WO2016084498A1 - 追尾処理装置及び追尾処理方法 - Google Patents

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WO2016084498A1
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tracking
target
congestion
echo
unit
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PCT/JP2015/078625
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弘行 野村
中川　和也
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古野電気株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
    • G08G3/02—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a tracking processing device and a tracking processing method for tracking a tracking target.
  • the motion state of a target as a tracking target is estimated, and the target is tracked based on the motion state.
  • the target to be tracked can be accurately detected from the plurality of targets.
  • the target to be tracked when the target to be tracked is tracked as described above, the target may not be accurately tracked depending on the environment around the target.
  • the present invention is for solving the above-mentioned problems, and its purpose is to accurately track the tracking target regardless of the surrounding environment.
  • a tracking processing device includes a tracking processing unit that performs processing for tracking a tracking target, and an object that is present in an area including the predicted position of the tracking target.
  • a congestion degree calculation unit that calculates a congestion degree that is a degree of congestion of the target, and the tracking processing unit tracks the tracking target according to the value of the congestion degree calculated by the congestion degree calculation unit. It is characterized in that the processing is performed.
  • the congestion degree calculation unit calculates the congestion degree based on a target number as the number of the target existing in the area.
  • the tracking processing device counts the target number present in each of a plurality of cells into which the area is divided, and the target number counted for each of the plurality of cells is Further comprising an echo distribution generation unit that stores data corresponding to each cell, and the congestion level calculation unit calculates the congestion level of the target existing in the cell including the predicted position of the tracking target. .
  • the congestion degree calculation unit calculates the congestion degree based on the target numbers at a plurality of timings.
  • the congestion degree calculation unit calculates a smooth congestion degree based on the congestion degree at a plurality of timings, and the tracking processing unit calculates the smooth congestion degree calculated by the congestion degree calculation unit. In accordance with the value of, the tracking target is tracked.
  • a gain used when tracking filter processing is performed on an observation position obtained by observing the tracking target is set according to the value of the congestion level.
  • the tracking processing unit includes a selection unit that specifies a selection region that is estimated to have an observation position obtained by observing the tracking target, and the tracking processing unit includes the selection region. Is set according to the value of the degree of congestion.
  • a tracking processing method includes a step of performing processing of tracking a tracking target, and a target existing in an area including the predicted position of the tracking target. Calculating the degree of congestion that is a degree of congestion, and performing the process of tracking the tracking target, performing a process of tracking the tracking target according to the value of the congestion level To do.
  • the tracking target can be accurately tracked regardless of the surrounding environment.
  • FIG. 1 is a block diagram of a radar apparatus including a tracking processing apparatus according to an embodiment of the present invention. It is a typical top view for demonstrating the relationship between the own ship and a target object echo image. It is a data list for demonstrating the data extracted regarding a target echo image (target). It is a typical top view which shows the target echo image detected by the echo detection part. It is a flowchart for demonstrating operation
  • tracking processing device 3 According to the present invention, an embodiment of the tracking processing device 3 according to the present invention will be described with reference to the drawings.
  • the present invention can be widely applied as a tracking processing apparatus that tracks a target selected as a tracking target.
  • a target set as a tracking target is referred to as a “tracking target”.
  • tracking target a target set as a tracking target.
  • FIG. 1 is a block diagram of a radar apparatus 1 including a tracking processing apparatus 3 according to an embodiment of the present invention.
  • the radar apparatus 1 according to the present embodiment is a marine radar provided in a vessel such as a fishing boat.
  • the radar apparatus 1 is mainly used for detecting a target such as another ship. Further, the radar apparatus 1 is configured to be able to track a target selected as a tracking target.
  • the radar apparatus 1 is configured to be able to track a plurality of tracking targets at the same time.
  • the radar apparatus 1 is configured to estimate the motion state of the tracking target.
  • the radar apparatus 1 calculates the smoothing speed of the tracking target as the motion state.
  • the smoothing speed is a vector indicating the traveling direction and the traveling speed estimated for the tracking target.
  • the radar apparatus 1 displays the smoothing speed of the tracking target on the screen.
  • a ship provided with the radar device 1 is referred to as “own ship”.
  • the radar device 1 includes an antenna unit 2, a tracking processing device 3, and a display 4.
  • the antenna unit 2 includes an antenna 5, a receiving unit 6, and an A / D conversion unit 7.
  • the antenna 5 is a radar antenna capable of transmitting a pulsed radio wave having strong directivity.
  • the antenna 5 is configured to receive an echo signal that is a reflected wave from a target. That is, the echo signal of the target is a reflected wave at the target with respect to the transmission signal from the antenna 5.
  • the radar apparatus 1 measures the time from when a pulsed radio wave is transmitted to when an echo signal is received. Thereby, the radar apparatus 1 can detect the distance r to the target.
  • the antenna 5 is configured to be able to rotate 360 ° on a horizontal plane.
  • the antenna 5 is configured to repeatedly transmit and receive radio waves while changing the transmission direction of pulsed radio waves (changing the antenna angle). With the above configuration, the radar apparatus 1 can detect a target on a plane around the ship over 360 °.
  • an operation from transmission of a pulsed radio wave to transmission of the next pulsed radio wave is referred to as “sweep”.
  • the operation of rotating the antenna 360 ° while transmitting / receiving radio waves is called “scan”.
  • a certain scan is referred to as an “n scan”
  • a scan immediately before the n scan is referred to as an “n ⁇ 1 scan”.
  • n is a natural number.
  • the operation of the radar apparatus 1 at the n-scan time point will be described unless the operation is particularly described.
  • the receiving unit 6 detects and amplifies the echo signal received by the antenna 5.
  • the reception unit 6 outputs the amplified echo signal to the A / D conversion unit 7.
  • the A / D converter 7 samples an analog echo signal and converts it into digital data (echo data) consisting of a plurality of bits.
  • the echo data includes data for specifying the intensity (signal level) of the echo signal received by the antenna 5.
  • the A / D converter 7 outputs the echo data to the tracking processing device 3.
  • the tracking processing device 3 identifies a target selected from a plurality of targets as a tracking target, and performs a tracking filter process on an observation position obtained by observing the tracking target, thereby tracking the target It is configured to perform a tracking process for tracking the target. More specifically, the tracking processing device 3 is configured to calculate the smoothing speed of the tracking target, the estimated position (smooth position) of the tracking target, and the like.
  • the tracking processing device 3 is configured using hardware including a CPU, a RAM, a ROM (not shown), and the like.
  • the tracking processing device 3 is configured by using software including a tracking processing program stored in the ROM.
  • the tracking processing program is a program for causing the tracking processing device 3 to execute the tracking processing method according to the present invention.
  • the hardware and software are configured to operate in cooperation. Thereby, the tracking processing device 3 can function as the signal processing unit 9, the echo detection unit 10, the tracking processing unit 11, and the like.
  • the tracking processing device 3 is configured to perform processing described below for each scan.
  • the tracking processing device 3 includes a signal processing unit 9, an echo detection unit (detection unit) 10, a tracking processing unit 11, and a congestion degree calculation processing unit 20.
  • the signal processor 9 removes interference components included in the echo data and unnecessary waveform data by performing filter processing or the like.
  • the signal processing unit 9 is configured to detect feature information of echo data related to the target echo image.
  • the signal processing unit 9 outputs the processed echo data to the echo detection unit 10.
  • the echo detection unit 10 is configured to detect a target echo image and detect feature information of echo data related to the target echo image. That is, the echo detection unit 10 includes a target echo image detection unit and a feature information extraction unit. The signal processing unit 9 and the echo detection unit 10 constitute a detection unit for detecting target feature information.
  • the echo detector 10 obtains the distance r to the position corresponding to the echo data based on the read address when the echo data is read from the signal processor 9. Further, data indicating which direction the antenna 5 is currently facing (antenna angle ⁇ ) is output from the antenna 5 to the echo detector 10. With the above configuration, when the echo detection unit 10 reads the echo data, the echo detection unit 10 can acquire the position corresponding to the echo data with polar coordinates of the distance r and the antenna angle ⁇ .
  • the echo detector 10 is configured to detect whether or not a target exists at a position corresponding to the echo data. For example, the echo detector 10 determines the signal level at the position corresponding to the echo data, that is, the signal intensity. The echo detector 10 determines that a target exists at a position where the signal level is equal to or higher than a predetermined threshold level value.
  • the echo detector 10 detects a range where the target is present. For example, the echo detection unit 10 detects a group of areas where the target is present as an area where the target echo image is present. In this way, the echo detector 10 detects the target echo image based on the echo data.
  • the outline shape of the target echo image substantially matches the outline shape of the target. However, due to noise included in the echo data, the outline shape of the target echo image is slightly different from the outline shape of the target.
  • the echo detector 10 extracts feature information related to the target echo image using the echo data.
  • FIG. 2 is a schematic plan view for explaining the relationship between the ship 100 and the target echo image 120.
  • the target echo image 120 is illustrated as a rectangular image.
  • a target 130 specified by the target echo image 120 is shown.
  • the outline shape of the target 130 is displayed in a state that matches the target echo image 120.
  • a straight line distance from the ship position M1 is indicated as a distance r with respect to the ship position M1 as the position of the ship 100. Is shown as an angle ⁇ .
  • the ship position M ⁇ b> 1 corresponds to the position of the antenna 5.
  • the echo detection unit 10 uses the partial image 110 of the ring-shaped portion centered on the ship position M1.
  • the image 110 is an image of a region surrounded by the first straight line 111, the second straight line 112, the first arc 113, and the second arc 114.
  • the first straight line 111 is a straight line passing through the point closest to the ship position M1 in the rear edge 120a of the target echo image 120 and the ship position M1.
  • the second straight line 112 is a straight line passing through the point closest to the ship position M1 in the front edge 120b of the target echo image 120 and the ship position M1.
  • the first arc 113 is an arc passing through the portion 120c closest to the ship position M1 in the target echo image 120.
  • the center of curvature of the first arc 113 is the ship position M1.
  • the second arc 114 is an arc passing through the portion 120d farthest from the ship position M1 in the target echo image 120.
  • the second arc 114 is concentric with the first arc 113.
  • FIG. 3 is a data list for explaining data extracted with respect to the target echo image 120 (target 130).
  • the signal processing unit 9 and the echo detection unit 10 cooperate with each other to obtain the following 12 pieces of data for the target echo image 120 (target 130): Extracted as feature information data. That is, the echo detector 10 extracts the following 12 pieces of text data based on the echo data and the image data of the target echo image 120.
  • the twelve text data are flag data 201, distance rp data 202, end angle ⁇ e data 203, angular width ⁇ w data 204, and leading edge distance rn data 205.
  • Data 206 of the last edge distance rf and area ar (shape information) Data 207, coordinate data 208 of the representative point P, echo level ec data 209, adjoining distance (information specifying the surrounding state of the target) ad data 210, Doppler shift amount ds data 211, , Data 212 at time tm.
  • the above flag is a flag for specifying whether or not the target echo image 120 is in a predetermined state, for example. This flag is configured to be set to “1” or “0”.
  • the distance rp is a linear distance from the ship position M1 to the representative point P of the target echo image 120.
  • the representative point P is the center point of the image 110.
  • the end angle ⁇ e is the antenna angle ⁇ described above at the time when the detection of the target echo image 120 is completed.
  • the angle width ⁇ w is the width of the target echo image 120 in the angular direction around the ship position M1.
  • the angle width ⁇ w is also an angle formed by the first straight line 111 and the second straight line 112.
  • the forefront edge distance rn is the distance between the portion 120c of the target echo image 120 and the ship position M1.
  • the last edge distance rf is the distance between the portion 120d of the target echo image 120 and the ship position M1.
  • the area ar is an area in the partially shaped image 110 of the ring-shaped portion, and is treated as the area of the target echo image 120 in the present embodiment.
  • the echo level ec indicates the intensity of the echo signal that identifies the target echo image 120.
  • This intensity may be a peak intensity of an echo signal specifying the target echo image 120, or may be an average value of the intensity of the echo signal.
  • the adjacent distance ad is, for example, a distance between two adjacent target echo images 120.
  • the Doppler shift amount ds is, for example, the difference between the frequency of the pulse signal radiated from the antenna 5 and the frequency of the echo signal reflected by the target 130 specified by the target echo image 120. Based on the Doppler shift amount ds, the relative speed between the target 130 specified by the target echo image 120 and the ship 100 can be obtained.
  • Time tm is the time when the target echo image 120 is detected.
  • the data of the echo image 120 may include a spare data area.
  • the signal processing unit 9 and the echo detection unit 10 extract the 12 pieces of feature information for each target echo image 120. These twelve pieces of feature information are information represented by numerical values.
  • FIG. 4 is a schematic plan view showing the target echo image 120 detected by the echo detector 10.
  • four target echo images 120 (121, 122, 123, 124) at the time of n scanning are shown.
  • the shape of the target echo image 120 (121, 122, 123, 124) matches the shape of the target 130 (131, 132, 133, 134), respectively.
  • the target 131 specified by the target echo image 121, the target 132 specified by the target echo image 122, and the target 133 specified by the target echo image 123 are, for example, small ships.
  • the target 134 specified by the target echo image 124 is, for example, a large ship.
  • the echo detection unit 10 includes the representative point P1 (n) of the target echo image 121, the representative point P2 (n) of the target echo image 122, and the target echo image 123 as the representative point P at the n scan time point.
  • the representative point P3 (n) and the representative point P4 (n) of the target echo image 124 are detected.
  • a case where the target 131 is the tracking target 140 will be described as an example.
  • the echo detector 10 outputs the feature information data 201 to 212 for each target echo image 120 to the tracking processor 11 and the congestion degree calculator 20.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the congestion degree calculation processing unit 20.
  • the configuration and operation of the congestion degree calculation processing unit 20 will be described with reference to FIGS. 1 and 5 and the like.
  • the congestion degree calculation processing unit 20 is configured to calculate a degree of congestion (congestion degree) of a target existing around the predicted position Xp (n) of the tracking target 140.
  • the congestion level calculation processing unit 20 includes an echo distribution generation unit 21 and a congestion level calculation unit 22. As will be described later in detail, the congestion degree calculation processing unit 20 receives the predicted position Xp (n) at the time of n scans of the tracking target calculated by the tracking processing unit 11.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing the echo distribution generated by the echo distribution generation unit 21.
  • N the number of targets (target numbers) included in the cell B whose position on the xy coordinates shown in FIG. 6 is (x, y) during n scans
  • N the number of targets (target numbers) included in the cell B whose position on the xy coordinates shown in FIG. 6 is (x, y) during n scans
  • N the counted target numbers are illustrated by black dots.
  • the coordinate system is the xy coordinate
  • the present invention is not limited to this, and an r ⁇ coordinate system can also be used.
  • the echo distribution generation unit 21 generates a distribution of each target 130 detected by the echo detection unit 10. Specifically, in the echo distribution generation unit 21, referring to FIG. 6, the number of targets 130 existing in each of a plurality of cells B obtained by dividing a predetermined area A on the sea into a lattice shape is expressed as cell B. It is counted every time (step S1 in FIG. 5). At this time, when a smooth target (which will be described in detail later) is not stored corresponding to each cell B (No in step S2), the echo distribution generation unit 21 counts the target 130 counted for each cell B. Are stored in correspondence with each cell B as a smooth target (step S3).
  • the area A for example, a square area having a side of 64 miles can be cited as an example.
  • the cell B for example, a square region having a side of 0.5 mile can be cited as an example.
  • the example which counts the target number for every cell B is given and demonstrated, it is not restricted to this, For example, the value which totaled the area of the target contained in each cell B as an example May be used instead of the above-mentioned target numbers.
  • the echo distribution generation unit 21 stores the smooth target characteristic Ns (corresponding to each cell B). Based on x, y, n-1) and the latest target number N (x, y, n), a smooth target number Ns (x, y, n) is calculated (step S4). Specifically, the echo distribution generation unit 21 calculates a smooth target characteristic Ns (x, y, n) based on the following equation (1).
  • Ns (x, y, n) a 1 ⁇ N (x, y, n) + (1 ⁇ a 1 ) ⁇ Ns (x, y, n ⁇ 1) (1)
  • a 1 is a coefficient represented by 0 ⁇ a 1 ⁇ 1, for example 0.9 as an example.
  • the echo distribution generation unit 21 uses the smooth target characteristic Ns (x, x, y, n ⁇ 1) stored corresponding to each cell B so far as the latest smooth target characteristic Ns (x, y, n ⁇ 1). , Y, t) and stored (step S5).
  • the congestion degree calculation unit 22 calculates the degree of congestion C (n) using the smooth target characteristic Ns (x, y, n) of the cell B including the predicted position Xp (n) of the tracking target 140 (step) S6).
  • the congestion degree calculation unit 22 is a smoothness degree C stored in correspondence with the cell B, which is the degree of congestion of the cell B calculated in the past.
  • a smooth congestion degree Cs (n) is calculated (step S7). Specifically, the congestion degree calculation unit 22 calculates a smooth congestion degree Cs (n) based on the following equation (2). Then, the congestion degree calculation unit 22 replaces the previously stored smooth congestion degree Cs (n ⁇ 1) with the recently calculated smooth congestion degree Cs (n) (step S8).
  • a 2 is a coefficient represented by 0 ⁇ a 2 ⁇ 1, and is, for example, 0.9.
  • the smoothness congestion level Cs (n) calculated by the congestion level calculation unit 22 is notified to the tracking processing unit 11 (step S9).
  • the tracking processing unit 11 performs a tracking process according to the value of the smoothness congestion degree Cs (n) notified from the congestion degree calculation unit 22.
  • the tracking processing unit 11 is configured to identify the tracking target 140 from among the plurality of targets 130 and perform the tracking process of the tracking target 140.
  • the tracking target 140 is selected by the operator based on, for example, symbols indicating the plurality of targets 130 displayed on the display 4.
  • the selection command of the tracking target 140 by the operator is issued, for example, when the operator operates an operating device (not shown).
  • the tracking processing unit 11 is configured to perform processing based on the XY coordinate system unless otherwise specified.
  • the tracking processing unit 11 is configured to calculate the smoothing speed Vs (n) of the tracking target 140 at the n scanning time point (latest scanning time point).
  • the tracking processing unit 11 is configured to display the smoothing speed Vs (n) on the display 4.
  • the tracking processing unit 11 includes a feature information memory 12, a selection unit 13, an association unit 14, and a motion estimation unit 15.
  • the feature information memory 12 is configured to store data output from the signal processing unit 9 and the echo detection unit 10.
  • the feature information memory 12 stores feature information data 201 to 212 for all target echo images 120 at each time point from the (n ⁇ T) scan time point to the n scan time point.
  • the constant T is a preset value, for example, about several tens.
  • the sorting unit 13 is configured to perform an echo sorting process. Specifically, the selection unit 13 specifies an area where the observation position Xo (n) (the tracking representative point of the tracking target 140) is estimated to exist at the n scanning time point (latest scanning time point).
  • the selection unit 13 refers to the coordinate data of the predicted position Xp (n) calculated by the motion estimation unit 15 for the tracking target 140. That is, the selection unit 13 acquires the coordinate data of the predicted position Xp (n) where the tracking representative point P is estimated to exist at the n scan time point.
  • the selection unit 13 sets a selection region S (n) centered on the predicted position Xp (n).
  • the selection region S (n) is, for example, a circular region centered on the predicted position Xp (n).
  • the associating unit 14 searches the selection area S (n).
  • the selection unit 13 determines the range of the selection region S (n) according to the value of the smoothness congestion level Cs (n) calculated by the congestion level calculation unit 22. Specifically, sorting unit 13, for example, as an example, when smoothness congestion Cs (n) is a predetermined threshold value N 4 or less, to set the radius of the selection area S (n) as r1. On the other hand, selection unit 13, if the smoothness congestion degree Cs (n) exceeds a predetermined threshold value N 4, the radius of the selection area S (n), is set as r2 smaller than r1.
  • the associating unit 14 tracks the observed position Xo (n) of the tracking target 140 from the tracking representative points P of one or more target echo images existing in the selection area S (n). It is specified based on the likelihood of each tracking representative point P calculated from target information (echo area, position error, etc.).
  • the highest tracking representative point P is output to the motion estimation unit 15 as the observation position Xo (n) of the tracking target 140.
  • the likelihood Lh n described above is the degree that each tracking representative point P indicates the likelihood of being the tracking representative point P of the tracking target, and the tracking target feature amount and the selection area S (n ) Is calculated based on the feature amount of each target existing in parentheses.
  • An example of the feature amount here is an echo area of a target.
  • the association unit 14 determines the value of the threshold value Na n according to the value of the smoothness congestion Cs (n). Specifically, the associating unit 14, for example, when smoothness congestion Cs (n) is 5 or greater than a predetermined threshold value N, increase the value of the threshold Na n. On the other hand, if the smoothness congestion Cs (n) is smaller than the predetermined threshold value N 5, to lower the threshold value Na n.
  • the motion estimation unit 15 is configured to perform tracking processing of the tracking target 140 in the XY coordinate system.
  • the motion estimation unit 15 performs the tracking process of the tracking target 140 using a coordinate system in which the orientation with respect to the surface of the earth is constant.
  • the motion estimator 15 is provided for smoothing the influence of observation errors (errors caused by shake or the like that occurs when the antenna 5 rotates).
  • the motion estimation unit 15 performs ⁇ - ⁇ filter processing as tracking filter processing.
  • the motion estimation unit 15 is configured to calculate a predicted position Xp (n), a smooth position Xs (n), and a smooth speed Vs (n) of the tracking target 140.
  • the motion estimation unit 15 calculates the following formulas (3), (4), and (5).
  • Predicted position Xp (n) Xs (n ⁇ 1) + T ⁇ Vs (n ⁇ 1) (3)
  • Smooth position Xs (n) Xp (n) + ⁇ ⁇ Xo (n) ⁇ Xp (n) ⁇ (4)
  • Smoothing speed Vs (n) Vs (n ⁇ 1) + ( ⁇ / T) ⁇ Xo (n) ⁇ Xp (n) ⁇ (5)
  • the smooth position Xs (n) indicates a position associated with the predicted position Xp (n) and the observation position Xo (n) at the n-scan time point.
  • the smooth position Xs (n) indicates a position where the tracking representative point P1 of the tracking target 140 is estimated to have reached at the n scan time point.
  • the smoothing speed Vs (n) indicates the estimated speed of the tracking representative point P1 at the n scan time point.
  • T is the time elapsed from the time when the motion estimation unit 15 performs the previous smoothing process until the above smoothing process is performed, and corresponds to the time required for one scan.
  • ⁇ is a gain used to calculate the smooth position Xs (n).
  • ⁇ is a gain used to calculate the smoothing speed Vs (n).
  • the gain ⁇ has a component ⁇ x in the X-axis direction and a component ⁇ y in the Y-axis direction.
  • the gain ⁇ can also be expressed as a gain ⁇ ( ⁇ x, ⁇ y).
  • the component ⁇ x is used when calculating the component in the X-axis direction in the above equation (4).
  • the component ⁇ y is used when calculating the component in the Y-axis direction in the above equation (4).
  • the gain ⁇ has a component ⁇ x in the X-axis direction and a component ⁇ y in the Y-axis direction.
  • the gain ⁇ can also be expressed as a gain ⁇ ( ⁇ x, ⁇ y).
  • the component ⁇ x is used when calculating the component in the X-axis direction in the above equation (5).
  • the component ⁇ y is used when calculating the component in the Y-axis direction in the above equation (5).
  • the smooth position Xs (n) is located on a line segment LS1 connecting the predicted position Xp (n) and the observation position Xo (n).
  • the smoothed position Xs (n) is closer to the predicted position Xp (n) as the gain ⁇ is smaller. Further, the smaller the gain ⁇ , the smaller the amount of change in the smoothing speed Vs (n). For this reason, the degree of smoothing of the calculation result in the motion estimation unit 15 increases, and the amount of variation due to the observation error of the tracking target 140 decreases. However, the response at the time of reflecting the changing needle movement of the tracking representative point P1 of the tracking target 140 in the calculation result of the movement estimation unit 15 becomes slower as the gains ⁇ and ⁇ are smaller.
  • the motion estimation unit 15 can reflect the needle changing motion of the tracking representative point P1 of the tracking target 140 with high responsiveness in the tracking filter processing. For this reason, the motion estimation unit 15 can improve the followability of the tracking target 140 with respect to the needle changing motion.
  • the changing needle movement is a movement that changes the direction of the tracking target 140.
  • the larger the gains ⁇ and ⁇ the larger the amount of fluctuation at each scanning time with respect to the smooth position Xs (n) and the smooth speed Vs (n).
  • the motion estimation unit 15 sets the values of the gains ⁇ and ⁇ according to the value of the smoothness congestion level Cs (n) notified from the congestion level calculation unit 22.
  • the gains ⁇ and ⁇ are expressed as follows, for example, according to the relationship between the thresholds N 1 to N 3 (0 ⁇ N 3 ⁇ N 2 ⁇ N 1 ) and the smoothness congestion degree Cs (n). Can do.
  • ⁇ 1 and ⁇ 1 are predetermined constants.
  • the smoothness congestion level is very high (N 1 ⁇ Cs (n) in the case of the present embodiment), it is estimated that there are many targets near the predicted position of the tracking target.
  • the association process by the association unit 14 when the association process by the association unit 14 is performed, there is a high possibility that the tracking target will transfer from the target to be originally tracked to another target (so-called transfer may occur). Therefore, under such a situation where there is a high possibility of transfer, it is possible to prevent the transfer of the tracking target by setting the gains ⁇ and ⁇ to 0 and performing so-called predictive tracking.
  • the predicted tracking is tracking that calculates the predicted position Xp (n) as a smooth position without considering the observation position Xo (n) when calculating the smooth position Xs (n).
  • the values of the gains ⁇ and ⁇ are the balance of both the reduction of the risk of transfer of the tracking target and the securing of the tracking performance with respect to the tracking target.
  • the motion estimation unit 15 sends the data calculated using the gains ⁇ and ⁇ appropriately set according to the smoothness congestion level as described above to the selection unit 13, the congestion level calculation processing unit 20, and the display 4. Output. Specifically, the motion estimation unit 15 outputs the coordinate data of the predicted position Xp (n) to the selection unit 13 and the congestion degree calculation processing unit 20. In the sorting unit 13, the data is used for sorting processing at the (n + 1) scan time point. On the other hand, in the congestion degree calculation processing unit 20, the data is used to specify the cell B that is the calculation target of the congestion degree. Further, the motion estimation unit 15 outputs data specifying the smooth position Xs (n) and the smooth speed Vs (n) to the display 4.
  • the display 4 is a liquid crystal display capable of color display, for example.
  • the display 4 displays each target echo image 120 on the display screen using the image data of each target echo image 120. Further, the display 4 displays the smoothing speed Vs (n) as an image. As a result, an image indicating the smoothing speed Vs (n) is displayed on the display screen of the display 4 for the tracking target 140 (target echo image 121).
  • the operator of the radar apparatus 1 can confirm the motion state of the tracking target 140 by confirming the radar image displayed on the display 4.
  • the tracking processing unit exists in the area (cell B in the present embodiment) including the predicted position Xp (n) of the tracking target 140.
  • Tracking processing is performed according to the degree of congestion of the target (in the case of the present embodiment, smoothness congestion degree Cs (n)).
  • the predictive tracking is performed under a situation where the possibility of transfer is high, that is, a situation where the smoothness congestion level Cs (n) is high, it is possible to prevent the transfer.
  • the possibility of transfer is low
  • tracking processing with high followability with respect to the needle movement of the tracking target is performed.
  • the tracking target can be accurately tracked regardless of the surrounding environment.
  • the tracking processing device 3 calculates the congestion degree (smooth congestion degree Cs (n)) based on the target number of the target existing in the area including the predicted position Xp (n) of the tracking target 140. Therefore, the congestion degree can be calculated appropriately.
  • the degree of congestion can be calculated based on the target numbers at a plurality of timings.
  • the target number of the target whose echo intensity is around the threshold value calculated as the target is averaged over time, so the degree of congestion varies greatly from timing to timing. Can be suppressed.
  • the smoothness congestion degree can be calculated based on the congestion degree at a plurality of timings. In this way, as in the case described above, the congestion degree calculated based on the target number of the target whose echo intensity is around the threshold value calculated as the target is averaged over time. It is possible to suppress the degree of congestion from fluctuating greatly at each timing.
  • the gains ⁇ and ⁇ used when the tracking filter processing is performed are set according to the value of the smoothness congestion level Cs (n). Specifically, when the possibility of transfer is high (when the smoothness congestion level Cs (n) is high), the gains ⁇ and ⁇ are set to low values. Thereby, since so-called predictive tracking is performed, it is possible to reduce the possibility that the tracking target is transferred from the target to be originally tracked to another target. On the other hand, when the possibility of transfer is low (when the smoothness congestion level Cs (n) is low), the gains ⁇ and ⁇ are set to high values. As a result, it is possible to perform a tracking process with high followability with respect to the changing needle movement of the tracking target.
  • the area of the selection region S (n) is set according to the value of the smoothness congestion level Cs (n). Specifically, when the possibility of transfer is high (when the smoothness congestion level Cs (n) is high), the area of the selection region S (n) is set small. Thereby, since the candidate of the target which can become a tracking object can be narrowed down, the danger of transfer can be reduced. On the other hand, when the possibility of transfer is low (when the smoothness congestion Cs (n) is low), the area of the selection region S (n) is set large. As a result, even a tracking target that has changed significantly can be set as a candidate for a target that can be a tracking target, so that tracking processing with high tracking ability with respect to the changing movement of the tracking target can be performed.
  • the tracking processing unit 3, the value of the threshold Na n used in the associating unit 14 is set according to the value of the smoothness congestion Cs (n).
  • the threshold value Na n is set larger.
  • the threshold value Na n is set smaller.
  • the target number counted during a certain scan is the target number corresponding to each scan, but is not limited thereto.
  • a target value corresponding to each scan may be a value obtained by averaging the target count counted at each scan and the target count counted at other scans before and after the scan. .
  • the values of the gains ⁇ and ⁇ are set stepwise according to the relationship between the value of the smoothness congestion level Cs (n) and the values of the thresholds N 1 to N 3.
  • the values of the gains ⁇ and ⁇ may be set so that the values of the gains ⁇ and ⁇ change linearly according to the value of the smoothness congestion degree Cs (n).
  • the values of the gains ⁇ and ⁇ can be expressed as follows, for example.
  • Gain alpha by setting using the formula described above the beta, the gain alpha, beta value when the value of the smoothness congestion Cs (n) is the N 1 or more, the value of the smoothness congestion Cs (n) It can be changed linearly accordingly. Thereby, the gains ⁇ and ⁇ values can be set more appropriately according to the value of the smoothness congestion level Cs (n).
  • the range of the selection area S (n) was set stepwise in accordance with the relationship between the value and the threshold value N 4 of smoothness congestion Cs (n), this shall not apply. Specifically, as in the case described above, the range of the selection region S (n) so that the range of the selection region S (n) changes linearly according to the value of the smoothness congestion degree Cs (n). May be set.
  • FIG. 7 is a schematic diagram for explaining a congestion degree calculation method calculated by the congestion degree calculation unit 22 of the tracking processing device according to the modification.
  • FIG. 7 shows a cell B near the predicted position Xp (n) of the tracking target among the plurality of cells B (see FIG. 6).
  • the smooth target number Ns (n) in the cell B including the predicted position Xp (n) of the tracking target is calculated as the congestion degree C (n).
  • the present invention is not limited to this.
  • the degree of congestion C (n) is calculated using linear interpolation.
  • the congestion degree calculation unit 22 calculates the congestion degree C (n)
  • the following conditions among the smooth target characteristics Ns (n) stored corresponding to the plurality of cells B are satisfied.
  • the smooth target characteristic Ns (n) of the cell B to be filled is used.
  • the congestion degree C (n) is determined based on four cells B in which the predicted position Xp (n) is included in a square area surrounded by the center points CP 1 to CP 4.
  • the smooth target characteristic Ns (n) (Ns 1 (n) to Ns 4 (n) in FIG. 7) stored corresponding to each of (in FIG. 7, B 1 to B 4 ) (6).
  • the congestion degree calculation unit 22 of the present modification uses the smoothness congestion degree C (n ⁇ 1) stored so far as the smoothness congestion degree C (n) calculated most recently. Replace and remember.
  • Ns ′ (n) Ns 1 (n) ⁇ (1 ⁇ x) + Ns 2 (n) ⁇ ⁇ x
  • Ns ′′ (n) Ns 3 (n) ⁇ (1 ⁇ x) + Ns 4 (n) ⁇
  • ⁇ x is the x-axis direction component of the distance from CP 1 to Xp (n) with respect to the distance from CP 1 to CP 2 (ie, the distance from CP 3 to CP 4 ) (ie, (X-axis direction component of the distance from CP 3 to Xp (n))
  • ⁇ y is the CP to the distance from CP 1 to CP 3 (ie, the distance from CP 2 to CP 4 ).
  • 3 is the ratio of the y-axis direction component of the distance from 3 to Xp (n) (that is, the y-axis direction component of the distance from CP 4 to Xp (n)).
  • the smoothness degree C (n) calculated as described above is notified to the tracking processing unit 11 as in the case of the above embodiment. And the tracking process part 11 performs the tracking process according to the value of the smooth congestion degree C (n) similarly to the case of the said embodiment.
  • the tracking target can be accurately tracked regardless of the surrounding environment, as in the case of the tracking processing device according to the above-described embodiment.
  • the degree of congestion is calculated using linear interpolation, so the degree of congestion of the target can be calculated more accurately.
  • the smooth target characteristic Ns (x, y, n) in the cell B including the predicted position Xp (n) of the tracking target is calculated as the congestion degree C (n).
  • the target number N (x, y, n) at the time of n scans may be calculated as the congestion degree C (n) without calculating the smooth target number.
  • the range of selection area S (n), the gain alpha has been controlled value of beta, and the threshold value Na n
  • the present invention is not limited to this, and at least one of them may be controlled as a variable according to the degree of congestion.

Abstract

【課題】周囲の環境によらず、追尾対象を正確に追尾する。 【解決手段】追尾対象を追尾する処理を行う追尾処理部１１と、追尾対象の予測位置が含まれるエリア内に存在する物標の混雑の度合いである混雑度を算出する混雑度算出部２２と、を備えた追尾処理装置３を構成する。追尾処理部１１は、混雑度算出部２２によって算出された混雑度の値に応じて、追尾対象を追尾する処理を行う。

Description

追尾処理装置及び追尾処理方法
　本発明は、追尾対象を追尾する追尾処理装置及び追尾処理方法に関する。
　従来から知られている追尾処理装置として、例えば特許文献１に開示される追尾処理装置では、追尾対象としてのターゲットの運動状態が推定され、当該運動状態に基づいてターゲットが追尾される。これにより、複数の物標の中から、追尾したい物標を精度よく検出することができる。
特開２０１４－８９０５６号公報
　ところで、上述のように追尾対象となるターゲットを追尾する場合、ターゲットの周囲の環境によっては、ターゲットを正確に追尾できない場合がある。
　本発明は、上記課題を解決するためのものであり、その目的は、周囲の環境によらず、追尾対象を正確に追尾することである。
　（１）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る追尾処理装置は、追尾対象を追尾する処理を行う追尾処理部と、前記追尾対象の予測位置が含まれるエリア内に存在する物標の混雑の度合いである混雑度を算出する混雑度算出部と、を備え、前記追尾処理部は、前記混雑度算出部によって算出された前記混雑度の値に応じて、前記追尾対象を追尾する処理を行うことを特徴とする。
　（２）好ましくは、前記混雑度算出部は、前記エリア内に存在する前記物標の数としての物標数に基づいて前記混雑度を算出する。
　（３）更に好ましくは、前記追尾処理装置は、前記エリアが分割された複数のセルのそれぞれに存在する前記物標数をカウントし、前記複数のセル毎にカウントされた前記物標数を、各前記セルに対応させて記憶するエコー分布生成部を更に備え、前記混雑度算出部は、前記追尾対象の前記予測位置が含まれる前記セル内に存在する前記物標の前記混雑度を算出する。
　（４）好ましくは、前記混雑度算出部は、複数のタイミングでの前記物標数に基づいて前記混雑度を算出する。
　（５）好ましくは、前記混雑度算出部は、複数のタイミングでの前記混雑度に基づいて平滑混雑度を算出し、前記追尾処理部は、前記混雑度算出部によって算出された前記平滑混雑度の値に応じて、前記追尾対象を追尾する処理を行う。
　（６）好ましくは、前記追尾処理部では、前記追尾対象を観測して得られた観測位置に追尾フィルタ処理を施す際に用いられるゲインが、前記混雑度の値に応じて設定される。
　（７）好ましくは、前記追尾処理部は、前記追尾対象を観測して得られた観測位置が存在すると推定される選別領域を特定する選別部を有し、前記追尾処理部では、前記選別領域の面積が、前記混雑度の値に応じて設定される。
　（８）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る追尾処理方法は、追尾対象を追尾する処理を行うステップと、前記追尾対象の予測位置が含まれるエリア内に存在する物標の混雑の度合いである混雑度を算出するステップと、を含み、前記追尾対象を追尾する処理を行うステップでは、前記混雑度の値に応じて、該追尾対象を追尾する処理を行うことを特徴とする。
　本発明によれば、周囲の環境によらず、追尾対象を正確に追尾することができる。
本発明の実施形態に係る追尾処理装置を含むレーダ装置のブロック図である。 自船と、物標エコー像との関係を説明するための模式的な平面図である。 物標エコー像（物標）に関して抽出されるデータを説明するためのデータ一覧表である。 エコー検出部で検出された物標エコー像を示す模式的な平面図である。 混雑度算出処理部の動作を説明するためのフローチャートである。 エコー分布生成部によって生成されたエコー分布を模式的に示す図である。 変形例に係る追尾処理装置の混雑度算出部によって算出される混雑度の算出方法について説明するための模式図である。
　以下、本発明に係る追尾処理装置３の実施形態について図面を参照しつつ説明する。本発明は、追尾対象として選択された物標を追尾する、追尾処理装置として広く適用することができる。以下では、追尾対象として設定されたターゲットを「追尾物標」という。また、以下では、図中同一または相当部分には、同一符号を付してその説明は繰り返さない。
　図１は、本発明の実施形態に係る追尾処理装置３を含む、レーダ装置１のブロック図である。本実施形態のレーダ装置１は、例えば、漁船等の船舶に備えられる舶用レーダである。レーダ装置１は、主に他船等の物標の探知に用いられる。また、レーダ装置１は、追尾物標として選択された物標を追尾することが可能に構成されている。レーダ装置１は、複数の追尾物標を、同時に追尾可能に構成されている。レーダ装置１は、追尾物標の運動状態を推定するように構成されている。本実施形態では、レーダ装置１は、上記運動状態として、追尾物標の平滑速度を算出する。平滑速度とは、追尾物標について推定される、進行方向及び進行速度を示すベクトルである。レーダ装置１は、追尾物標の平滑速度を、画面に表示する。尚、以下では、レーダ装置１が備えられている船舶を「自船」という。
　図１に示すように、レーダ装置１は、アンテナユニット２と、追尾処理装置３と、表示器４と、を備えている。
　アンテナユニット２は、アンテナ５と、受信部６と、Ａ／Ｄ変換部７と、を含んでいる。
　アンテナ５は、指向性の強いパルス状電波を送信可能なレーダアンテナである。また、アンテナ５は、物標からの反射波であるエコー信号を受信するように構成されている。即
ち、物標のエコー信号は、アンテナ５からの送信信号に対する、物標での反射波である。レーダ装置１は、パルス状電波を送信してからエコー信号を受信するまでの時間を測定する。これにより、レーダ装置１は、物標までの距離ｒを検出することができる。アンテナ５は、水平面上で３６０°回転可能に構成されている。アンテナ５は、パルス状電波の送信方向を変えながら（アンテナ角度を変えながら）、電波の送受信を繰り返し行うように構成されている。以上の構成で、レーダ装置１は、自船周囲の平面上の物標を、３６０°にわたり探知することができる。
　なお、以下の説明では、パルス状電波を送信してから次のパルス状電波を送信するまでの動作を「スイープ」という。また、電波の送受信を行いながらアンテナを３６０°回転させる動作を「スキャン」と呼ぶ。以下では、あるスキャンのことを、「ｎスキャン」といい、ｎスキャンから１個前のスキャンのことを、「ｎ－１スキャン」という。尚、ｎは自然数である。また、以下では、動作について特に説明なき場合、ｎスキャン時点におけるレーダ装置１の動作を説明する。
　受信部６は、アンテナ５で受信したエコー信号を検波して増幅する。受信部６は、増幅したエコー信号を、Ａ／Ｄ変換部７へ出力する。Ａ／Ｄ変換部７は、アナログ形式のエコー信号をサンプリングし、複数ビットからなるデジタルデータ（エコーデータ）に変換する。ここで、上記エコーデータは、アンテナ５が受信したエコー信号の強度（信号レベル）を特定するデータを含んでいる。Ａ／Ｄ変換部７は、エコーデータを、追尾処理装置３へ出力する。
　追尾処理装置３は、複数の物標の中から選択された物標を追尾物標として特定し、当該追尾物標を観測して得られた観測位置に追尾フィルタ処理を施すことで、追尾物標を追尾する追尾処理を行うように構成されている。より具体的には、追尾処理装置３は、追尾物標の平滑速度、及び追尾物標の推定位置（平滑位置）等を算出するように構成されている。
　追尾処理装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ（図示せず）等を含むハードウェアを用いて構成されている。また、追尾処理装置３は、ＲＯＭに記憶された追尾処理プログラムを含む、ソフトウェアを用いて構成されている。
　上記追尾処理プログラムは、本発明に係る追尾処理方法を、追尾処理装置３に実行させるためのプログラムである。上記ハードウェアとソフトウェアとは、協働して動作するように構成されている。これにより、追尾処理装置３を、信号処理部９、エコー検出部１０、及び追尾処理部１１等として機能させることができる。追尾処理装置３は、１スキャン毎に、以下に説明する処理を行うように構成されている。
　追尾処理装置３は、信号処理部９と、エコー検出部（検出部）１０と、追尾処理部１１と、混雑度算出処理部２０と、を有している。
　信号処理部９は、フィルタ処理等を施すことにより、エコーデータに含まれる干渉成分と、不要な波形データとを除去する。また、信号処理部９は、物標エコー像に関するエコーデータの特徴情報の検出を行うように構成されている。信号処理部９は、処理したエコーデータをエコー検出部１０へ出力する。
　エコー検出部１０は、物標エコー像の検出と、物標エコー像に関するエコーデータの特徴情報の検出とを行うように構成されている。即ち、エコー検出部１０は、物標エコー像検出部と、特徴情報抽出部とを含んでいる。信号処理部９及びエコー検出部１０によって、物標の特徴情報を検出するための検出部が構成されている。
　エコー検出部１０は、信号処理部９からエコーデータを読み出すときの読出しアドレスに基づいて、当該エコーデータに対応する位置までの距離ｒを求める。また、アンテナ５からエコー検出部１０へは、当該アンテナ５が現在どの方向を向いているか（アンテナ角度θ）を示すデータが出力されている。以上の構成で、エコー検出部１０は、エコーデータを読み出す際には、当該エコーデータに対応する位置を、距離ｒとアンテナ角度θとの極座標で取得することができる。
　エコー検出部１０は、エコーデータに対応する位置に物標が存在するか否かを検出するように構成されている。エコー検出部１０は、例えば、エコーデータに対応する位置の信号レベル、即ち、信号強度を判別する。エコー検出部１０は、信号レベルが所定のしきいレベル値以上である位置には、物標が存在していると判別する。
　次いで、エコー検出部１０は、物標が存在している範囲を検出する。エコー検出部１０は、例えば、物標が存在している一まとまりの領域を、物標エコー像が存在している領域として検出する。このようにして、エコー検出部１０は、エコーデータを基に、物標エコー像を検出する。この物標エコー像の外郭形状は、物標の外郭形状と略合致する。但し、エコーデータに含まれるノイズ等に起因して、この物標エコー像の外郭形状と、物標の外郭形状とは、わずかに異なる。次に、エコー検出部１０は、エコーデータを用いて、物標エコー像に関連する特徴情報を抽出する。
　図２は、自船１００と、物標エコー像１２０との関係を説明するための模式的な平面図である。図２では、物標エコー像１２０は、矩形の像として例示されている。また、図２では、物標エコー像１２０によって特定される物標１３０が示されている。図２では、物標１３０の外郭形状は、物標エコー像１２０と合致した状態で表示されている。
　図１及び図２に示すように、極座標系では、自船１００の位置としての自船位置Ｍ１を基準として、自船位置Ｍ１からの直線距離が、距離ｒとして示され、自船位置Ｍ１周りの角度が、角度θとして示される。本実施形態では、自船位置Ｍ１は、アンテナ５の位置に相当する。エコー検出部１０は、物標エコー像１２０の代表点Ｐの抽出に際しては、自船位置Ｍ１を中心とする、リング状部分の一部形状の像１１０を用いる。この像１１０は、第１直線１１１、第２直線１１２、第１円弧１１３、及び第２円弧１１４によって囲まれた領域の像である。
　第１直線１１１は、物標エコー像１２０の後縁１２０ａのうち自船位置Ｍ１に最も近い点と、自船位置Ｍ１と、を通る直線である。第２直線１１２は、物標エコー像１２０の前縁１２０ｂのうち自船位置Ｍ１に最も近い点と、自船位置Ｍ１と、を通る直線である。第１円弧１１３は、物標エコー像１２０のうち自船位置Ｍ１から最も近い部分１２０ｃを通る円弧である。第１円弧１１３の曲率中心点は、自船位置Ｍ１である。第２円弧１１４は、物標エコー像１２０のうち自船位置Ｍ１から最も遠い部分１２０ｄを通る円弧である。第２円弧１１４は、第１円弧１１３と同心である。
　図３は、物標エコー像１２０（物標１３０）に関して抽出されるデータを説明するためのデータ一覧表である。図２及び図３に示すように、本実施形態では、信号処理部９及びエコー検出部１０は、協働して、物標エコー像１２０（物標１３０）について、下記１２個のデータを、特徴情報データとして抽出する。即ち、エコー検出部１０は、エコーデータ、及び物標エコー像１２０の画像データを基に、下記１２個のテキストデータを抽出する。本実施形態では、１２個のテキストデータとは、フラグのデータ２０１と、距離ｒｐのデータ２０２と、終了角度θｅのデータ２０３と、角度幅θｗのデータ２０４と、最前縁距離ｒｎのデータ２０５と、最後縁距離ｒｆのデータ２０６と、面積ａｒ（形状情報）
のデータ２０７と、代表点Ｐの座標データ２０８と、エコーレベルｅｃのデータ２０９と、隣接距離（物標の周囲の状態を特定する情報）ａｄのデータ２１０と、ドップラーシフト量ｄｓのデータ２１１と、時刻ｔｍのデータ２１２と、である。
　上記のフラグは、例えば、物標エコー像１２０について、所定の状態であるか否か、等を特定するフラグである。このフラグは、「１」又は「０」等に設定されるように構成されている。
　距離ｒｐは、自船位置Ｍ１から物標エコー像１２０の代表点Ｐまでの直線距離である。本実施形態では、代表点Ｐは、像１１０の中心点である。終了角度θｅは、物標エコー像１２０の検出が終わった時点における、前述のアンテナ角度θである。角度幅θｗは、物標エコー像１２０について、自船位置Ｍ１回りの角度方向の幅である。角度幅θｗは、第１直線１１１と第２直線１１２とがなす角度でもある。最前縁距離ｒｎは、物標エコー像１２０の部分１２０ｃと、自船位置Ｍ１との距離である。最後縁距離ｒｆは、物標エコー像１２０の部分１２０ｄと、自船位置Ｍ１との距離である。面積ａｒは、リング状部分の一部形状の像１１０における面積であり、本実施形態では、物標エコー像１２０の面積として扱われる。
　エコーレベルｅｃは、物標エコー像１２０を特定するエコー信号の、強度を示している。この強度は、物標エコー像１２０を特定するエコー信号のピーク強度であってもよいし、当該エコー信号の強度の平均値であってもよい。本実施形態では、隣接距離ａｄは、例えば、隣接する２つの物標エコー像１２０間の距離である。ドップラーシフト量ｄｓは、例えば、アンテナ５から放射されたパルス信号の周波数と、物標エコー像１２０によって特定される物標１３０で反射したエコー信号の周波数と、の差である。ドップラーシフト量ｄｓを基に、物標エコー像１２０によって特定される物標１３０と、自船１００との相対速度を求めることが可能である。時刻ｔｍは、物標エコー像１２０を検出した時点の時刻である。尚、エコー像１２０のデータは、予備のデータ領域を含んでいてもよい。本実施形態では、信号処理部９及びエコー検出部１０は、各物標エコー像１２０について、上記１２個の特徴情報を抽出する。これら１２個の特徴情報は、何れも、数値によって表される情報である。
　エコー検出部１０で検出された複数の物標エコー像１２０の一例を、図４に示している。図４は、エコー検出部１０で検出された、物標エコー像１２０を示す模式的な平面図である。図４では、一例として、ｎスキャン時点における４つの物標エコー像１２０（１２１，１２２，１２３，１２４）を示している。図４では、物標エコー像１２０（１２１，１２２，１２３，１２４）の形状は、それぞれ、物標１３０（１３１，１３２，１３３，１３４）の形状と合致している。
　物標エコー像１２１によって特定される物標１３１，物標エコー像１２２によって特定される物標１３２，及び物標エコー像１２３によって特定される物標１３３は、例えば、小型船舶である。物標エコー像１２４によって特定される物標１３４は、例えば、大型船舶である。エコー検出部１０は、ｎスキャン時点において、代表点Ｐとして、物標エコー像１２１の代表点Ｐ１（ｎ）と、物標エコー像１２２の代表点Ｐ２（ｎ）と、物標エコー像１２３の代表点Ｐ３（ｎ）と、物標エコー像１２４の代表点Ｐ４（ｎ）と、を検出している。以下では、物標１３１が、追尾物標１４０である場合を例に説明する。
　図１～図４に示すように、エコー検出部１０は、各物標エコー像１２０についての特徴情報データ２０１～２１２を、追尾処理部１１及び混雑度算出処理部２０へ出力する。
　［混雑度算出処理部の構成］
　図５は、混雑度算出処理部２０の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、図１及び図５等を参照しながら、混雑度算出処理部２０の構成及び動作を説明する。
　混雑度算出処理部２０は、追尾物標１４０の予測位置Ｘｐ（ｎ）周辺に存在する物標の混雑の度合い（混雑度）を算出するように構成されている。混雑度算出処理部２０は、エコー分布生成部２１と、混雑度算出部２２と、を有している。混雑度算出処理部２０には、詳しくは後述するように追尾処理部１１によって算出された追尾物標のｎスキャン時における予測位置Ｘｐ（ｎ）が入力される。
　図６は、エコー分布生成部２１によって生成されたエコー分布を模式的に示す図である。以下では、図６に示すｘｙ座標上における位置が（ｘ，ｙ）であるセルＢにｎスキャン時に含まれる物標の数（物標数）を、Ｎ（ｘ，ｙ，ｎ）として説明する。例えば、図６を参照して、Ｎ（１，５，ｎ）＝３である。なお、図６では、カウントされた物標数を、黒のドットで図示している。また、以下では、座標系がｘｙ座標である例を挙げて説明するが、これに限らず、ｒθ座標系を用いることもできる。
　エコー分布生成部２１は、エコー検出部１０によって検出された各物標１３０の分布を生成する。具体的には、エコー分布生成部２１では、図６を参照して、海上における所定のエリアＡが格子状に分割された複数のセルＢのそれぞれに存在する物標１３０の数が、セルＢ毎にカウントされる（図５のステップＳ１）。このとき、各セルＢに対応して平滑物標数（詳しくは後述する）が記憶されていない場合（ステップＳ２のＮｏ）、エコー分布生成部２１は、セルＢ毎にカウントされた物標１３０の物標数を、平滑物標数として各セルＢに対応させて記憶する（ステップＳ３）。なお、エリアＡとしては、例えば一例として、一辺が６４マイルの正方形状の領域を挙げることができる。また、セルＢとしては、例えば一例として、一辺が０．５マイルの正方形状の領域を挙げることができる。なお、本実施形態では、セルＢ毎に物標数をカウントする例を挙げて説明しているが、これに限らず、例えば一例として、各セルＢに含まれる物標の面積を合計した値を、上述した物標数の代わりに用いてもよい。
　一方、各セルＢに対応して平滑物標数が記憶されている場合（ステップＳ２のＹｅｓ）、エコー分布生成部２１は、各セルＢに対応して記憶されている平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ－１）と、直近の物標数Ｎ（ｘ，ｙ，ｎ）とに基づいて、平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）を算出する（ステップＳ４）。具体的には、エコー分布生成部２１は、以下で示す式（１）に基づいて、平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）を算出する。
　Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）＝ａ１・Ｎ（ｘ，ｙ，ｎ）＋（１－ａ１）・Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ－１）…（１）
　なお、ａ１は、０＜ａ１≦１で表される係数であり、例えば一例として０．９である。
　そして、エコー分布生成部２１は、それまでに各セルＢに対応して記憶されていた平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ－１）を、直近で算出した平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｔ）に置き換えて記憶する（ステップＳ５）。
　混雑度算出部２２は、追尾物標１４０の予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれるセルＢの平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）を用い、混雑度Ｃ（ｎ）を算出する（ステップＳ６）。混雑度Ｃ（ｎ）は、平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）を変数とする任意の関数、すなわち、Ｃ（ｎ）＝ｆ（Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ））と表すことができる。この式の一例として、例えば、Ｃ（ｎ）＝Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）、を挙げることができる。そして、混雑度算出部２２は、過去に算出された上記セルＢの混雑度であって該セルＢに対応して記憶されている平滑混雑度Ｃ
ｓ（ｎ－１）と、直近で算出した混雑度Ｃ（ｎ）とに基づいて、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）を算出する（ステップＳ７）。具体的には、混雑度算出部２２は、以下の式（２）に基づいて、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）を算出する。そして、混雑度算出部２２は、それまで記憶されていた平滑混雑度Ｃｓ（ｎ－１）を、直近で算出した平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）に置き換えて記憶する（ステップＳ８）。
　Ｃｓ（ｎ）＝ａ２・Ｃ（ｎ）＋（１－ａ２）・Ｃｓ（ｎ－１）－１…（２）
　但し、この式の算出結果が０未満となる場合には、Ｃｓ（ｎ）の値は０として設定される。また、ａ２は、０＜ａ２≦１で表される係数であり、例えば一例として０．９である。
　混雑度算出部２２で算出された平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）は、追尾処理部１１に通知される（ステップＳ９）。追尾処理部１１は、詳しくは後述するが、混雑度算出部２２から通知された平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じた追尾処理を行う。
　追尾処理部１１は、複数の物標１３０のなかから、追尾物標１４０を特定し、且つ、当該追尾物標１４０の追尾処理を行うように構成されている。追尾物標１４０は、例えば、表示器４に表示された、複数の物標１３０を示すシンボル等を基に、オペレータによって選択される。オペレータによる、追尾物標１４０の選択指令は、例えば、オペレータが操作装置（図示せず）を操作することにより、発せられる。本実施形態では、追尾処理部１１は、特に説明無き限り、Ｘ－Ｙ座標系を基準に、処理を行うように構成されている。
　追尾処理部１１は、ｎスキャン時点（最新のスキャン時点）における、追尾物標１４０の平滑速度Ｖｓ（ｎ）を算出するように構成されている。また、追尾処理部１１は、平滑速度Ｖｓ（ｎ）を表示器４に表示させるように、構成されている。
　追尾処理部１１は、特徴情報メモリ１２と、選別部１３と、関連付け部１４と、運動推定部１５と、を有している。
　特徴情報メモリ１２は、信号処理部９及びエコー検出部１０から出力されたデータを蓄積するように構成されている。特徴情報メモリ１２は、（ｎ－Ｔ）スキャン時点から、ｎスキャン時点までの各時点における、全ての物標エコー像１２０について、特徴情報データ２０１～２１２を蓄積している。尚、定数Ｔは、予め設定されている値であり、例えば、数十程度である。
　選別部１３は、エコー選別処理を行うように構成されている。具体的には、選別部１３は、ｎスキャン時点（最新のスキャン時点）において、観測位置Ｘｏ（ｎ）（追尾物標１４０の追尾代表点）が存在すると推定される領域を特定する。
　具体的には、選別部１３は、追尾物標１４０について、運動推定部１５で算出された予測位置Ｘｐ（ｎ）の座標データを参照する。即ち、選別部１３は、ｎスキャン時点において、追尾代表点Ｐが存在していると推定される予測位置Ｘｐ（ｎ）の座標データを取得する。選別部１３は、当該予測位置Ｘｐ（ｎ）を中心とする選別領域Ｓ（ｎ）を設定する。この選別領域Ｓ（ｎ）は、例えば、上記予測位置Ｘｐ（ｎ）を中心とする円状の領域である。関連付け部１４は、この選別領域Ｓ（ｎ）内を検索する。
　ここで、選別部１３は、混雑度算出部２２によって算出された平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて、選別領域Ｓ（ｎ）の範囲を決定する。具体的には、選別部１３は、例えば一例として、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が所定の閾値Ｎ４以下の場合、選別領域Ｓ（ｎ）の半径
をｒ１として設定する。一方、選別部１３は、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が所定の閾値Ｎ４を超える場合、選別領域Ｓ（ｎ）の半径を、ｒ１よりも小さいｒ２として設定する。
　関連付け部１４は、上記選別領域Ｓ（ｎ）内に存在する１つ又は複数の物標エコー像の追尾代表点Ｐのなかから、追尾物標１４０の観測位置Ｘｏ（ｎ）を、過去の追尾ターゲット情報（エコー面積、位置誤差等）から算出される各追尾代表点Ｐの尤度に基づき特定する。
　具体的には、例えば、関連付け部１４は、各追尾代表点Ｐについて複数の尤度Ｌｈｎ（ｎ＝１，２，…）を算出し、これらの尤度Ｌｈｎを合成した結合尤度が最も高い追尾代表点Ｐを、追尾物標１４０の観測位置Ｘｏ（ｎ）として運動推定部１５へ出力している。なお、上述した尤度Ｌｈｎとは、各追尾代表点Ｐが、追尾物標の追尾代表点Ｐである尤もらしさを示す度合いであって、追尾物標の特徴量と、選別領域Ｓ（ｎ）内に存在する各物標の特徴量とに基づいて算出される。ここでの特徴量としては、例えば一例として、物標のエコー面積が挙げられる。
　関連付け部１４では、各尤度Ｌｈｎに対応して閾値Ｎａｎ（ｎ＝１，２，…）が設定されている。そして、関連付け部１４は、追尾代表点Ｐの各尤度Ｌｈｎを対応する閾値Ｎａｎと比較し、その比較結果に応じて、その追尾代表点Ｐが、追尾物標の追尾代表点Ｐの候補となり得るか否かを判定する。具体的には、関連付け部１４は、選別領域Ｓ（ｎ）内に存在するある追尾代表点Ｐにおける尤度Ｌｈｎが閾値Ｎａｎ以上の場合、当該追尾代表点Ｐを、追尾物標の追尾代表点Ｐの候補になり得る追尾代表点であると判定する。一方、前記ある追尾代表点Ｐにおける尤度Ｌｈｎが閾値Ｎａｎ未満の場合、当該追尾代表点Ｐを、追尾物標の追尾代表点Ｐの候補から除外する。
　ここで、関連付け部１４は、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて上記閾値Ｎａｎの値を決定する。具体的には、関連付け部１４は、例えば、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が所定の閾値Ｎ５以上の場合、閾値Ｎａｎの値を高くする。一方、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が所定の閾値Ｎ５未満の場合、閾値Ｎａｎの値を低くする。
　運動推定部１５は、Ｘ－Ｙ座標系において、追尾物標１４０の追尾処理を行うように構成されている。本実施形態では、運動推定部１５は、地球の表面に対する向きが一定である座標系を用いて、追尾物標１４０の追尾処理を行う。
　運動推定部１５は、観測誤差（アンテナ５が回転する際に発生するぶれ等に起因する誤差）の影響を平滑化するために設けられている。本実施形態では、運動推定部１５は、追尾フィルタ処理として、α－βフィルタ処理を行う。運動推定部１５は、追尾物標１４０の予測位置Ｘｐ（ｎ）と、平滑位置Ｘｓ（ｎ）と、平滑速度Ｖｓ（ｎ）と、を算出するように構成されている。
　具体的には、運動推定部１５は、下記式（３）、（４）、（５）を演算する。
　予測位置Ｘｐ（ｎ）＝Ｘｓ（ｎ－１）＋Ｔ×Ｖｓ（ｎ－１）…（３）
　平滑位置Ｘｓ（ｎ）＝Ｘｐ（ｎ）＋α｛Ｘｏ（ｎ）－Ｘｐ（ｎ）｝…（４）
　平滑速度Ｖｓ（ｎ）＝Ｖｓ（ｎ－１）＋（β／Ｔ）｛Ｘｏ（ｎ）－Ｘｐ（ｎ）｝…（５）
　尚、平滑位置Ｘｓ（ｎ）は、ｎスキャン時点における、予測位置Ｘｐ（ｎ）と、観測位置Ｘｏ（ｎ）とに関連付けられた位置を示す。平滑位置Ｘｓ（ｎ）は、ｎスキャン時点において、追尾物標１４０の追尾代表点Ｐ１が到達していると推定される位置を示す。また、平滑速度Ｖｓ（ｎ）は、ｎスキャン時点における、追尾代表点Ｐ１の推定速度を示して
いる。
　また、Ｔは、運動推定部１５が前回の平滑処理を行ってから上記の平滑処理を行うまでに経過した時間であり、１スキャンに要する時間に相当する。また、αは、平滑位置Ｘｓ（ｎ）を算出するために用いられるゲインである。βは、平滑速度Ｖｓ（ｎ）を算出するために用いられるゲインである。
　ゲインαは、Ｘ軸方向の成分αｘ、及びＹ軸方向の成分αｙを有している。ゲインαは、ゲインα（αｘ，αｙ）としても表現できる。成分αｘは、上記式（４）において、Ｘ軸方向の成分を算出する際に用いられる。成分αｙは、上記式（４）において、Ｙ軸方向の成分を算出する際に用いられる。
　また、ゲインβは、Ｘ軸方向の成分βｘ、及びＹ軸方向の成分βｙを有している。ゲインβは、ゲインβ（βｘ，βｙ）としても表現できる。成分βｘは、上記式（５）において、Ｘ軸方向の成分を算出する際に用いられる。また、成分βｙは、上記式（５）において、Ｙ軸方向の成分を算出する際に用いられる。
　平滑位置Ｘｓ（ｎ）は、予測位置Ｘｐ（ｎ）と、観測位置Ｘｏ（ｎ）と、を結ぶ線分ＬＳ１上に位置する。
　上記の構成によると、ゲインαが小さいほど、平滑位置Ｘｓ（ｎ）は、予測位置Ｘｐ（ｎ）に近くなる。また、ゲインβが小さいほど、平滑速度Ｖｓ（ｎ）の変化量は、小さくなる。このため、運動推定部１５での算出結果は、平滑化された度合いが大きくなり、追尾物標１４０の観測誤差に起因するばらつき量が小さくなる。但し、追尾物標１４０の追尾代表点Ｐ１の変針運動を、運動推定部１５の演算結果に反映させる際の応答は、ゲインα，βが小さいほど、遅くなる。
　一方、ゲインαが大きいほど、平滑位置Ｘｓ（ｎ）は、観測位置Ｘｏ（ｎ）に近くなる。また、ゲインβが大きいほど、平滑速度Ｖｓ（ｎ）を平滑化する度合いは、小さくなる。このため、運動推定部１５は、追尾物標１４０の追尾代表点Ｐ１の変針運動を、追尾フィルタ処理において、応答性よく反映できる。このため、運動推定部１５は、追尾物標１４０の変針運動に対する追従性を高めることができる。尚、変針運動とは、追尾物標１４０の向きを変える運動をいう。但し、ゲインα，βが大きいほど、平滑位置Ｘｓ（ｎ）及び平滑速度Ｖｓ（ｎ）について、スキャン時点毎の変動量が大きくなってしまう。
　そして、運動推定部１５は、混雑度算出部２２から通知された平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて、ゲインα，βの値を設定する。ゲインα，βは、閾値Ｎ１～Ｎ３（０＜Ｎ３＜Ｎ２＜Ｎ１）と平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）との関係性に応じて、例えば一例として、以下のように表すことができる。
　α＝β＝０（Ｎ１<Ｃｓ（ｎ）の場合）
　α＝０．５α１、β＝０．５β１（Ｎ２<Ｃｓ（ｎ）≦Ｎ１の場合）
　α＝α１、β＝β１（Ｎ３<Ｃｓ（ｎ）≦Ｎ２の場合）
　α＝１．５α１、β＝１．５β１（Ｃｓ（ｎ）≦Ｎ３の場合）
　但し、α１及びβ１は、所定の定数である。
　上述のように、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）に応じてゲインα，βの値を設定することにより、以下のような効果を得ることができる。
　平滑混雑度が非常に高い場合（本実施形態の場合、Ｎ１<Ｃｓ（ｎ））、追尾物標の予
測位置付近に多数の物標が存在すると推測される。この場合、関連付け部１４による関連付け処理を行う際に、追尾対象が、本来追尾したい物標から他の物標に乗り移ってしまう可能性（いわゆる乗り移りが生じる可能性）が高くなる。よって、このように乗り移りの可能性が高い状況下においては、ゲインα及びβを０に設定していわゆる予測追尾を行うことにより、追尾対象の乗り移りを防止できる。なお、予測追尾とは、平滑位置Ｘｓ（ｎ）を算出する際に観測位置Ｘｏ（ｎ）を考慮せず、予測位置Ｘｐ（ｎ）を平滑位置として算出する追尾のことである。
　平滑混雑度がやや高い場合（本実施形態の場合、Ｎ２<Ｃｓ（ｎ）≦Ｎ１）、追尾物標の予測位置付近には比較的多数の物標が存在すると推測される。この場合、関連付け部１４による関連付け処理を行う際に、乗り移りが生じる可能性がやや高くなる。よって、このように乗り移りの可能性がやや高い状況下においては、ゲインα及びβをやや低い値（本実施形態の場合、α＝０．５α１、β＝０．５β１）に設定して、いわゆる予測追尾に近い追尾処理を行うことにより、追尾対象の乗り移りの可能性を抑えつつ、追尾物標の変針運動にもある程度対応可能な追尾処理を行うことができる。
　一方、平滑混雑度が０に近い値の場合（本実施形態の場合、Ｃｓ（ｎ）≦Ｎ３）、追尾物標の予測位置付近にはほとんど物標が存在していない、又は追尾物標の予測位置付近には物標が存在していないと推測される。この場合には、上述のような乗り移りの危険性が非常に低いため、ゲインα及びβの値を通常時よりも大きな値（α＝１．５α１、β＝１．５β１）に設定することにより、追尾物標の変針運動に対する追従性を高める追尾処理を行うことができる。
　なお、平滑混雑度がＮ３<Ｃｓ（ｎ）≦Ｎ２の場合、ゲインα及びβの値は、追尾対象の乗り移りのリスク低減、及び追尾物標に対する追従性の確保、の双方のバランスのとれた値（α＝α１、β＝β１）に設定される。
　運動推定部１５は、上述のように平滑混雑度に応じて適切に設定されたゲインα，βを用いて算出した各データを、選別部１３、混雑度算出処理部２０、及び表示器４へ出力する。具体的には、運動推定部１５は、予測位置Ｘｐ（ｎ）の座標データを、選別部１３及び混雑度算出処理部２０へ出力する。選別部１３では、当該データは、（ｎ＋１）スキャン時点における選別処理に用いられる。一方、混雑度算出処理部２０では、当該データは、混雑度の算出対象となるセルＢを特定するために用いられる。また、運動推定部１５は、平滑位置Ｘｓ（ｎ）、及び平滑速度Ｖｓ（ｎ）を特定するデータを、表示器４へ出力する。
　表示器４は、例えばカラー表示可能な液晶ディスプレイである。表示器４は、各物標エコー像１２０の画像データを用いて、表示画面に、各物標エコー像１２０を表示する。また、表示器４は、平滑速度Ｖｓ（ｎ）を、画像として表示する。これにより、表示器４の表示画面には、追尾物標１４０（物標エコー像１２１）について、平滑速度Ｖｓ（ｎ）を示す画像が表示される。レーダ装置１のオペレータは、表示器４に表示されたレーダ映像を確認することにより、追尾物標１４０の運動状態を確認することができる。
　［効果］
　以上のように、本実施形態に係る追尾処理装置３では、追尾処理部が、追尾物標１４０の予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれるエリア（本実施形態の場合、セルＢ）内に存在する物標の混雑度（本実施形態の場合、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ））に応じて、追尾処理を行っている。こうすると、追尾対象が本来追尾したい物標から他の物標に乗り移ってしまう可能性（乗り移りの可能性）に応じて、追尾処理を適切に制御することができる。具体的には、本実施形態の場合、乗り移りの可能性が高い状況下、すなわち平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が高い
状況下においては予測追尾を行っているため、乗り移りを防止することができる。一方、乗り移りの可能性が低い状況下、すなわち平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が低い状況下においては、追尾物標の変針運動に対する追従性が高い追尾処理を行っている。
　従って、追尾処理装置３によれば、周囲の環境によらず、追尾対象を正確に追尾できる。
　また、追尾処理装置３では、追尾物標１４０の予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれるエリア内に存在する物標の物標数に基づいて混雑度（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ））を算出しているため、混雑度を適切に算出することができる。
　また、追尾処理装置３では、所定のエリアＡが分割された複数のセルＢのうち、追尾対象の予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれるセルＢの混雑度（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ））が算出されている。これにより、追尾対象が含まれる比較的限られた領域を対象として算出された混雑度に基づいて追尾対象の追尾が行われるため、より正確に追尾対象を追尾できる。
　また、追尾処理装置３によれば、複数のタイミングでの物標数に基づいて混雑度を算出することができる。こうすると、例えば一例として、そのエコー強度が物標として算出される閾値前後となるような物標、の物標数が時間的に平均化されるため、混雑度がタイミング毎に大きく変動してしまうことを抑制できる。
　また、追尾処理装置３によれば、複数のタイミングでの混雑度に基づいて平滑混雑度を算出することができる。こうすると、上述の場合と同様、そのエコー強度が物標として算出される閾値前後となるような物標、の物標数に基づいて算出される混雑度が時間的に平均化されるため、混雑度がタイミング毎に大きく変動してしまうことを抑制できる。
　また、追尾処理装置３では、追尾フィルタ処理を施す際に用いられるゲインα及びβが、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて設定されている。具体的には、乗り移りが発生する可能性が高い場合（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が高い場合）には、ゲインα及びβが低い値に設定される。これにより、いわゆる予測追尾が行われるため、追尾対象が本来追尾したい物標から他の物標に乗り移ってしまう可能性を低減できる。一方、乗り移りが発生する可能性が低い場合（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が低い場合）には、ゲインα及びβが高い値に設定される。これにより、追尾物標の変針運動に対する追従性が高い追尾処理を行うことができる。
　また、追尾処理装置３では、選別領域Ｓ（ｎ）の面積が、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて設定される。具体的には、乗り移りが発生する可能性が高い場合（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が高い場合）には、選別領域Ｓ（ｎ）の面積が小さく設定される。これにより、追尾対象となり得る物標の候補を絞り込むことができるため、乗り移りの危険性を低減できる。一方、乗り移りが発生する可能性が低い場合（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が低い場合）には、選別領域Ｓ（ｎ）の面積が大きく設定される。これにより、大きく変針した追尾物標についても追尾対象となり得る物標の候補とすることができるため、追尾物標の変針運動に対する追従性が高い追尾処理を行うことができる。
　また、追尾処理装置３では、関連付け部１４で用いられる閾値Ｎａｎの値が、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて設定される。乗り移りが発生する可能性が高い場合（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が高い場合）には、閾値Ｎａｎの値が大きく設定される。これにより、追尾対象となり得る物標の候補を絞り込むことができるため、乗り移りの危険性を低減できる。一方、乗り移りが発生する可能性が低い場合（平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）が低い場合）には、閾値Ｎａｎの値が小さく設定される。これにより、大きく変針した追尾物標についても
追尾対象となり得る物標の候補とすることができるため、追尾物標の変針運動に対する追従性が高い追尾処理を行うことができる。
　［変形例］
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。
　（１）上記実施形態では、あるスキャン時にカウントされた物標数を、各スキャンに対応する物標数としているが、これに限らない。具体的には、各スキャン時にカウントされた物標数と、当該スキャン前後の他のスキャン時にカウントされた物標数とを平均化した値を、前記各スキャンに対応する物標数としてもよい。
　（２）上記実施形態では、ゲインα，βの値を、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値と閾値Ｎ１～Ｎ３の値との関係性に応じて段階的に設定したが、この限りでない。具体的には、ゲインα，βの値が平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて線形的に変化するように、ゲインα，βの値を設定してもよい。ゲインα，βの値は、例えば一例として、以下のように表すことができる。
　α＝ν・α２
　β＝ν・β２
　但し、Ｎ１<Ｃｓ（ｎ）の場合、ν＝０であり、Ｎ１≧Ｃｓ（ｎ）の場合ν＝１－（Ｃｓ（ｎ）－Ｎ２）／（Ｎ１－Ｎ２）である。また、α２及びβ２は、所定の定数である。
　ゲインα，βを上述した式を用いて設定することにより、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値がＮ１以上となる場合におけるゲインα，β値を、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて線形的に変化させることができる。これにより、ゲインα，β値を、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じてより適切に設定することができる。
　また、上記実施形態では、選別領域Ｓ（ｎ）の範囲を、平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値と閾値Ｎ４との関係性に応じて段階的に設定したが、この限りでない。具体的には、上述した場合と同じように、選別領域Ｓ（ｎ）の範囲が平滑混雑度Ｃｓ（ｎ）の値に応じて線形的に変化するように、選別領域Ｓ（ｎ）の範囲を設定してもよい。
　（３）図７は、変形例に係る追尾処理装置の混雑度算出部２２によって算出される混雑度の算出方法について説明するための模式図である。図７では、複数のセルＢ（図６参照）のうち、追尾物標の予測位置Ｘｐ（ｎ）付近のセルＢを示している。上記実施形態では、追尾物標の予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれるセルＢにおける平滑物標数Ｎｓ（ｎ）を、混雑度Ｃ（ｎ）として算出したが、これに限らない。本変形例では、混雑度Ｃ（ｎ）を、線形補完を用いて算出している。
　本変形例では、混雑度算出部２２が混雑度Ｃ（ｎ）を算出する際、複数のセルＢに対応して記憶されている平滑物標数Ｎｓ（ｎ）のうち、以下に示す条件を満たすセルＢの平滑物標数Ｎｓ（ｎ）が用いられる。具体的には、混雑度Ｃ（ｎ）は、図７を参照して、各中心点ＣＰ１～ＣＰ４で囲まれる正方形状の領域内に予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれる４つのセルＢ（図７では、Ｂ１～Ｂ４）のそれぞれに対応して記憶される平滑物標数Ｎｓ（ｎ）（図７では、Ｎｓ１（ｎ）～Ｎｓ４（ｎ））を用いて、以下の式（６）によって算出される。そして、本変形例の混雑度算出部２２は、上記実施形態の場合と同様、それまで記憶されていた平滑混雑度Ｃ（ｎ－１）を、直近で算出した平滑混雑度Ｃ（ｎ）に置き換えて記憶する。
　Ｃ（ｎ）＝Ｎｓ'（ｎ）・ωｙ＋Ｎｓ"（ｎ）・（１－ωｙ）…（６）
　但し、Ｎｓ'（ｎ）＝Ｎｓ１（ｎ）・（１－ωｘ）＋Ｎｓ２（ｎ）・ωｘ、Ｎｓ"（ｎ）＝Ｎｓ３（ｎ）・（１－ωｘ）＋Ｎｓ４（ｎ）・ωｘ、である。なお、ωｘは、ＣＰ１からＣＰ２までの距離（すなわち、ＣＰ３からＣＰ４までの距離）に対する、ＣＰ１からＸｐ（ｎ）までの距離のｘ軸方向成分（すなわち、ＣＰ３からＸｐ（ｎ）までの距離のｘ軸方向成分）の比、である。また、ωｙは、ＣＰ１からＣＰ３までの距離（すなわち、ＣＰ２からＣＰ４までの距離）に対する、ＣＰ３からＸｐ（ｎ）までの距離のｙ軸方向成分（すなわち、ＣＰ４からＸｐ（ｎ）までの距離のｙ軸方向成分）の比、である。
　上述のように算出された平滑混雑度Ｃ（ｎ）は、上記実施形態の場合と同様、追尾処理部１１に通知される。そして、追尾処理部１１は、上記実施形態の場合と同様、平滑混雑度Ｃ（ｎ）の値に応じた追尾処理を行う。
　以上のように、本変形例に係る追尾処理装置によれば、上述した実施形態に係る追尾処理装置の場合と同様、周囲の環境によらず、追尾対象を正確に追尾できる。
　そして、本変形例に係る追尾処理装置によれば、線形補完を用いて混雑度を算出しているため、物標の混雑度をより正確に算出することができる。
　（４）上記実施形態では、追尾物標の予測位置Ｘｐ（ｎ）が含まれるセルＢにおける平滑物標数Ｎｓ（ｘ，ｙ，ｎ）を、混雑度Ｃ（ｎ）として算出したが、これに限らない。具体的には、平滑物標数を算出せずに、ｎスキャン時における物標数Ｎ（ｘ，ｙ，ｎ）を、混雑度Ｃ（ｎ）として算出してもよい。
　（５）上記実施形態及び変形例では、平滑混雑度（又は混雑度）に応じて、選別領域Ｓ（ｎ）の範囲、ゲインα，βの値、及び閾値Ｎａｎの値を制御していたが、これに限らず、これらのうちの少なくとも１つが、混雑度に応じた変数として制御されればよい。
　１　　　　　　　レーダ装置
　３　　　　　　　追尾処理装置
　１１　　　　　　追尾処理部
　２２　　　　　　混雑度算出部

Claims (8)

  1. 　追尾対象を追尾する処理を行う追尾処理部と、
    　前記追尾対象の予測位置が含まれるエリア内に存在する物標の混雑の度合いである混雑度を算出する混雑度算出部と、
    　を備え、
    　前記追尾処理部は、前記混雑度算出部によって算出された前記混雑度の値に応じて、前記追尾対象を追尾する処理を行うことを特徴とする、追尾処理装置。
  2. 　請求項１に記載の追尾処理装置において、
    　前記混雑度算出部は、前記エリア内に存在する前記物標の数としての物標数に基づいて前記混雑度を算出することを特徴とする、追尾処理装置。
  3. 　請求項２に記載の追尾処理装置において、
    　前記エリアが分割された複数のセルのそれぞれに存在する前記物標数をカウントし、前記複数のセル毎にカウントされた前記物標数を、各前記セルに対応させて記憶するエコー分布生成部を更に備え、
    　前記混雑度算出部は、前記追尾対象の前記予測位置が含まれる前記セル内に存在する前記物標の前記混雑度を算出することを特徴とする、追尾処理装置。
  4. 　請求項２又は請求項３に記載の追尾処理装置において、
    　前記混雑度算出部は、複数のタイミングでの前記物標数に基づいて前記混雑度を算出することを特徴とする、追尾処理装置。
  5. 　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の追尾処理装置において、
    　前記混雑度算出部は、複数のタイミングでの前記混雑度に基づいて平滑混雑度を算出し、
    　前記追尾処理部は、前記混雑度算出部によって算出された前記平滑混雑度の値に応じて、前記追尾対象を追尾する処理を行うことを特徴とする、追尾処理装置。
  6. 　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の追尾処理装置において、
    　前記追尾処理部では、前記追尾対象を観測して得られた観測位置に追尾フィルタ処理を施す際に用いられるゲインが、前記混雑度の値に応じて設定されることを特徴とする、追尾処理装置。
  7. 　請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の追尾処理装置において、
    　前記追尾処理部は、前記追尾対象を観測して得られた観測位置が存在すると推定される選別領域を特定する選別部を有し、
    　前記追尾処理部では、前記選別領域の面積が、前記混雑度の値に応じて設定されることを特徴とする、追尾処理装置。
  8. 　追尾対象を追尾する処理を行うステップと、
    　前記追尾対象の予測位置が含まれるエリア内に存在する物標の混雑の度合いである混雑度を算出するステップと、を含み、
    　前記追尾対象を追尾する処理を行うステップでは、前記混雑度の値に応じて、該追尾対象を追尾する処理を行うことを特徴とする、追尾処理方法。
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