JPS5965780A - 相関判定方法 - Google Patents
相関判定方法Info
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- JPS5965780A JPS5965780A JP57176144A JP17614482A JPS5965780A JP S5965780 A JPS5965780 A JP S5965780A JP 57176144 A JP57176144 A JP 57176144A JP 17614482 A JP17614482 A JP 17614482A JP S5965780 A JPS5965780 A JP S5965780A
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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
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
-
- 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
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は、複数の目標データの相互相関を判定する目標
データ相関方式に関する。
データ相関方式に関する。
航空管制等のレーダ監視システムのようなマルチャンザ
システムでは、複数のセンザサイトから送られてくるト
ラッキングデータの相互関係から同一目標のデータか否
かを判定する目標データ相関処理が必要となる。
システムでは、複数のセンザサイトから送られてくるト
ラッキングデータの相互関係から同一目標のデータか否
かを判定する目標データ相関処理が必要となる。
第１図は、マルチ・マンサシスデムの例である航空管制
システムの例である。ＬＡ、ｌＩ’ｌは、レーダ装置、
２Ａ、２Ｂはレーダ観測データを用いてトラッキング処
理を行ない、その結果をトラッキングデータ（飛行物体
の位ＩＫ座標Ｘ、Ｙ、Ｚ、速度文、■など）として出力
す゛るトラッキング装買、ｌＯはレーダザイトから送ら
れてくるトラッキングデータについて相関処理を行ない
、トラッキングデータが同一の飛行物体のものか否かを
判定する監視装置を示す。この場合、各トラッキングデ
ータはそれぞれトラッキング誤差をもつため、同一の飛
行物体を観測した場合でも各トラッキングデータ１一致
しない。
システムの例である。ＬＡ、ｌＩ’ｌは、レーダ装置、
２Ａ、２Ｂはレーダ観測データを用いてトラッキング処
理を行ない、その結果をトラッキングデータ（飛行物体
の位ＩＫ座標Ｘ、Ｙ、Ｚ、速度文、■など）として出力
す゛るトラッキング装買、ｌＯはレーダザイトから送ら
れてくるトラッキングデータについて相関処理を行ない
、トラッキングデータが同一の飛行物体のものか否かを
判定する監視装置を示す。この場合、各トラッキングデ
ータはそれぞれトラッキング誤差をもつため、同一の飛
行物体を観測した場合でも各トラッキングデータ１一致
しない。
そこで、監視装置３で例えば、第２図、第３図に示すよ
うな手１１ｎで、トラッキングデータの一致判定を行な
っていた。今、センササイ）Ａから送信されてくるドラ
ッギングデータの位置と速度の値をそれぞれ（Ｘ＋ ＋
Ｙ＋ ＊ Ｚ＋ ） ＋ （文１１階）とし、センサ
サイトＢからの値を（Ｘ２ 、Ｙ２ 、Ｚ２）。
うな手１１ｎで、トラッキングデータの一致判定を行な
っていた。今、センササイ）Ａから送信されてくるドラ
ッギングデータの位置と速度の値をそれぞれ（Ｘ＋ ＋
Ｙ＋ ＊ Ｚ＋ ） ＋ （文１１階）とし、センサ
サイトＢからの値を（Ｘ２ 、Ｙ２ 、Ｚ２）。
（Ｘ２ 、 Ｙ２ ）とすると、第２図の方式では、Ｘ
ＩＹ、Ｚの各軸方向の位置データの差異ｌＸ＋ Ｘ２
１゜ｌＹ＋ Ｙ２１．ｌＺ＋ Ｚ２１およびＸＹ平
面にお１２ ° ２ ° ２′２ケ
ル速度ノ差１ （Ｘ＋ −＋−Ｙ＋ ） （Ｘ２ 十
Ｙ２ ） ｌ カそれぞれ許容誤差εＩ 、Ｃ２，Ｃ３
，Ｃ４の範囲内にあるか否かを判定しくブロック２１，
２２゜２３．２４）、全てを満足する場合には同一目標
と判断するようにしている（ブロック２５）。一方、第
３図の方式では、Ｘ、Ｙ方面の差がしきい値ε１．ε２
よυ小さければ（ブロック２７）、得点Ｐ１ を−匂え
（ブロック２８）、高度差、速度差がそれぞれしきい値
ε３．ε４よシ小さければ（ブロック２９．３０）、得
点Ｐ２ 、Ｐ３を与え（ブロック３１．３２）、また目
標付随情報が一致する場合には（ブロック３３）、さら
に得点Ｐ４を力えて（ブロック３４）、金剛得点Ｐが所
定値Ｓ以上になった場合に（ブロック３５）、同一目標
と判断するようにしている（ブロック３６）。
ＩＹ、Ｚの各軸方向の位置データの差異ｌＸ＋ Ｘ２
１゜ｌＹ＋ Ｙ２１．ｌＺ＋ Ｚ２１およびＸＹ平
面にお１２ ° ２ ° ２′２ケ
ル速度ノ差１ （Ｘ＋ −＋−Ｙ＋ ） （Ｘ２ 十
Ｙ２ ） ｌ カそれぞれ許容誤差εＩ 、Ｃ２，Ｃ３
，Ｃ４の範囲内にあるか否かを判定しくブロック２１，
２２゜２３．２４）、全てを満足する場合には同一目標
と判断するようにしている（ブロック２５）。一方、第
３図の方式では、Ｘ、Ｙ方面の差がしきい値ε１．ε２
よυ小さければ（ブロック２７）、得点Ｐ１ を−匂え
（ブロック２８）、高度差、速度差がそれぞれしきい値
ε３．ε４よシ小さければ（ブロック２９．３０）、得
点Ｐ２ 、Ｐ３を与え（ブロック３１．３２）、また目
標付随情報が一致する場合には（ブロック３３）、さら
に得点Ｐ４を力えて（ブロック３４）、金剛得点Ｐが所
定値Ｓ以上になった場合に（ブロック３５）、同一目標
と判断するようにしている（ブロック３６）。
しかしながら、このような従来方式だと、比較する目標
データのパラメータの密度分布を考慮していない点に問
題があった。このため、相関精度という点で問題があっ
た。
データのパラメータの密度分布を考慮していない点に問
題があった。このため、相関精度という点で問題があっ
た。
本発明は、マルチャンサシステムで不可欠とな速
る目標データの相関精度を上げ、かつ、処へ度も小さい
目標データ相関方式を提供するものである。
目標データ相関方式を提供するものである。
このような目標を達成するために、本発明では、相関パ
ラメータの密度分布ケも考慮に入れた先度孔検定方式を
相関判定に適用したことに特徴がある。
ラメータの密度分布ケも考慮に入れた先度孔検定方式を
相関判定に適用したことに特徴がある。
以下、図面に従って、本発明について詳卸１に説明する
。まず、本発明の尤度化検定を応用した目標推定データ
相関方式の原理についで説明する。
。まず、本発明の尤度化検定を応用した目標推定データ
相関方式の原理についで説明する。
第４図は比較する２つのセンササイ）Ａ、Ｂで持ってい
る、目標推定データファイルである。いま、センササイ
トＡの目標推定データファイルのＸ＋（ｉ）と相関する
センササイトＢの目標推定データＸｚ（ｊ）を探す問題
を考える。これ鉱、Ｘ−−Ｘ＋ （ｉ） Ｘ２ （Ｊ
） （ｊ ＝ １ 、・・・・・・ｎ２）とおき、
同一目標であ２）事象をＨｏ、異なる目標である事象を
Ｈｌとすると、 Ｈｏ：Ｘ＝Ｖ ＪＪ＋ ： ｘ−ｔｎ＋ｖ ｍ””’ （ｍ＋ ｔ ”・”ｍｎ） ＋ Ｖ＝ （Ｖ
ｌ ｒ ・・”・・ｖｎ ）のどちらがおこるかを判定
する仮説検定の問題となる。ここで、■は、推定誤差に
よって生じる誤差ベクトルであシ、ｖ＋は相互独立で平
均０の正規分布と仮定できる。ｍは、ｘｔ （ｔＬ Ｘ
２ （Ｊ）が、異なる目標の場合、上述した目標の真の
状態の差分ベクトルＸである。Ｖが正規分布に従うと仮
定したからＸを得た時、それがＢ’ｏの事象のもとでお
こる確率をよ、 であり、Ｈｌのもとでおこる確率は、 ／ である。ここで、ｆに）は、ｍの密度分布を表わすもの
とする。またＲＩ−１：ｘの共分散行列で、Ｒ＝Ｅ（ｘ
ｔｘ）で計−脚する。Ｘから、ＨｏかＨ，かを判定する
には通常の尤度化検定が応用できる。すなわち、 で、）（ｅ）（、かＨｏを決定する。しかし、個々の判
定のために上記のような積分を行なつ”Ｃいたのでは莫
大な処理時間がかかる。そこで以下のような近似によシ
Ｘのパラメータｘｌ ＋ Ｘ２ ＋・・・・・・。
る、目標推定データファイルである。いま、センササイ
トＡの目標推定データファイルのＸ＋（ｉ）と相関する
センササイトＢの目標推定データＸｚ（ｊ）を探す問題
を考える。これ鉱、Ｘ−−Ｘ＋ （ｉ） Ｘ２ （Ｊ
） （ｊ ＝ １ 、・・・・・・ｎ２）とおき、
同一目標であ２）事象をＨｏ、異なる目標である事象を
Ｈｌとすると、 Ｈｏ：Ｘ＝Ｖ ＪＪ＋ ： ｘ−ｔｎ＋ｖ ｍ””’ （ｍ＋ ｔ ”・”ｍｎ） ＋ Ｖ＝ （Ｖ
ｌ ｒ ・・”・・ｖｎ ）のどちらがおこるかを判定
する仮説検定の問題となる。ここで、■は、推定誤差に
よって生じる誤差ベクトルであシ、ｖ＋は相互独立で平
均０の正規分布と仮定できる。ｍは、ｘｔ （ｔＬ Ｘ
２ （Ｊ）が、異なる目標の場合、上述した目標の真の
状態の差分ベクトルＸである。Ｖが正規分布に従うと仮
定したからＸを得た時、それがＢ’ｏの事象のもとでお
こる確率をよ、 であり、Ｈｌのもとでおこる確率は、 ／ である。ここで、ｆに）は、ｍの密度分布を表わすもの
とする。またＲＩ−１：ｘの共分散行列で、Ｒ＝Ｅ（ｘ
ｔｘ）で計−脚する。Ｘから、ＨｏかＨ，かを判定する
には通常の尤度化検定が応用できる。すなわち、 で、）（ｅ）（、かＨｏを決定する。しかし、個々の判
定のために上記のような積分を行なつ”Ｃいたのでは莫
大な処理時間がかかる。そこで以下のような近似によシ
Ｘのパラメータｘｌ ＋ Ｘ２ ＋・・・・・・。
ｘｎが独立であるとすると尤暦比ＴＪ （ｘ）はｌｌＡ
ｌ々のパラメータの尤度比の積となる。
ｌ々のパラメータの尤度比の積となる。
と書く仁とができる。
ここで対数尤度比をとれば、
Ｔ（ｘ）＝／、ｏｇＬ（Ｘ） ｌ ＴＩ（ＸＩ）＝
ｔＯｇ（Ｉｔ（Ｘｔ）とすると、 となる。Ｘｉの密度分布関数ｆＩ（ｍＩ）の大小関係が
、第５図のような場合、対数尤度孔関数Ｔ＋（ｘ＋）は
、第６図のようになる。なお、第５図において、Ｐ（α
Ｉ）は誤差の分布を示す。ＴＩ（ＸＩ ）の最小値をＴ
Ｉ とすると、 ＴＩ り’Ｉ’２＜Ｔｓ 且・・・・・・・・・く
Ｔ。
ｔＯｇ（Ｉｔ（Ｘｔ）とすると、 となる。Ｘｉの密度分布関数ｆＩ（ｍＩ）の大小関係が
、第５図のような場合、対数尤度孔関数Ｔ＋（ｘ＋）は
、第６図のようになる。なお、第５図において、Ｐ（α
Ｉ）は誤差の分布を示す。ＴＩ（ＸＩ ）の最小値をＴ
Ｉ とすると、 ＴＩ り’Ｉ’２＜Ｔｓ 且・・・・・・・・・く
Ｔ。
が成立つから
Ｊｌ＋１
くと、ＴＩ（ＸＩ）＞ｇ（１）ならば、Ｘ Ｃ＝Ｈ、で
あるといえる。ＴＩ（ＸＩ）＜ε（１）の場合は、ＴＩ
（ｘｌ）＋ｉ”＋（ｘｚ）＞ｇ（２）ならばＸｅＨＩ
を調べる。Ｘｌｉ”ＨＩでない場合は逐次、以下の式に
てＸ’：Ｈｌのチェックを行なえはよい。
あるといえる。ＴＩ（ＸＩ）＜ε（１）の場合は、ＴＩ
（ｘｌ）＋ｉ”＋（ｘｚ）＞ｇ（２）ならばＸｅＨＩ
を調べる。Ｘｌｉ”ＨＩでない場合は逐次、以下の式に
てＸ’：Ｈｌのチェックを行なえはよい。
ΣＴｌ（ＸＩ）＞ｇ （Ｌ）ならげＸ ｅ ｌ（ＨＩ
１１１ ＃番ど“同一目標である対象があれば、これらのうちで
最も小さい対数尤度孔関数をとるものを同一目標と判定
する。高速化のためには、ＴＩ（ＸＩ）の積分計算を行
なうかわシに、あらかじめＴＩ（Ｘｔ）ｆ：決め、第７
図に示すようにＴＩ （ＸＩ ） ｋテーブル化する。
１１１ ＃番ど“同一目標である対象があれば、これらのうちで
最も小さい対数尤度孔関数をとるものを同一目標と判定
する。高速化のためには、ＴＩ（ＸＩ）の積分計算を行
なうかわシに、あらかじめＴＩ（Ｘｔ）ｆ：決め、第７
図に示すようにＴＩ （ＸＩ ） ｋテーブル化する。
ＴＩ （ＸＩ ）は、
Ｔｔ（ＸＩ）−Ｃｊ 但し ｄ ｊりＩＸ＋ ｌ
りｄ ３＋＋ｊ−０，・・・・・・ｍ Ｃｊ：定数 と宵ける。以上の原理に基づいて、目標推定データ相関
アルゴリズムは、第８図のようなフローチャートで誉〈
ことができる。
りｄ ３＋＋ｊ−０，・・・・・・ｍ Ｃｊ：定数 と宵ける。以上の原理に基づいて、目標推定データ相関
アルゴリズムは、第８図のようなフローチャートで誉〈
ことができる。
本発明による相関方式を実用化する場合には、第８図に
示すフローチャートを第１図の監視装置ｌＯの中でプロ
ゲラＪ・化すれはよい。また、さらに高速化が必要とな
る場合は、第９図に示す目標推定データ相関装置として
、ノ・−ドウエア化することも可能である。
示すフローチャートを第１図の監視装置ｌＯの中でプロ
ゲラＪ・化すれはよい。また、さらに高速化が必要とな
る場合は、第９図に示す目標推定データ相関装置として
、ノ・−ドウエア化することも可能である。
第９図では、レジスタ４に回１ｊ１４上のデータＸ＋（
ｉ）をたくわえる。回線１３からは、Ｘｔ（ｊ）（ｊ＝
ｘ、・・・・・・ｎ２）の値が一足時間間隔で送イハさ
れてくるものとする。送信される一連のデータの最後に
は終了判定フラグがついておシ、判建回路１６では、終
了判定フラグをチェックすると信号をレジスタ１１に送
る。それ以外のデータはレジスタ５に込られる。レジス
タ４とレジスタ５のデータはｎ個の並列演算機６に送ら
れ、を泪碧する。Ｉｘ＋（””ｌ＋・・・・・・ｎ）が
定数テーブル７のアドレスとして使１ノれ、Ｉ”ｌ
に対応した対数尤度孔関数の近似値が読み出される。こ
れらの値を加（１）器８で加えてＴ （Ｘ）を計軒し、
判定器９．１０へ送る判定器１０ではＴ（秒づＣｔｆ：
判定し、Ｔ（Ｘ）＜Ｃ，の時はレジスタ１１へ信号を送
る。また、判定器１０が判定を行なうごとにカウンタ１
２はカウンタを１増加させる。判定器９では、これまで
の判定で最も小さいＴ （Ｘ）の（ｊｔｉＴｏ ’ｆｃ
たくわえておシ、これと現在のＴ （Ｘ）の値を比較し
Ｔｏ＞Ｔ（Ｘ） の時のみ、レジスタ１１へ信号を送り Ｔ ｏｅＴ（幻
とする。
ｉ）をたくわえる。回線１３からは、Ｘｔ（ｊ）（ｊ＝
ｘ、・・・・・・ｎ２）の値が一足時間間隔で送イハさ
れてくるものとする。送信される一連のデータの最後に
は終了判定フラグがついておシ、判建回路１６では、終
了判定フラグをチェックすると信号をレジスタ１１に送
る。それ以外のデータはレジスタ５に込られる。レジス
タ４とレジスタ５のデータはｎ個の並列演算機６に送ら
れ、を泪碧する。Ｉｘ＋（””ｌ＋・・・・・・ｎ）が
定数テーブル７のアドレスとして使１ノれ、Ｉ”ｌ
に対応した対数尤度孔関数の近似値が読み出される。こ
れらの値を加（１）器８で加えてＴ （Ｘ）を計軒し、
判定器９．１０へ送る判定器１０ではＴ（秒づＣｔｆ：
判定し、Ｔ（Ｘ）＜Ｃ，の時はレジスタ１１へ信号を送
る。また、判定器１０が判定を行なうごとにカウンタ１
２はカウンタを１増加させる。判定器９では、これまで
の判定で最も小さいＴ （Ｘ）の（ｊｔｉＴｏ ’ｆｃ
たくわえておシ、これと現在のＴ （Ｘ）の値を比較し
Ｔｏ＞Ｔ（Ｘ） の時のみ、レジスタ１１へ信号を送り Ｔ ｏｅＴ（幻
とする。
判定器９．ｌＯからともに信号を受理すると、レジスタ
１１はカウンタ１２の内容を取シ込む。
１１はカウンタ１２の内容を取シ込む。
このカウンタ１２の値が、相関した推定データ番号であ
ることは自明である。この操作を連続的に行ない、終了
判定フラグを検知した信号を判定器３から受けとると、
レジスタ１１の内容が回線１５に出力され、該当の推定
データ番号が送信される。各レジスタは、相関判定処理
開始前は、ゼロクリアされているものとする。
ることは自明である。この操作を連続的に行ない、終了
判定フラグを検知した信号を判定器３から受けとると、
レジスタ１１の内容が回線１５に出力され、該当の推定
データ番号が送信される。各レジスタは、相関判定処理
開始前は、ゼロクリアされているものとする。
以上により、本発明の相関方式をハードウェア化した装
置の例を説明した。
置の例を説明した。
以」二ｊホベたように、本発明によると、目標推定デー
タ相関鞘Ｋｆｔｂ”Ｌ来例に比べ格段に向上させること
ができる。目標推定データ相関精度は対象となる目標の
分布密度にもよるが、シミュレーションによつで従来例
よシも精度が向上することを確聞できた。
タ相関鞘Ｋｆｔｂ”Ｌ来例に比べ格段に向上させること
ができる。目標推定データ相関精度は対象となる目標の
分布密度にもよるが、シミュレーションによつで従来例
よシも精度が向上することを確聞できた。
第１図は本発明に係るレーダトラッキングの概要を示す
構成図、第２図および第３図は従来例を示すフローチャ
ート、第４図はレーダザイトでの状態推定データファイ
ルを示す図、第５図は各パラメータのｍ度分布の例を示
す図、第６図は各パラメータの対数尤度比の例を示す図
、第７図は各パラメータの対数尤度比の近似グラフを示
す図、第８図は相関アルゴリズムの一例のフローチャー
ト、第９図は相関ハードウェア装置の一例の構成図であ
る。
構成図、第２図および第３図は従来例を示すフローチャ
ート、第４図はレーダザイトでの状態推定データファイ
ルを示す図、第５図は各パラメータのｍ度分布の例を示
す図、第６図は各パラメータの対数尤度比の例を示す図
、第７図は各パラメータの対数尤度比の近似グラフを示
す図、第８図は相関アルゴリズムの一例のフローチャー
ト、第９図は相関ハードウェア装置の一例の構成図であ
る。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、各センザサイトから、送信されてくるトラッキング
データおよび観測データから複数のトラッキングデータ
および観測データが、同一目標か、異なる目標かを判定
する目標データの相関方式において、各パラメータの尤
度比を求め、この尤度比を比較することによって相関判
定を行なうことを特徴とする目標データ相関方式。 ２、名パラメータの対数尤度曲線をテーブル化し、相関
判定能力の高い順に相関判定を行なうようにしたことを
特徴とする請求範囲第１項記載の目標データ相関方式。 ３、前記尤度比をパラメータの密度分布を考慮して求め
るようにしたことを特徴とする請求範囲第１項ｆｉ＋Ｅ
載の目標データ相関方式。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57176144A JPS5965780A (ja) | 1982-10-08 | 1982-10-08 | 相関判定方法 |
| US06/540,352 US4633261A (en) | 1982-10-08 | 1983-10-11 | Method and apparatus for correlating target track data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57176144A JPS5965780A (ja) | 1982-10-08 | 1982-10-08 | 相関判定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5965780A true JPS5965780A (ja) | 1984-04-14 |
| JPH041313B2 JPH041313B2 (ja) | 1992-01-10 |
Family
ID=16008425
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57176144A Granted JPS5965780A (ja) | 1982-10-08 | 1982-10-08 | 相関判定方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4633261A (ja) |
| JP (1) | JPS5965780A (ja) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4860216A (en) * | 1986-11-13 | 1989-08-22 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Communication adaptive multi-sensor system |
| GB2226203B (en) * | 1987-08-19 | 1992-02-26 | Plessey Co Plc | Method of and apparatus for target track assessment |
| US4914604A (en) * | 1988-10-07 | 1990-04-03 | Hughes Aircraft Company | Processor for analyzing angle-only data |
| US5990822A (en) * | 1989-04-14 | 1999-11-23 | Honigsbaum; Richard F. | Process and apparatus for finding stealthcraft |
| US5067096A (en) * | 1990-09-14 | 1991-11-19 | Honeywell Inc. | Target engagement system for determining proximity to a target |
| US5604683A (en) * | 1991-09-12 | 1997-02-18 | Lockheed Martin Corporation | Evaluating target tracking when using multiple sensors |
| US5392225A (en) * | 1992-10-20 | 1995-02-21 | E-Sytems, Inc. | Method and apparatus for correlating target data |
| US6122405A (en) * | 1993-08-27 | 2000-09-19 | Martin Marietta Corporation | Adaptive filter selection for optimal feature extraction |
| SE514830C2 (sv) * | 1993-11-17 | 2001-04-30 | Ericsson Telefon Ab L M | Förfarande och anordning för riktningsbestämning |
| US6260759B1 (en) | 1998-08-11 | 2001-07-17 | Northrop Grumman Corporation | Method for tracking a target having substantially constrained movement |
| US6670920B1 (en) * | 2002-08-15 | 2003-12-30 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | System and method for single platform, synthetic aperture geo-location of emitters |
| US7382286B2 (en) * | 2003-06-09 | 2008-06-03 | Megadata Corp. | System and method for the correlation of multiple data feeds |
| WO2012052856A1 (en) * | 2010-10-21 | 2012-04-26 | Reutech Radar Systems (Proprietary) Limited | Floodlight radar system for detecting and locating moving targets in three dimensions |
| JP5634423B2 (ja) * | 2012-03-02 | 2014-12-03 | 株式会社東芝 | 目標追跡装置、目標追跡プログラム、目標追跡システム、及び目標追跡方法 |
| CN111444476B (zh) * | 2020-03-24 | 2021-12-28 | 中国人民解放军32035部队 | 一种空间目标轨道关联方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4025920A (en) * | 1972-09-28 | 1977-05-24 | Westinghouse Electric Corporation | Identification of radar systems |
| US4136340A (en) * | 1978-01-30 | 1979-01-23 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Sequential probability ratio test for friend identification system |
-
1982
- 1982-10-08 JP JP57176144A patent/JPS5965780A/ja active Granted
-
1983
- 1983-10-11 US US06/540,352 patent/US4633261A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4633261A (en) | 1986-12-30 |
| JPH041313B2 (ja) | 1992-01-10 |
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