ,ｃを数値遺伝子として、この係数の
組合せを個体と定義して遺伝的操作を実施する。遺伝的
操作は、非線形解析処理部406で固有バイアス誤差を考
慮して各目標対応に算出される解析残差二乗和の合計値
Rの逆数を各個体の適応度とすることにより、解析残差
二乗和の合計値が小さな個体ほど適応度が大きくなり、
固有バイアス誤差推定値の最適解として選択されるよう
に行う。ここで、解析残差二乗和とは、数２に示すよう
に、各目標毎にセンサデータべースに蓄積された音響セ
ンサによる入力時系列データ中の観測方位および観測周
波数と、運動諸元の解析の結果求まる時系列の解析方位
および解析周波数との差分二乗を各々の観測情報の分散
で規格化し、合算したものである。

【００２４】

【数２】

【００２５】このようにして、固有バイアス誤差特性40
3を遺伝的処理部404において推定しつつ、非線形解析処
理部406において各目標の運動諸元の解析を実施するこ
とにより、各目標に対する解析値が最適解となるような
固有バイアス誤差特性403の推定が行われるとともに、
固有バイアス誤差を補正した観測情報に基づく目標運動
諸元の解析が可能となる。

【００２６】以下、本実施形態に係る目標運動解析シス
テムの詳細について説明する。

【００２７】図３に、目標運動解析装置５０５の詳細な
構成を示す。

【００２８】図中、目標運動解析装置５０５は固有バイ
アス誤差の推定を行う遺伝的処理部５０６、目標運動諸
元の解析を行う非線形解析処理部５０７、これらの両処
理部の数値を変換する数値変換処理部607、観測データ
が蓄積されているセンサデータベース５０８から構成さ
れる。

【００２９】遺伝的処理部５０６では、固有バイアス誤
差のモデル曲線の係数の組合せを個体とする個体の初期
集合Ｐ0を生成603し、選択604、交叉605、突然変異606
の遺伝的操作を繰り返すことにより、最大の適応度を持
つ個体を生成する。なお、この遺伝的操作により最大の
適応度を持つ個体が推定される基本原理については次の
文献に詳しく述べられている。

【００３０】Holland, John (1975). 「Adaptation in
Natural and Artificial Systems」, MIT press 1992、
Goldberg, David (1987). 「Genetic Algorithm in Sea
rch,Optimization,and Machine Learning. Reading, Ma
ss.」: Addison-Wesley , Davis,Lawrence (1990). 「H
andbook of Genetic Algorithms」, Van Nostrand (邦
訳：遺伝アルゴリズムハンドブック嘉数（かかず）他
森北出版）遺伝的処理部５０６における遺伝的操作の
過程において生成される各世代の個体集合Ｐｎは数値変
換処理部607により、固有バイアス誤差のモデル曲線の
係数の解集合Ｚに変換する。そして、非線形解析処理部
５０７において、最小二乗法または適応型フィルタによ
る非線形解析609において、解集合Ｚの各解について各
々、その解を観測方位の補正値として使用し、センサデ
ータベース５０８に蓄積された入力時系列データを参照
しながら、解析対象の各目標についての運動諸元の解析
を行う。

【００３１】そして、個別目標毎に非線形解析609の内
部で計算される解析残差二乗和を評価610で合計し、そ
の合計値を評価値Rとする。

【００３２】さて、評価値Rは、各個体に対応する固有
バイアス誤差のモデル曲線の係数の妥当性を表す。そこ
で、このようにして算出した評価値Rの評価値集合Ｒ
を、前述した遺伝的処理部５０６の個体の選択604操作
に使用し、次世代の個体集合Ｐｎを生成する。

【００３３】以上のような、遺伝的操作を終了判定611
の条件を満足するまで繰り返し、それまでに得られた、
評価値を最小とする係数の組合せを最適解ziとし、最適
解ziを用いて求めた運動諸元の解析値を解析値として出
力する。これによって、固有バイアス誤差の曲線係数に
関する最適解の推定とともに目標の運動諸元に関する最
適解の解析が可能となる。

【００３４】終了判定６１１では、遺伝処理部５０６で
生成された世代の数（世代交代数）が所定の最大数を越
えた場合に処理を終了させる。また世代交代数が最大値
に達しない場合でも、今回の世代に対する評価値集合Ｒ
中の評価値の平均値もしくは評価値の最小値が、前回の
世代に対する評価値集合Ｒ中の評価値の平均値もしくは
評価値の最小値より大きくなった場合に世代交代により
適応度が劣化したとして処理を終了させるようにする。

【００３５】また、本実施形態では、今回の目標運動解
析で得られた最適解ziを、次回解析時の遺伝的処理部５
０６の初期集合の個体の一つとして継承する処理612を
行い次回解析の収束が加速されるようにしている。

【００３６】次に、遺伝的処理部５０６の行う処理の詳
細について説明する。

【００３７】図７は遺伝的処理部５０６の処理の詳細を
示したものである。

【００３８】図示するように、この処理では、まず、初
期集合生成６０３において固有バイアス誤差のモデル曲
線の係数に該当する数値遺伝子a,b,cを一様乱数により
生成し、その組合せである個体をm種類生成して、個体
集合Ｐ０を形成する。但し、前回の解析時の最適解Ziを
継承しているときは、ｍ−１種類の個体を生成し、これ
に継承した最適解Ziに対応する個体を加えて個体集合Ｐ
０とし、これを現世代の個体集合とする。

【００３９】次ぎに、現世代に対する非線形解析処理部
５０７の処理が終了したら、選択６０４で現世代の各個
体の適応度fitの大きさに応じた確立でランダムに、現
世代の個体集合中より次世代の個体が抽出されるようル
ーレットルール705と乱数706により世代交代を実施す
る。適応度fitは、その個体に対して非線形解析処理部
５０７で求められた評価値Ｒの逆数を用いる。

【００４０】次に、交叉703では個体の適応度fitを標準
偏差とする正規分布に従い数値遺伝子の組み替えを実施
する。ここで、正規分布を適用することにより、交叉対
象の個体の適応度fitが大きいものほど数値遺伝子a,b,c
の変化が少なく、適応度fitが小さいものほど数値遺伝
子a,b,cの変化が大きくなり、一様分布を適用した場合
に比べて解探索の効率化が図れる。たとえば、正規分布
交叉707に示すように、数値遺伝子a1および適応度fit1
をもつ個体1と、数値遺伝子a2および適応度fit2をもつ
個体2の交叉は、数３および数４に従って行うようにす
る。

【００４１】

【数３】

【００４２】

【数４】

【００４３】最後に突然変異704では、個体pの数値遺伝
子a,b,cの任意の一つを一様乱数により変化させること
により、解探索の多様性を確保し、局所最適解への落ち
込みを防止する。

【００４４】そして、この突然変異704が終了した個体
集合を、新たな現世代の個体集合とする。

【００４５】以上一連の、遺伝的操作を繰り返すことに
より固有バイアス誤差の曲線係数の最適値を推定する。

【００４６】次に、非線形解析処理部５０７中の、非線
形解析６０９の詳細について説明する。

【００４７】まず、非線形解析６０９において、Marqua
rdt法を利用した最小二乗法による非線形解析を行う場
合について説明する。

【００４８】この場合の処理の手順を、図５a)に示す。

【００４９】この最小二乗法による非線形解析801で
は、センサデータベース５０８に蓄積されている全観測
時刻のデータを使用し、観測データ誤差が微少であるこ
とを仮定した疑似線形解析805で初期解析値を算出し、
この解析値をMarquardt法817により反復修正して最終的
な解析値を算出する。

【００５０】疑似線形解析805では目標運動諸元の状態
ベクトルを数５のように定義し、線形解析準備803で係
数行列Ｆを数６、定数行列Ｇを数７により計算してお
き、線形解析804の数８により初期解析値を算出する。
ただし、条件802のとおり、前回非線形解析時における
最小二乗法801による解析値が「解有り」として存在す
る場合は、この解を今回の初期解析値とし、疑似線形解
析805をスキップする。これにより、次のMarquardt法解
析817における解の収束を早めることができる。

【００５１】

【数５】

【００５２】

【数６】

【００５３】

【数７】

【００５４】

【数８】

【００５５】次に、Marquardt法解析817では目標運動諸
元の状態ベクトルを数９のように定義し、疑似線形解析
805で算出した初期解析値とこれに基づく目標の放射周
波数を数１０により算出して設定する。

【００５６】

【数９】

【００５７】

【数１０】

【００５８】そして、縮小因子λ設定806ではMarquardt
法解析における反復修正を安定的に行うことを目的とし
て縮小因子λの初期値を設定する。

【００５９】処理807では反復修正回数loop1、loop２の
初期化を行う。残差二乗行列算出808では数１１によ
り、各時刻における観測情報と解析情報との差分の二乗
値を算出する。

【００６０】

【数１１】

【００６１】ヤコビアン行列形成809では数１２および
数１３により方位情報および周波数情報に関する偏微分
係数を算出する。

【００６２】

【数１２】

【００６３】

【数１３】

【００６４】次に、状態ベクトル修正量Δxの算出810で
は、ステップ１４に従って、処理808で算出した残差二
乗行列と処理809で算出したヤコビアン行列を用いて状
態ベクトルの修正量を算出する。

【００６５】

【数１４】

【００６６】そして、loop1が所定の最大回数を越えた
か、もしくは、前回算出のΔxが今回算出Δx以上である
かを判定する条件811を満足していれば、処理813で状態
ベクトルを修正し、条件811を満足していなければ、処
理812で縮小因子λを２倍にし、loop1を１加算し処理80
8から810を繰り返す。

【００６７】また、loop1が１以上であることを判定す
る条件814を満足していれば、縮小因子λを半分にして
次回の反復修正処理に備える。

【００６８】そして、条件816で状態ベクトルの修正量
が所定の極小値minより小さくなるか、反復修正回数loo
p2が上限値に達した場合、反復を打ち切り状態ベクトル
数９を目標運動諸元(距離r,方位By,速力Mt,針路Ct,放射
周波数f0)に変換して、処理を終了する。反復修正回数l
oop2が上限値に達していない場合には、loop2を１加算
し８０８からの処理を繰り返す。

【００６９】なお、条件816で反復修正回数loop2が上限
値に達して終了した場合は今回の非線形解析は「解な
し」であったとして扱い、条件816で状態ベクトルの修
正量が所定の極小値minより小さくなった場合には、今
回の非線形解析は「解あり」であったとして扱う。

【００７０】なお、誤差をともなって観測される情報か
ら内部の状態モデルを推定する最小二乗法およびMarqua
rdt法の詳細については以下の文献に記載されている。

【００７１】「最小二乗法による実験データ解析」中川
徹他東京大学出版会次に、非線形解析６０９において、カルマンフィルタに
よる非線形解析を行う場合について説明する。

【００７２】この場合の処理の手順を、図５ｂ)に示
す。

【００７３】この場合の処理であるカルマンフィルタに
よる適応型フィルタ819では、目標運動諸元の状態ベク
トルを数１５のように定義し、センサデータベース５０
８に蓄積されている各入力時系列データ中の各観測時刻
毎のデータを一つ一つ取り出して状態ベクトルおよび共
分散行列の初期値を逐次更新することにより解析値を収
束させていく。

【００７４】

【数１５】

【００７５】まず、条件820で前回の解析値が存在しな
いと判断されたとき、すなわち、第１回目の処理の場合
には、初期値設定821において、数１６により状態ベク
トルの初期値を設定し、数１７により共分散行列の初期
値を設定する。

【００７６】

【数１６】

【００７７】

【数１７】

【００７８】次に、状態ベクトル状態状態遷移822で
は、状態ベクトルの初期値をセンサデータべースから、
今回取り出したデータの観測時刻まで数１８により時間
遷移させ、共分散行列状態遷移823では、共分散行列の
初期値をセンサデータべース５０８から今回取り出した
データの観測時刻まで数１９により時間遷移させる。

【００７９】

【数１８】

【００８０】

【数１９】

【００８１】さらに、状態ベクトルフィルタリング824
では数２０によりセンサーデータベース５０８から取り
出したデータに基づき状態ベクトルを修正更新し、共分
散ベクトルフィルタリング825では数２１により共分散
行列を修正更新する。

【００８２】

【数２０】

【００８３】

【数２１】

【００８４】そして、最後に処理826で数２２により状
態ベクトルを目標運動諸元に変換し、数２３により共分
散行列を目標運動諸元解析値の解析誤差標準偏差に変換
する。

【００８５】

【数２２】

【００８６】

【数２３】

【００８７】そして、条件827に従ってセンサデータベ
ース508から取り出すデータが無くなるまで822から826
までの処理を繰り返す。なお、誤差をともなって観測さ
れる情報から内部の状態モデルを推定するカルマンフィ
ルタの詳細については以下の文献に記載されている。

【００８８】「応用カルマンフィルタ」片山徹朝倉
書店次に、図３の数値変換処理部６０７の行う処理の詳細を
説明する。

【００８９】図６に、数値変換処理部６０７の行う処理
を示す。

【００９０】図示するように、数値変換処理部６０７で
は、前回解析時の最適解を継承する処理903、個体の数
値変換処理904、評価値を適応度に変換する処理905の３
つの処理を行う。

【００９１】前回解析時の最適解を継承する処理90３で
は、固有バイアス誤差の曲線係数の最適解zjを遺伝的処
理部の個体pjに変換する。これにより、最適解zjの実数
値aj,bj,cjは0〜255の均等な数値遺伝子aj,bj,cjに変換
され、乱数による遺伝的操作が可能となる。

【００９２】個体の数値変換処理904では、固有バイア
ス誤差の曲線係数の組合せである個体pjを、振幅、角周
波数、初期位相の３つの実数値の組である解候補zjに変
換する。これにより、遺伝的処理部で推定した個体pjの
適応度として、各目標の運動諸元解析によって算出され
る残差二乗和の合計値で評価することが可能となる。

【００９３】評価値を適応度に変換する処理905では、
非線形解析処理部で算出した評価値Ｒの逆数を遺伝的処
理部における各個体の適応度Ｆとする。これにより、遺
伝的処理部における個体の選択操作が可能となる。

【００９４】以上、目標運動解析装置５０５の詳細につ
いて説明した。

【００９５】次に、目標解析装置５０５の解析結果を出
力する端末装置５０９について説明する。

【００９６】図７は、端末装置５０５に備えたディスプ
レイの表示のようすを表した図である。

【００９７】この表示画面は、グラフィックユーザイン
タフェースを形成し、オペレータは、この表示から標運
動解析装置５０５の解析結果を視認することができると
共に、表示上にキーボードなどから入力を行うことによ
り所望の操作を行うことができる。

【００９８】図７において、1001は観測船と目標との相
対的な位置関係を表示する領域であり、領域１００１
中、1005が観測船の航跡を示している。また、1003が目
標運動解析装置によって解析された目標の航跡を、1004
が観測した方位線を、1002が目標運動解析装置によって
解析された目標の解析誤差範囲を、各々示している。ま
た、領域1010には現在時刻が表示される。

【００９９】領域1006から1009は横軸を時間とする表示
領域であり、これらの表示において最右端が現在時刻で
ある。これらの表示は、新たな表示データが発生する都
度左側へスクロールしてゆく。

【０１００】ここで、領域1006は観測方位と解析方位と
の差分を観測誤差標準偏差で規格化してプロットした表
示であり、1007は観測周波数と解析周波数との差分を観
測誤差標準偏差で規格化してプロットした表示である。
オペレーターは、これらの表示より、解析の収束状況を
判断でき、また、目標の針路および速力の変更状況も判
断することができる。

【０１０１】次に、1008は観測方位をプロットした表示
であり、1009は観測周波数をプロットした表示である。
これらの表示より、オペレータは観測情報の連続性およ
び目標の運動状況を把握することができる。

【０１０２】ここで、1011から1014は異常データを示し
ており、1011および1013はオペレータの操作により一時
消去が指示されたデータであり、1012および1014はオペ
レータの操作により削除が指示されたデータを示してい
る。

【０１０３】このように、オペレータよりデータの一時
消去や削除の指示が成されると、入力時系列データ中の
一時消去や削除の指示が成されたデータの観測時刻のデ
ータを無視して、再解析を行うよう、端末装置５０５
は、目標運動解析装置５０５に指示し、その結果得られ
た値に従って図７の表示を更新する。一時消去と削除の
違いは、削除はセンサデータベース中の対応するデータ
を削除してしまうのに対して、一時消去は対応するデー
タ自身は削除せずに解析に対して用いないようにする点
である。

【０１０４】次、1015および1016は解析対象とする範囲
の開始点および終了点を示している。これら1015および
1016が操作されると、この範囲についてを再解析を行う
よう、端末装置５０５は、目標運動解析装置５０５に指
示し、その結果得られた値に従って図７の表示を更新す
る。

【０１０５】次に、1017は遺伝的処理部によって推定さ
れた固有バイアス誤差特性を表示しており、その曲線の
係数が1018に表示される。ここで、オペレータ入力部に
より1019に曲線係数が入力されると、入力された固有バ
イアス誤差を固定的に用いて、再解析を行うよう、端末
装置５０５は、目標運動解析装置５０５に指示し、その
結果得られた値に従って図７の表示を更新する。

【０１０６】以上、本発明の第１の実施形態について説
明した。

【０１０７】以上のような処理により、本第１実施形態
によれば、図１４に示すように、局所最適解への落ち込
みを防ぐことができる。図１４において、a)が距離rの
解析例、b)が速力Ｍｔの解析例、c)が進路ctの解析例で
あり、各図において、X印が、本第１実施形態の遺伝的
処理とカルマンフィルタを用いた解析を適用した場合、
黒塗りの四角が本第１実施形態の遺伝的処理と最小２乗
法による解析を適用した場合を示している。

【０１０８】以上のように、本第１実施形態によれば、
遺伝処理部に置いて固有バイアス誤差を推定しつつ非線
形解析処理部において目標の運動諸元を解析するので、
安定的かつ高精度な解析が可能となる。また、非線形解
析処理の結果得られる評価値最小の解を次回解析時にお
ける遺伝的処理部の個体の一つとして継承したり、遺伝
的処理部に置いて正規分布交叉を行ったり、非線形解析
処理部におけるMarquardt法解析の初期値を継承するこ
とにより解析収束時間の短縮が実現される。また、さら
に、オペレータは、任意に、固有バイアス誤差のモデル
曲線の係数や解析対象データを変更し、再解析を行わせ
ることができる。

【０１０９】以下、本発明の第２の実施形態について説
明する。

【０１１０】図９に、本第２実施形態に係る目標運動解
析装置の構成を示す。

【０１１１】本第２実施形態では、固有バイアス誤差の
モデル曲線の係数を含む目標運動諸元の状態ベクトルを
遺伝的処理の個体とし、個別目標毎に固有バイアス誤差
の推定と目標運動諸元の解析を実施する。

【０１１２】本第２実施形態では、個別目標毎に次のよ
うな処理を行う。すなわち、第１実施形態と異なる点の
みを説明すると、遺伝的処理部１１０２では、状態ベク
トルを個体として扱う。また、非解析処理部では、各個
体を用いて、今解析の対象としている目標の運動諸元を
解析する。具体的には、非線形解析処理部１１０８の非
線形解析１１０９において次のように処理する。すなわ
ち、最小二乗法を用いる場合は、図５a)において疑似線
形解析８０５を行わず、個体に対応する値を初期解析値
としてMarquard法による解析８１７を行う。一方、カル
マンフィルタによる場合は、図５b)の処理８２１で、個
体に対応する値を初期値として初期状態ベクトルを求め
る。また、評価１１１０では、入力時系列データ中の観
測方位および観測周波数と、今対象としている目標につ
いて解析結果として得られた時系列の解析方位および解
析周波数との差分二乗を各々の観測情報の分散で規格化
し、合算したもの評価値とする。なお、本第２実施形態
で、遺伝処理部１１０２に前回の解析時より継承される
個体（最適解）は、評価値を最小としたものである。

【０１１３】なお、本第２実施形態では固有バイアス誤
差特性が全観測目標について共通であるということに着
目した推定は行っていない。

【０１１４】以下、本発明の第３の実施形態について説
明する。

【０１１５】図９に、本第３実施形態に係る目標運動解
析装置の構成を示す。

【０１１６】図示するように、本第３実施形態では遺伝
的処理を行わない。

【０１１７】本第３実施形態では、固有バイアス誤差の
モデル曲線の係数を含む目標運動諸元の解析値を状態ベ
クトルとし、個別目標毎に固有バイアス誤差の推定と目
標運動諸元の解析を実施する。

【０１１８】本第３実施形態では、個別目標毎に次のよ
うな処理を行う。すなわち、非解析処理部１２０２にお
ける解析を回帰的に繰り返し、回帰回数が所定の最大値
を越えたか、非解析処理部１２０２における前回の解析
結果と今回の解析結果の差が所定の最小値以下となった
時点で処理を終了し、非解析処理部１２０２で最後に求
まった最適解を解析結果として端末装置１２０９に出力
する。ここで、非解析処理部１２０２における解析を回
帰的に繰り返す際に、前回の解析結果の最適解を、非線
形解析１２０４の初期値として与える。具体的には、非
線形解析処理部１１０８の非線形解析１１０９において
次のように処理する。すなわち、最小二乗法を用いる場
合は、図５a)において疑似線形解析８０５を行わず、与
えられた初期値を初期解析値として用いてMarquard法に
よる解析８１７を行う。一方、カルマンフィルタによる
場合は、図５b)の処理８２１では、与えられた初期値を
初期状態ベクトルとして用いる。また、さらに、新たに
解析を行う場合において、第１回目の非線形処理部１２
９２の処理の際には、前回同一目標について求め、端末
装置１２０９に出力した最適解を、非線形解析１２０４
の初期値として与える。また、前回同一目標について求
め、端末装置１２０９に出力した最適解が存在しない場
合には、適当な初期値を非線形解析１２０４の初期値と
して与える。

【０１１９】なお、本第３実施形態でも固有バイアス誤
差特性が全観測目標について共通であるということに着
目した推定は行っていない。

【０１２０】次に、本発明の第４の実施形態について説
明する。

【０１２１】図１０に、本第４実施形態に係る目標運動
解析装置の構成を示す。

【０１２２】本第４実施形態では、固有バイアス誤差の
モデル曲線の係数を含む目標運動諸元の状態ベクトル遺
伝的処理の個体とし、個別目標毎に固有バイアス誤差の
推定と目標運動諸元の解析を実施する。各個体の評価
は、各個体に対応する状態ベクトルから推定される時系
列の解析方位および解析周波数と入力時系列データ中の
観測方位および観測周波数との差分二乗を各々の観測情
報の分散で規格化し、合算したもの評価値とする。その
他の処理は、第１実施形態と同様である。

【０１２３】なお、本第４実施形態でも固有バイアス誤
差特性が全観測目標について共通であるということに着
目した推定は行っていない。

【０１２４】以上、本発明の実施形態について説明し
た。

【０１２５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、固有バ
イアス誤差に起因する目標運動解析精度の劣化を軽減す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】目標運動解析システムの概略構成を示したブロ
ック図である。

【図２】目標運動解析の原理を示した図である。

【図３】目標解析装置の構成を示したブロック図であ
る。

【図４】遺伝的処理部の行う処理を示した図である。

【図５】非線形解析処理部の行う処理を示したフローチ
ャートである。

【図６】数値変換処理部の行う処理を示した図である。

【図７】端末装置におけるGUIを示した図である。

【図８】目標解析装置の他の構成例を示したブロック図
である。

【図９】目標解析装置の他の構成例を示したブロック図
である。

【図１０】目標解析装置の他の構成例を示したブロック
図である。

【図１１】従来の目標運動解析の原理を示した図であ
る。

【図１２】音響センサの固有バイアス誤差を示した図で
ある。

【図１３】従来の問題点が生じ得る状態を示した図であ
る。

【図１４】従来の問題点を示した図である。

【符号の説明】

101・・・観測船、102・・・目標 201・・・観測船、202・・・音響センサ、203・・・指向性ビー
ム、204・・・ランダム誤差標準偏差、205・・・音響センサ、
206・・・音響センサ隔壁、207・・・音響的視野角、208・・・目
標方位の真値(船首基準)、209・・・観測方位(船首基準)、
210・・・固有バイアス誤差、211・・・音響センサ固有バイア
ス誤差特性 301・・・目標方位の真値の時系列推移、302・・・船首基準の
相対方位、303・・・船首基準の相対方位に対する固有バイ
アス誤差特性、304・・・固有バイアス誤差の時系列推移、
305・・・相対距離の時系列推移、306・・・ランダム誤差特
性、307・・・真北基準の観測方位 401・・・音響センサ隔壁、402・・・音響センサ、403・・・船首
基準の相対方位に対する固有バイアス誤差特性、404・・・
遺伝的処理部、405・・・各種係数による特性曲線、406・・・
非線形解析処理部、407・・・センサデータベース 501・・・音響センサ、502・・・速力検出器、503・・・針路検出
器、504・・・位置演算器、505・・・目標運動解析装置、506・
・・遺伝的処理部、507・・・非線形解析処理部、508・・・セン
サデータベース、509・・・端末装置 603・・・初期集合生成操作、604・・・選択操作、605・・・交叉
操作、606・・・突然変異操作、607・・・数値変換処理部、60
9・・・非線形解析(最小二乗法または適応型フィルタ)、61
0・・・評価処理、611・・・解析終了判定処理、612・・・評価値
最小解zjの継承処理 705・・・適応度の大きさに比例した面積を各個体に割り当
てたルーレット、706・・・現世代の個体から次世代の個体
を選択するためにルーレットに対して放つ矢、707・・・正
規分布交叉の概念図 801・・・Marquardt法により実現した最小二乗法の処理
例、802・・・前回解析時の「解有り」状況判定処理、803・
・・線形解析準備処理、804・・・線形解析処理、805・・・疑似
線形解析処理部、806・・・縮小因子λ設定処理、807・・・lo
op1初期化処理、808・・・残差二乗行列算出処理、809・・・
ヤコビアン行列形成処理、810・・・状態ベクトル修正量Δ
xの算出処理、811・・・loop1終了判定処理、812・・・縮小因
子更新処理、813・・・状態ベクトル修正処理、814・・・縮小
因子更新判定処理、815・・・縮小因子更新処理、816・・・lo
op2終了判定処理、817・・・Marquardt法解析処理部、818・
・・状態ベクトルを目標運動諸元に変換する処理、819・・・
カルマンフィルタにより実現した適応型フィルタの処理
例、820・・・第一回目解析の判定処理、821・・・初期値設定
処理、822・・・状態ベクトル状態遷移処理、823・・・共分散
行列状態遷移処理、824・・・状態ベクトルフィルタリング
処理、825・・・共分散行列フィルタリング処理、826・・・状
態ベクトルを目標運動諸元に変換する処理、827・・・セン
サデータベースのデータ有無判定処理 901・・・遺伝的処理部の個体集合、902・・・非線形解析処理
部の解集合、903・・・数値変換処理部の機能(1)、904・・・
数値変換処理部の機能(2)、905・・・数値変換処理部の機
能(3)、906・・・個体が保有する数値遺伝子の種類、907・・
・数値遺伝子の範囲、908・・・各個体の適応度の集合、909
・・・最適解の実数パラメータの種類、910・・・実数パラメ
ータの範囲、911・・・各解候補の評価値の集合 1001・・・目標と観測船との対勢図、1002・・・解析誤差標準
偏差に基づく目標存在範囲、1003・・・解析結果に基づく
目標運動線、1004・・・観測方位線、1005・・・観測船運動航
跡、1006・・・観測方位と解析方位との残差を観測方位誤
差標準偏差で規格化した時系列プロット、1007・・・観測
周波数と解析周波数との残差を観測周波数誤差標準偏差
で規格化した時系列プロット、1008・・・観測方位の時系
列プロット、1009・・・観測周波数の時系列プロット、101
0・・・現在時刻、1011・・・一時消去データ、1012・・・削除デ
ータ、1013・・・一時消去データ、1014・・・削除データ、10
15・・・解析対象データ範囲の開始時刻、1016・・・解析対象
データ範囲の終了時刻、1017・・・固有バイアス誤差特性
表示部、1018・・・固有バイアス誤差特性関数の係数の解
析値表示部、1019・・・固有バイアス誤差特性関数の係数
に関するオペレータ入力値表示部、1020・・・目標運動諸
元の解析結果表示部、1021・・・解析誤差標準偏差の表示
部、1022・・・目標運動諸元に関するオペレータ入力値表
示部 1101・・・目標運動解析装置、1102・・・遺伝的処理部、1103
・・・初期集合生成操作、1104・・・選択操作、1105・・・交叉
操作、1106・・・突然変異操作、1107・・・数値変換処理部、
1108・・・非線形解析処理部、1109・・・非線形解析(最小二
乗法または適応型フィルタ)、1110・・・評価処理、1111・・
・解析終了判定処理、1112・・・評価値最小解zjの継承処
理、1113・・・センサデータベース、1114・・・解析データ表
示器 1201・・・目標運動解析装置、1202・・・非線形解析処理部、
1203・・・疑似線形解析処理、1204・・・非線形解析(最小二
乗法または適応型フィルタ)、1205・・・評価処理、1206・・
・解析終了判定処理、1207・・・解xの継承処理、1208・・・セ
ンサデータベース、1209・・・解析データ表示器 1301・・・目標運動解析装置、1302・・・遺伝的処理部、1303
・・・初期集合生成操作、1304・・・選択操作、1305・・・交叉
操作、1306・・・突然変異操作、1307・・・数値変換処理部、
1308・・・評価処理、1309・・・解析終了判定処理、1310・・・
評価値最小解xjの継承処理、1311・・・センサデータベー
ス、1312・・・解析データ表示器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】運動する目標から放射される音波を音響セ
ンサにより観測した観測値に基づいて、目標の運動諸元
を解析する目標運動解析装置であって、音響センサの固有バイアス誤差を特定する情報を遺伝子
とする個体の集合に遺伝的操作を行い、順次、次世代の
個体の集合を生成する遺伝的操作部と、生成された各世代の個体の集合に含まれる各個体のそれ
ぞれについて、当該個体に対応する固有バイアス誤差を
考慮した目標の運動諸元の解析を行うと共に、当該解析
の結果と観測値との適合度を求める非線形解析処理部と
を備え、前記遺伝的操作部は、次世代の個体の集合の生成を、現
世代の個体のうち、前記非線形解析部において、より高
い前記適合度が当該個体について求められた個体の特徴
が、より高い確率で次世代に遺伝されるように、前記遺
伝的操作を行うことを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項２】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
て、現世代の各個体について前記非線形解析部が求めた適合
度の平均が、前世代の各個体について前記非線形解析部
が求めた適合度の平均よりも低くなった場合、もしく
は、現世代の各個体について前記非線形解析部が求めた
適合度のうち最も高い適合度が、前世代の各個体につい
て前記非線形解析部が求めた適合度のうち最も高い適合
度より低くなった場合に、非線形解析部が、それまでに
解析した解析の結果の内、最も適合度が高い解析の結果
を、目標の運動諸元として出力する終了判定部を備えた
ことを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項３】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
て、前記遺伝的操作部は、第１世代の個体の集合を生成する
場合に、前回行われた目標の運動諸元の解析において、
当該個体について前記非線形解析部において最も高い適
合度が求められた個体を、第１世代の個体の集合に含め
ることを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項４】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
て、音響センサの固有バイアス誤差の観測装置に対する目標
の相対的な方位角に対する特性をモデル化し、前記個体
の遺伝子とする音響センサの固有バイアス誤差を特定す
る情報として、モデル関数の振幅、周期、初期位相の組
み合わせを用いることを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項５】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
て、前記遺伝的操作処理部は、前記遺伝的操作として、個体
の選択操作、個体間の交叉操作、個体の突然変異操作を
行うことを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項６】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
て、前記運動する目標から放射される音波を音響センサによ
り観測した観測値として、音波の到来方位である観測方
位と音波の観測された周波数である観測周波数を用い、前記非線形解析処理部は、各個体についての前記運動諸
元の解析を、複数の目標について、最小二乗法または適
応型フィルタによって行い、時系列に得られた観測方位
および観測周波数と、解析の結果得られた時系列の解析
方位および解析周波数の重み付き残差二乗和の、各目標
についての合計値の逆数を前記適合度とすることを特徴
とする目標運動解析装置。
【請求項７】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
て、前記遺伝的操作処理部の行う遺伝的操作として、個体間
の交叉を、前記個体間の距離と、当該個体について求め
られた適合度とに比例した最大値をとる正規乱数分、各
個体を変化させることにより行うことを特徴とする目標
運動解析装置。
【請求項８】請求項６記載の目標運動解析装置であっ
て、前記非線形解析処理部は、前記各個体についての前記運
動諸元の解析を、Marquardt法解析を用いる最小二乗法
によって行い、 Marquardt法解析の回帰回数が上限値に達するまでに収
束した場合に収束した解析値を、次回の目標の運動諸元
の解析においてMarquardt法解析の初期値とすることを
特徴とする目標運動解析装置。
【請求項９】請求項１記載の目標運動解析装置であって
オペレータの操作を受け入れる端末部を備え、当該端末部は、個体の遺伝子の入力を受け入れる手段
と、入力された遺伝子を持つ個体についての、目標の運動諸
元の解析を前記非線形解析部に実行させる手段を有する
ことを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項１０】請求項１記載の目標運動解析装置であっ
てオペレータの操作を受け入れる端末部を備え、当該端末部は、解析の対象とする観測値の集合の指定
を、観測値の範囲もしくは解析対象観測値の集合からの
特定の観測値の除去によって受け入れる手段と、受け入れた観測値を対象とする、目標の運動諸元の解析
を前記遺伝的操作処理部および前記非線形解析部に実行
させる手段を有することを特徴とする目標運動解析装
置。
【請求項１１】運動する目標から放射される音波を音響
センサにより観測した観測値に基づいて、目標の運動諸
元を解析する目標運動解析装置であって、音響センサの固有バイアス誤差を特定する情報と目標の
運動諸元を遺伝子とする個体の集合に遺伝的操作を行
い、順次、次世代の個体の集合を生成する遺伝的操作部
と、生成された各世代の個体の集合に含まれる各個体のそれ
ぞれについて、当該個体に対応する固有バイアス誤差と
目標の運動諸元を初期値として、音響センサの固有バイ
アス誤差を特定する情報と目標の運動諸元の解析を、最
小二乗法または適応型フィルタによって処理によって行
うと共に、当該解析の結果と観測値との適合度を求める
非線形解析処理部とを備え、前記遺伝的操作部は、次世代の個体の集合の生成を、現
世代の個体のうち、前記非線形解析部において、より高
い前記適合度が当該個体について求められた個体の特徴
が、より高い確率で次世代に遺伝されるように、前記遺
伝的操作を行うことを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項１２】運動する目標から放射される音波を音響
センサにより観測した観測値に基づいて、目標の運動諸
元を解析する目標運動解析装置であって、音響センサの固有バイアス誤差を特定する情報と目標の
運動諸元の解析を、最小二乗法または適応型フィルタに
よって行う非線形解析処理部を備え、前記非線形解析処理部は、前回の解析結果を初期値とし
て、音響センサの固有バイアス誤差を特定する情報と目
標の運動諸元の解析を行う処理を、前回と今回の解析結
果の差が所定量以下になるまで繰り返し実行することを
特徴とする目標運動解析装置。
【請求項１３】運動する目標から放射される音波を音響
センサにより観測した観測値に基づいて、目標の運動諸
元を解析する目標運動解析装置であって、音響センサの固有バイアス誤差を特定する情報と目標の
運動諸元を遺伝子とする個体の集合に遺伝的操作を行
い、順次、次世代の個体の集合を生成する遺伝的操作部
と、生成された各世代の個体の集合に含まれる各個体のそれ
ぞれについて、当該個体に対応する固有バイアス誤差と
目標の運動諸元と観測値との適合度を求める評価部とを
備え、前記遺伝的操作部は、次世代の個体の集合の生成を、現
世代の個体のうち、前記非線形解析部において、より高
い前記適合度が当該個体について求められた個体の特徴
が、より高い確率で次世代に遺伝されるように、前記遺
伝的操作を行い、かつ、第１世代の個体の集合を生成す
る場合に、前回行われた目標の運動諸元の解析におい
て、当該個体について前記非線形解析部において最も高
い適合度が求められた個体を、第１世代の個体の集合に
含めることを特徴とする目標運動解析装置。
【請求項１４】運動する目標から放射される音波を音響
センサにより観測した観測値に基づいて、目標の運動諸
元を解析する目標運動解析方法であって、音響センサの固有バイアス誤差を特定する情報を遺伝子
とする個体の集合に遺伝的操作を行い、順次、次世代の
個体の集合を生成する遺伝的操作ステップと、生成された各世代の個体の集合に含まれる各個体のそれ
ぞれについて、当該個体に対応する固有バイアス誤差を
考慮した目標の運動諸元の解析を行うと共に、当該解析
の結果と観測値との適合度を求める非線形解析ステップ
とを有し、前記遺伝的操作ステップにおいて、次世代の個体の集合
の生成を、現世代の個体のうち、前記非線形解析部にお
いて、より高い前記適合度が当該個体について求められ
た個体の特徴が、より高い確率で次世代に遺伝されるよ
うに、前記遺伝的操作を行うことを特徴とする目標運動
解析方法。