(57)【要約】【課題】複数のセンサから取得した状態量データを、ターゲットの物理的な同一性の観点から精度良く分類する。【解決手段】状態量データ分類装置は、状態量データ取得部と、状態量データ分類部と、を備える。前記状態量データ取得部は、複数のセンサがターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する。前記状態量データ分類部は、前記状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に前記状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す区分所属情報を用いて、前記状態量データを分類する。前記状態量データ分類部は、互いに類似している状態量を示す前記状態量データが、同一のクラスタに分類され、前記区分所属情報が一致する前記状態量データが、同一のクラスタに分類され、前記区分所属情報が異なる前記状態量データが、異なるクラスタに分類されるように、前記状態量データを分類する。【選択図】図１
2020094842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサがターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する状態量データ取得部と、
前記状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に前記状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す区分所属情報を用いて、前記状態量データを分類する状態量データ分類部と、
を備え、
前記状態量データ分類部は、
互いに類似している状態量を示す前記状態量データが、同一のクラスタに分類され、
前記区分所属情報が一致する前記状態量データが、同一のクラスタに分類され、
前記区分所属情報が異なる前記状態量データが、異なるクラスタに分類されるように、
前記状態量データを分類することを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載の状態量データ分類装置であって、
前記状態量データ分類部は、
それぞれのクラスタに分類された前記状態量データ同士の類似度と、
前記区分所属情報が一致する複数の前記状態量データを異なるクラスタに分類する場合の第１罰則と、
前記区分所属情報が異なる複数の前記状態量データを同一のクラスタに分類する場合の第２罰則と、
を考慮して、前記状態量データを分類することを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項３】
請求項２に記載の状態量データ分類装置であって、
前記類似度に基づく値は、それぞれのクラスタに分類された前記状態量データ同士が類似する場合に小さくなり、
前記第１罰則に基づく値は、前記区分所属情報が一致する第１状態量データと第２状態量データを異なるクラスタに分類する場合に大きくなり、
前記第２罰則に基づく値は、前記区分所属情報が異なる第３状態量データと第４状態量データを同一のクラスタに分類する場合に大きくなり、
前記状態量データ分類部は、前記類似度に基づく値と、前記第１罰則に基づく値と、前記第２罰則に基づく値と、の和が小さくなる前記状態量データの分類を探索することを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の状態量データ分類装置であって、
前記第１罰則は、前記区分所属情報が一致する第１状態量データと第２状態量データを異なるクラスタに分類する場合に、前記第１状態量データとそれが分類されるクラスタの中心との距離が小さい程、若しくは前記第２状態量データとそれが分類されるクラスタの中心との距離が小さい程、又は前記第１状態量データと前記第２状態量データとの距離が大きい程、厳しくなるように定められることを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項５】
請求項２から４までの何れか一項に記載の状態量データ分類装置であって、
前記第２罰則は、前記区分所属情報が異なる第３状態量データと第４状態量データを同一のクラスタに分類する場合に、前記第３状態量データとそれが分類されるクラスタの中心との距離が小さい程、若しくは前記第４状態量データとそれが分類されるクラスタの中心との距離が小さい程、又は前記第３状態量データと前記第４状態量データとの距離が小さい程、厳しくなるように定められることを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項６】
請求項１から５までの何れか一項に記載の状態量データ分類装置であって、
前記状態量データ分類部によって同一のクラスタに分類された前記状態量データに基づいて、当該クラスタに対応するターゲットの状態量を取得するターゲット状態量取得部を備えることを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項７】
請求項１から６までの何れか一項に記載の状態量データ分類装置であって、
前記状態量データ取得部が取得した前記状態量データに基づいて、複数の前記センサに共通のタイミングでの前記状態量データを求めるデータ前処理部を備えることを特徴とする状態量データ分類装置。
【請求項８】
複数のセンサがターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する状態量データ取得工程と、
前記状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に前記状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す区分所属情報を用いて、前記状態量データを分類する状態量データ分類工程と、
を含み、
前記状態量データ分類工程では、
互いに類似している状態量を示す前記状態量データが、同一のクラスタに分類され、
前記区分所属情報が一致する前記状態量データが、同一のクラスタに分類され、
前記区分所属情報が異なる前記状態量データが、異なるクラスタに分類されるように、
前記状態量データを分類することを特徴とする状態量データ分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主として、状態量データ分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、取得した情報を利用して、ターゲットの状態量を推定したり、ターゲット毎の情報に分類したりする技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１が開示する目標状態量推定装置は、観測更新計算装置と、時間外挿計算装置と、パターンマッチング計算装置と、を備える。観測更新計算装置は、シーカから得られる観測量を利用して推定量を更新する。時間外挿計算装置は、観測更新計算装置から得られる推定状態量及びその誤差共分散行列を用いて時間外挿計算を行う。パターンマッチング計算装置は、時間外挿計算装置から得られる目標の加速度推定値を用いて、予め設定した目標旋回パターンデータと照らし合わせて目標の運動パターンを推定する。
【０００４】
特許文献１は、これにより、パターンマッチング計算処理によって十分な精度で推定フィルタ計算を早く収束させることができるとする。
【０００５】
特許文献２は、カルマンフィルタにより目標の状態量を推定する目標状態量推定装置を開示する。この目標状態量推定装置は、観測ノイズ行列計算装置と、観測更新計算装置と、時間外挿計算装置と、プロセスノイズ行列計算装置と、を備える。観測ノイズ行列計算装置は、目標までの距離と方向に関するデータである観測量と、当該観測量のＳ／Ｎ比に基づき、観測量の誤差の大きさを表す観測ノイズ行列を算出する。観測更新計算装置は、観測量と、観測ノイズ行列と、を利用して、時間外挿計算装置が出力する目標の状態量と誤差共分散行列を更新する。時間外挿計算装置は、更新後の目標の状態量と誤差共分散行列、及び、目標の運動モデルの誤差の大きさであるプロセスノイズ行列に基づき、時間外挿計算により目標の状態量と誤差共分散行列を算出する。プロセスノイズ行列計算装置は、時間外挿計算装置が算出した目標の状態量に基づき、プロセスノイズ行列を算出する。
【０００６】
特許文献２は、これにより、目標のレーダ反射断面積が小さく、観測値のＳ／Ｎ比が低い目標の運動を推定する状況にあっても、その場で求められる性能指標を満足したフィルタ特性（即ち、カルマンフィルタの特性である適切なプロセスノイズ行列等）を得ることができ、目標の状態量を高精度に推定することができるとする。
【０００７】
特許文献３は、目標観測情報入力器と、運動諸元相関器と、第一の相関グループ生成器と、を備える目標相関統合装置を開示する。目標観測情報入力器には、目標を捉えた目標観測装置からの目標情報が観測情報として入力される。運動諸元相関器は、前記観測情報が既管理目標と相関関係があるかを判断するために、既に管理している目標の予測位置を中心とした目標存在予測範囲内に前記観測情報が入るか否かの判定を行う。第一の相関グループ生成器は、運動諸元相関器の判定に従って相関があると予想される観測目標の観測情報と既管理目標の予測情報を１つの相関グループとして、第一の相関グループの生成を行う。
【０００８】
特許文献３は、これにより、ある程度同じような性質（位置・速度等）を持つ目標に関しては１つの目標として再統合することができるとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１３−１９５１０４号公報
【特許文献２】特開２０１６−１６１２６９号公報
【特許文献３】特開平９−１７１０７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上記特許文献１及び２の構成は、情報をターゲット毎に分類する処理を行わないので、ターゲットの状態量を推定する際に、当該ターゲットとは異なるターゲットに関する情報が混在することがある。これにより、ターゲットの状態量を精度良く推定することができなくなる場合があった。
【００１１】
上記特許文献３の構成は、取得した観測情報と既管理目標に関する情報とが類似する場合、正確な相関判定を行うことが難しくなり、正確な相関グループを生成することができなくなる場合がある点で改善の余地があった。
【００１２】
本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、取得した状態量データをターゲット毎の状態量データに精度良く分類することができる状態量データ分類装置及び状態量データ分類方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。
【００１４】
本発明の第１の観点によれば、以下の構成の状態量データ分類装置が提供される。即ち、この状態量データ分類装置は、状態量データ取得部と、状態量データ分類部と、を備える。前記状態量データ取得部は、複数のセンサがターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する。前記状態量データ分類部は、前記状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に前記状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す区分所属情報を用いて、前記状態量データを分類する。前記状態量データ分類部は、互いに類似している状態量を示す状態量データが、同一のクラスタに分類され、区分所属情報が一致する状態量データが、同一のクラスタに分類され、区分所属情報が異なる状態量データが、異なるクラスタに分類されるように、状態量データを分類する。
【００１５】
本発明の第２の観点によれば、以下の状態量データ分類方法が提供される。即ち、この状態量データ分類方法は、状態量データ取得工程と、状態量データ分類工程と、を含む。前記状態量データ取得工程では、複数のセンサがターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する。前記状態量データ分類工程では、前記状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に前記状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す区分所属情報を用いて、前記状態量データを分類する。前記状態量データ分類工程では、互いに類似している状態量を示す状態量データが、同一のクラスタに分類され、区分所属情報が一致する状態量データが、同一のクラスタに分類され、区分所属情報が異なる状態量データが、異なるクラスタに分類されるように、状態量データを分類する。
【００１６】
これにより、状態量データの類似性に加えて、互いの状態量データに係るターゲットの区分所属情報が一致しているか否かも考慮することで、ターゲットの物理的な同一性の観点で状態量データを好適に分類することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、複数のセンサから取得した状態量データを、ターゲットの物理的な同一性の観点から精度良く分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る状態量データ分類装置の全体的な構成を示すブロック図。
【図２】状態量データ分類装置における状態量データの流れを示す図。
【図３】状態量データの前処理を説明する概念図。
【図４】第１実施形態のクラスタリングの評価関数である式（４）を説明する概念図。
【図５】表示装置における表示画面の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。まず、第１実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る状態量データ分類装置１の全体的な構成を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示す状態量データ分類装置１は、図示しない航空機に備えられる。航空機は、周囲に存在する移動体であるターゲットを検知するための多数のセンサ２を備える。複数のセンサ２のそれぞれは、１又は複数のターゲットを検知する。以下の説明では、センサ２が検知したターゲットを検知ターゲットと呼ぶことがある。センサ２は、それぞれの検知ターゲットの状態量を取得する。
【００２１】
ターゲットとしては様々に考えられるが、例えば船舶、航空機を挙げることができる。本実施形態において、状態量とは、ターゲットの位置及び速度を意味する。センサ２の構成は特に限定しないが、例えばレーダ装置、光学センサ、音響センサ等を用いたものとすることが考えられる。複数のセンサ２は全て同一の構成のセンサとしても良いし、互いに異なる構成のセンサが含まれても良い。
【００２２】
それぞれのセンサ２はトラッキング機能を有しており、１又は複数の検知ターゲットを追尾することができる。それぞれのセンサ２は独立して動作するので、複数のセンサ２が追尾する検知ターゲットが物理的に同一である場合と、異なる場合と、の両方が考えられる。
【００２３】
それぞれのセンサ２は、状態量データ分類装置１に電気的に接続される。状態量データ分類装置１には、検知ターゲットの状態量を検出した結果が、各センサ２から状態量データとして入力される。図２に示すように、状態量データ分類装置１は、各センサ２から入力された各検知ターゲットの状態量データを、ターゲットの物理的な同一性の観点から分類して統合することで整理し、１又は複数の物理的なターゲットの状態量を出力する。状態量データ分類装置１の出力結果は、適宜の表示装置にリアルタイムで表示される。これにより、航空機に搭乗するオペレータの状況認識、脅威判定及び行動判断等を支援し、正確性、迅速性の向上に寄与することができる。
【００２４】
検知ターゲットについてセンサ２が検出した状態量データは、図１に示すように、状態量データ分類装置１に入力されると同時に、類識別情報生成部（区分所属情報生成部）３に入力される。
【００２５】
類識別情報生成部３は、センサ２から入力された状態量データに対し、当該状態量データに係る検知ターゲットを物理的な同一性の観点から分類するための情報となる類識別情報（区分所属情報）を生成する。類識別情報は、ターゲットが有する何らかの属性、例えば、ターゲットの機体の種別、ターゲットの国籍等を示す情報である。類識別情報は、ターゲットを何らかの観点（機体の種別の観点、国籍の観点等）で複数に区分する場合に、当該ターゲットが何れの区分に属するかを示すものである。
【００２６】
例を挙げて説明すると、あるセンサ２が光学カメラを用いた画像認識装置として構成され、当該画像認識装置が、洋上を航行する２つのターゲット（例えば、船舶）を画像認識により検知したとする。センサ２は、それぞれの検知ターゲットにつき、画像認識処理により得られた位置を取得する。また、センサ２は、所定時間前の画像で得られた位置と、今回の画像で得られた位置と、を比較することにより、検知ターゲットの速度を取得する。センサ２は、それぞれの検知ターゲットの状態量データ（具体的には、位置及び速度のデータ）を、状態量データ分類装置１に出力する。
【００２７】
更に、当該センサ２は、カメラ撮影画像から画像認識により切り出されたそれぞれの検知ターゲットの画像を、類識別情報生成部３に出力する。
【００２８】
類識別情報生成部３には、様々な種別の船舶の画像が登録されたデータベースが予め構築されている。類識別情報生成部３は、入力された画像をデータベースと照合することにより、船舶の種別を判定する。この例では、２つの検知ターゲットのうち一方が貨物船、他方が漁船であると判定されたとする。この場合、類識別情報生成部３は、センサ２が検知した２つのターゲットの状態量データのうち、一方の検知ターゲットの状態量データは機体種別の観点では貨物船に属する旨の類識別情報を生成し、他方の検知ターゲットの状態量データは機体種別の観点では漁船に属する旨の類識別情報を生成する。
【００２９】
ターゲットを分類する観点は任意であり、上述した以外にも様々に考えられる。類識別情報生成部３は、ターゲットの分類の観点、及び、センサ２がターゲットを検知する方法等に応じて、様々な方法で類識別情報を生成する。
【００３０】
属する区分が異なれば、ターゲット同士も異なる。従って、類識別情報は、複数のセンサ２が追尾している検知ターゲット同士が物理的に同一であるか異なるかを判断する手掛かりとなる。具体的に言えば、あるセンサ２の検知ターゲットの状態量データが貨物船に属する旨の類識別情報が作成され、それとは別のセンサ２の検知ターゲットの状態量データが漁船に属する旨の類識別情報が作成された場合、２つの検知ターゲットが物理的に異なるターゲットを示している可能性が高いということができる。上記の判断を良好に行うために、類識別情報には、複数の観点による区分が含まれることが好ましい。
【００３１】
類識別情報生成部３は、生成した類識別情報を状態量データ分類装置１に出力する。
【００３２】
状態量データ分類装置１は、状態量データ入力部（状態量データ取得部）１１と、データ前処理部２１と、類識別情報入力部（区分所属情報取得部）３１と、クラスタ解析部（状態量データ分類部）４１と、ターゲット状態量推定部（ターゲット状態量取得部）７１と、表示データ生成部８１と、を備える。
【００３３】
具体的には、状態量データ分類装置１は公知のコンピュータとして構成されており、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等を備える。ＨＤＤには、本実施形態の状態量データ分類方法が含む状態量データ入力工程（状態量データ取得工程）、クラスタ解析工程（状態量データ分類工程）、ターゲット状態量推定工程（ターゲット状態量取得工程）、及び表示データ生成工程等を実現するためのプログラムが記憶されている。上記のハードウェアとソフトウェアの協働により、状態量データ分類装置１を、状態量データ入力部１１、データ前処理部２１、類識別情報入力部３１、クラスタ解析部４１、ターゲット状態量推定部７１、及び表示データ生成部８１として動作させることができる。
【００３４】
図１の状態量データ入力部１１には、それぞれのセンサ２がターゲットを検知して取得した状態量データが、センサ２から入力される。状態量データ入力部１１は、取得した状態量データをデータ前処理部２１に出力する。
【００３５】
データ前処理部２１は、状態量データをクラスタ解析部４１により分類する前に、複数のセンサ２から取得した状態量データを互いに同期させる処理を行う。
【００３６】
詳細に説明すると、それぞれのセンサ２は独立して動作してターゲットを検知するので、図３（ａ）の概念図の丸印で示すように、各センサ２が状態量データを取得するタイミングは一致しない。そこで、データ前処理部２１は、複数のセンサ２の間で状態量データを比較できるようにするために、各センサ２から取得した状態量データの時間推移から、図３（ｂ）に示す等時間間隔でのタイミング（時刻ｔ１，ｔ２，・・・）における状態量データを推定する処理を行う。この処理は、公知のデータ補間手法に基づいて行うことができる。
【００３７】
図１に示すデータ前処理部２１は、このように、各センサ２から状態量データ分類装置１に入力した状態量データに対して、共通のタイミングでの状態量となるように前処理を行う。データ前処理部２１は、前処理を行った状態量データをクラスタ解析部４１に出力する。
【００３８】
類識別情報入力部３１には、類識別情報生成部３が生成した類識別情報が入力される。類識別情報入力部３１は、取得した類識別情報をクラスタ解析部４１に出力する。
【００３９】
クラスタ解析部４１は、データ前処理部２１から出力される複数の状態量データを分類する。
【００４０】
クラスタ解析部４１は、それぞれのセンサ２毎に、かつ、センサ２が追尾した検知ターゲット毎に、データ前処理部２１で前処理した状態量データを蓄積する。これにより、現在から所定時間以内の状態量データの時間推移を生成することができる。
【００４１】
本実施形態において、この状態量データの時間推移が、クラスタ解析部４１によるクラスタリングの対象となる。以下の説明では、時間推移を含めた状態量データを単にサンプルｘと呼ぶことがある。
【００４２】
クラスタ解析部４１は、取得した各サンプルｘを分類対象集合として、どのターゲット（物理的なターゲット）にどのサンプルｘが属するのかをクラスタリングに基づいて解析することによって、各サンプルｘを物理的なターゲット毎に分類する。
【００４３】
本実施形態において状態量データは位置及び速度を含んでいるので、それぞれの状態量データは、位置のｘ座標と、ｙ座標と、ｚ座標と、速度のｘ成分と、ｙ成分と、ｚ成分と、の６つの値の組合せで表すことができる。状態量データの時間推移として、例えば現在を含めて３回分の時間推移を対象とする場合、それぞれのサンプルｘは６×３＝１８次元ベクトルとして表現することができる。クラスタ解析部４１が行うクラスタリングは、１８次元空間における各サンプルｘの点を分類することに相当する。
【００４４】
本実施形態では、クラスタ解析部４１は、後述の評価関数の値が最小となるように、非階層的手法に基づくクラスタリングを行う。クラスタリング手法としては、ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法を変形した手法を用いる。ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法は、良く知られているｋ−ｍｅａｎｓ法に対して、それぞれのサンプルがクラスタに所属する度合い（所属度）を曖昧に表す考え方を導入して拡張したものである。
【００４５】
クラスタ解析部４１は、初期データ処理部５１と、探索部６１と、を備える。
【００４６】
初期データ処理部５１は、クラスタリングの初期化処理を行う。初期データ処理部５１は、クラスタ中心初期化部５２と、一致／不一致ペア作成部５３と、を備える。
【００４７】
クラスタ中心初期化部５２は、クラスタの数（クラスタ数Ｃ）を適宜の手法により定める。そして、クラスタ中心初期化部５２は、クラスタ中心μの初期値を、クラスタ数Ｃと同じ数だけ設定する。それぞれのクラスタ中心μも各サンプルｘと同様に１８次元ベクトルとして表され、１８次元空間における点を示す。本実施形態において、それぞれのクラスタ中心μの初期値はランダムに設定される。
【００４８】
一致／不一致ペア作成部５３は、互いに異なるセンサ２から入力されたサンプルｘのうち、物理的に同一のターゲットを示している可能性が高いサンプルｘのペア（以下、一致ペアと呼ぶことがある）を１又は複数作成する。
【００４９】
一致ペアは、サンプルｘ同士の類似性と、類識別情報の一致性（類似性）と、の両方を考慮して作成される。詳細に説明すると、２つのサンプルｘが示す検知ターゲットの位置及び速度の時間推移が互いに類似している場合は、その２つのサンプルｘは、物理的に同一のターゲットを示している可能性が高いということができる。また、類識別情報において同じ区分に属している２つのサンプルｘは、物理的に同一のターゲットを示している可能性が高いということができる。一致／不一致ペア作成部５３は、これらの観点から総合的に評価して、一致ペアを作成する。
【００５０】
また、一致／不一致ペア作成部５３は、互いに異なるセンサ２から入力されたサンプルｘのうち、物理的に異なるターゲットを示している可能性が高いサンプルｘのペア（以下、不一致ペアと呼ぶことがある）を１又は複数作成する。
【００５１】
不一致ペアも一致ペアと同様に、状態量データの類似性と、類識別情報の一致性（類似性）と、の両方を考慮して作成される。詳細に説明すると、２つのサンプルｘが示す検知ターゲットの位置及び速度の時間推移が互いに類似していない場合は、その２つのサンプルｘは、物理的に異なるターゲットを示している可能性が高いということができる。また、類識別情報において異なる区分に属している２つのサンプルｘは、物理的に異なるターゲットを示している可能性が高いということができる。一致／不一致ペア作成部５３は、これらの観点から総合的に評価して、不一致ペアを作成する。
【００５２】
探索部６１は、分類の好ましさを定義する評価関数の値を最適化（具体的には、最小化）するように、サンプルｘの好ましいクラスタリングを探索する。
【００５３】
上述したとおり、本実施形態の探索部６１は、公知であるファジーｃ−ｍｅａｎｓ法を変形した手法を用いてクラスタリングを行っている。そこで、先に、基本となるファジーｃ−ｍｅａｎｓ法について簡単に説明する。
【００５４】
ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法は、以下の式（１）に示す評価関数の値が小さくなる所属度ｕikを探索して求めることにより、クラスタリングを行う。
【００５５】
【数１】
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【００５６】
ここで、ｘiは、総数がＮ個あるうちｉ番目のサンプルである。ｕikは、ｉ番目のサンプルｘiがｋ番目のクラスタＧkに所属する所属度であり、詳細は後述する。μkは、ｋ番目のクラスタＧkに関する上述のクラスタ中心である。Ｃは、クラスタＧの総数である。本実施形態において、サンプルｘiとクラスタ中心μkは何れも１８次元ベクトルとして表される。
【００５７】
ｄ2（ｘi，μk）は、ｉ番目のサンプルｘiとｋ番目のクラスタＧkのクラスタ中心μkとの、１８次元空間における距離（ユークリッド距離）の２乗を意味する。ｍは、所属度ｕikが与える影響の大きさを定めるパラメータであり、１より大きい値（例えば、２）となるように定められる。なお、サンプルｘiとクラスタ中心μkとの距離は、ユークリッド距離に限られず、マハラノビス距離やＬ１距離等であっても良い。
【００５８】
所属度ｕikとは、ファジー推論の概念であり、それぞれのサンプルｘiがそれぞれのクラスタＧkにどの程度所属するかを示す。各サンプルが複数のクラスタの何れか１つだけに完全に所属するのが前提であるｋ−ｍｅａｎｓ法と異なり、ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法では、あるサンプルがあるクラスタに全く所属していない状態と、完全に所属している状態と、の間の中間の状態があると考え、この所属度を０以上１以下の数で表す。ファジーメンバシップ関数と同様に、あるサンプルがあるクラスタに全く所属していなければ所属度ｕは０であり、完全に所属していれば所属度ｕは１である。所属度ｕを用いることにより、あるサンプルが１番目のクラスタに０．１だけ所属すると同時に、２番目のクラスタには０．２だけ所属し、・・・というような曖昧な状況を柔軟に表現することができる。１つのサンプルｘiについて、それぞれのクラスタＧkに対する所属度ｕikを全クラスタについて加算した値は１となる。
【００５９】
評価関数である上記の式（１）の右辺は、所属度ｕikのｍ乗で重み付けした、各サンプルｘiと各クラスタ中心μkとの間の残差２乗和を実質的に意味している。ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法では、与えられた各クラスタ中心μkに対して上記の残差２乗和を最小にするように、所属度ｕikを以下の式（２）に従って更新する。
【００６０】
【数２】
2020094842.tif 000004
【００６１】
続いて、ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法では、更新後の所属度ｕikに基づいて、クラスタ中心μkを以下の式（３）に従って更新する。
【００６２】
【数３】
2020094842.tif 000005
【００６３】
この式（３）は、あるクラスタＧkのクラスタ中心μkは、全てのサンプルｘiの、それぞれのサンプルｘiが当該クラスタＧkに所属する所属度ｕikのｍ乗を重みとする重み付け平均により得られることを示す。
【００６４】
ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法では、所属度ｕikの更新と、クラスタ中心μkの更新とを、適宜の収束条件（例えば、それぞれのクラスタ中心μkが更新によっても殆ど変動しなくなること）が満たされるまで交互に反復する。収束条件が満たされれば、クラスタリングが完了する。
【００６５】
次に、上述の式（１）で示した評価関数の意味について説明する。
【００６６】
あるサンプルｘiが、１８次元空間において近くに位置するクラスタ中心μkのクラスタＧkに所属する場合（言い換えれば、所属度ｕikが大きい場合）、評価関数の値は小さくなる。一方、あるサンプルｘiが、１８次元空間において遠くに位置するクラスタ中心μkのクラスタＧkに所属する場合、評価関数の値は大きくなる。
【００６７】
従って、１８次元空間において、各クラスタ中心μkから近い範囲内に当該クラスタＧkに所属するサンプルｘiが密集していれば、評価関数の値は小さくなる。また、複数のクラスタ中心μkの何れからも遠い空間でサンプルｘiが疎であれば、評価関数の値は小さくなる。
【００６８】
従って、評価関数の値が小さい程、類似しているサンプルｘを同一のクラスタＧに分類できており、また、類似していないサンプルｘを異なるクラスタＧに分類できているということができる。所属度ｕikの更新とクラスタ中心μkの更新とを繰り返して、評価関数の値が小さくなる所属度ｕikを探索することにより、上記のように類似度の観点で好ましいクラスタリングを得ることができる。
【００６９】
次に、上記の説明を踏まえて、本実施形態のクラスタリング手法について説明する。本実施形態では、評価関数として、上記の式（１）に代えて、以下の式（４）を用いる。
【００７０】
【数４】
2020094842.tif 000006
【００７１】
ここで、（ｘi，ｘj）∈Ｍは、一致ペアを意味する。（ｘi，ｘj）∈Ｃは、不一致ペアを意味する。αは後述の罰則の重みを定めるパラメータであり、αが大きくなる程、罰則に敏感なクラスタリングになる。
【００７２】
この評価関数における右辺の第１項は、上述のｃ−ｍｅａｎｓ法の評価関数の式（１）の右辺と全く同じである。この第１項は、所属度ｕikのｍ乗で重み付けした、各サンプルｘiと各クラスタ中心μkとの間の残差２乗和である。この項は、図４（ａ）に示すように、類似しているサンプルｘを同一のクラスタＧに分類し、また、類似していないサンプルｘを異なるクラスタＧに分類しようとすると、小さくなる。
【００７３】
なお、図４（ａ）ではそれぞれのクラスタＧを破線で囲って示しているが、これは、破線で囲まれるサンプルｘの当該クラスタＧに対する所属度ｕikが比較的大きいことを示しているに留まり、完全に所属しているとは限らない。即ち、例えば「Ａ１」という記号で示されているサンプルｘはクラスタＧ1の破線で囲まれているが、これは、「Ａ１」のサンプルｘのクラスタＧ1に対する所属度は１に近い一方、他のクラスタＧ2，Ｇ3に対する所属度は０に近いことを意味している。
【００７４】
式（４）の右辺の第２項は、一致ペアをなす一方のサンプル（第１状態量データ）ｘiと他方のサンプル（第２状態量データ）ｘjをそれぞれ異なるクラスタＧに分類しようとする場合に、第１罰則Ｐ１を加算するものである。
【００７５】
一致ペアがクラスタリングの制約の一種であると考えると、この第１罰則Ｐ１は、同一ターゲットを示している可能性が高いサンプル（サンプルｘiとサンプルｘj）をそれぞれ異なるクラスタＧに分類しようとする場合の罰則（制約違反の罰則）であるということができる。一致ペアに対して矛盾しないクラスタリングができれば、評価関数の第１罰則Ｐ１の項の値を小さくすることができる。
【００７６】
具体的に説明すると、図４（ｂ）の例では、一致／不一致ペア作成部５３が、一致ペアとして、「Ａ４」と「Ｂ１」、「Ｂ３」と「Ｃ１」、及び「Ｃ２」と「Ａ１」というように、３組のサンプルｘのペアを定めたとする。この状況で、図４（ａ）のように「Ｂ３」と「Ｃ１」を互いに異なるクラスタＧに分類し、「Ｃ２」と「Ａ１」を互いに異なるクラスタＧに分類しようとすると、それに応じて評価関数の値は第１罰則Ｐ１により増加する。
【００７７】
式（４）に示すように、第１罰則Ｐ１の値は、あるクラスタＧkに対して一致ペアのうち一方のサンプルｘiとクラスタ中心μkとの間の残差２乗和の逆数と、それとは異なるクラスタＧlに対して他方のサンプルｘjとクラスタ中心μlとの間の残差２乗和の逆数と、の積を、互いに異なる２つのクラスタＧk、Ｇlのあらゆる組合せについて加算したものとして定義されている。
【００７８】
このことは、第１罰則Ｐ１の大きさが、サンプルｘの位置とクラスタ中心μとの間の距離を考慮して定められることを意味している。即ち、第１罰則Ｐ１の値は、一致ペアに含まれる２つのサンプルｘi，ｘjを互いに異なるクラスタＧk，Ｇlに分類する場合に、一方のサンプルｘiとそれが分類されるクラスタＧkのクラスタ中心μkとの距離が小さい程、また、他方のサンプルｘjとそれが分類されるクラスタＧlのクラスタ中心μlとの距離が小さい程、大きくなる。
【００７９】
式（４）の右辺の第３項は、不一致ペアをなす一方のサンプル（第３状態量データ）ｘiと他のサンプル（第４状態量データ）ｘjをそれぞれ同一のクラスタＧに分類しようとする場合に、第２罰則Ｐ２を加算するものである。
【００８０】
不一致ペアがクラスタリングの制約の一種であると考えると、この第２罰則Ｐ２は、異なるターゲットを示している可能性が高いサンプル（サンプルｘiとサンプルｘj）をそれぞれ同一のクラスタＧに分類しようとする場合の罰則（制約違反の罰則）であるということができる。不一致ペアに対して矛盾しないクラスタリングができれば、評価関数の第２罰則Ｐ２の項の値を小さくすることができる。
【００８１】
具体的に説明すると、図４（ｃ）の例では、一致／不一致ペア作成部５３が、不一致ペアとして、「Ｃ１」と「Ａ２」、及び「Ａ３」と「Ｂ３」というように、２組のサンプルｘのペアを定めたとする。この状況で、図４（ａ）のように「Ａ３」と「Ｂ３」を互いに同一のクラスタＧに分類しようとすると、それに応じて評価関数の値は第２罰則Ｐ２により増加する。
【００８２】
式（４）に示すように、第２罰則Ｐ２の値は、あるクラスタＧkに対して不一致ペアのうち一方のサンプルｘiとクラスタ中心μkとの間の残差２乗和の逆数と、同一のクラスタＧkに対して他方のサンプルｘjとクラスタ中心μkとの間の残差２乗和の逆数と、の積を、全てのクラスタＧkについて加算したものとして定義されている。
【００８３】
このことは、第２罰則Ｐ２の大きさが、サンプルｘの位置とクラスタ中心μとの間の距離を考慮して定められることを意味している。即ち、第２罰則Ｐ２の値は、不一致ペアに含まれる２つのサンプルｘi，ｘjを同一のクラスタＧkに分類する場合に、一方のサンプルｘiとそれが分類されるクラスタＧkのクラスタ中心μkとの距離が小さい程、また、他方のサンプルｘjとそれが分類されるクラスタＧkのクラスタ中心μkとの距離が小さい程、大きくなる。
【００８４】
本実施形態の状態量データ分類装置１において、探索部６１は図１に示すように、所属度更新部６２と、クラスタ中心更新部６３と、収束判定部６４と、を備える。
【００８５】
所属度更新部６２は、与えられた各クラスタ中心μkに対して、式（４）の評価関数を最小とするように所属度ｕikを計算する。詳細な数式は省略するが、所属度ｕikの更新は、上記の式（２）に対して第１罰則Ｐ１及び第２罰則Ｐ２を考慮して変形した式により行われる。
【００８６】
クラスタ中心更新部６３は、更新後の所属度ｕikに基づいて、各クラスタＧkのクラスタ中心μkを更新する。この更新は、上記の式（３）と全く同じ式により行うことができる。
【００８７】
収束判定部６４は、クラスタリングが収束したか否かを判定する。判定方法は様々であるが、上記のファジーｃ−ｍｅａｎｓ法と同様に、それぞれのクラスタ中心μkの１８次元空間での位置が更新によっても所定距離以上変動しなくなれば、探索が収束したと判定することができる。ただし、これに限定されず、上述の式（４）に示す評価関数の値が閾値以下になったこと、又は、所属度ｕikが更新によっても所定閾値以上変動しなくなったこと等を、収束判定の条件とすることもできる。
【００８８】
探索部６１は、収束判定部６４によってクラスタリングが収束したと判定されるまで、所属度更新部６２による所属度ｕikの更新と、クラスタ中心更新部６３によるクラスタ中心μkの更新と、を交互に反復する。更新を繰り返すたび、式（４）の評価関数の値が小さくなっていく。これは、サンプルｘの類似度と、第１罰則と、第２罰則と、を総合的に考慮した観点での好ましいクラスタリングに近づいていることを意味している。
【００８９】
収束判定部６４によってクラスタリングが収束したと判定されると、クラスタリングが完了する。このクラスタリングにより、類識別情報の内容も考慮した上で、物理的に同一である検知ターゲットのサンプルｘ同士は同一のクラスタＧに所属し、物理的に異なる検知ターゲットのサンプルｘ同士は異なるクラスタＧに所属するように、サンプルｘの分類が行われる。即ち、サンプルｘを、ターゲットの物理的な同一性の観点から分類することができる。これは同時に、複数のセンサ２によりそれぞれ追尾され、物理的に同一であるかどうかが不明であった検知ターゲット同士を、ターゲットの物理的な同一性の観点で関連付けできることを意味する。
【００９０】
クラスタリングの完了後、探索部６１（クラスタ解析部４１）は、それぞれのクラスタＧkのクラスタ中心μk、及び、各サンプルｘiが各クラスタＧkに所属する所属度ｕikを、ターゲット状態量推定部７１に出力する。
【００９１】
ターゲット状態量推定部７１は、クラスタ解析部４１によってクラスタＧ毎（言い換えれば、物理的な観点でのターゲット毎）に分類されたサンプルｘを利用して、いわゆるトラックフュージョンを行う。即ち、図２に示すように、ターゲット状態量推定部７１は、同一のクラスタＧに含まれるサンプルｘを総合することに基づいて、ターゲット毎の状態量を推定する。
【００９２】
クラスタ解析部４１により得られたそれぞれのクラスタＧkのクラスタ中心μkが示す１８次元ベクトルは、それぞれの物理的なターゲットに係る状態量データを、時間推移を含めて示していると考えることができる。言い換えれば、クラスタ中心μkは、当該クラスタＧkに所属するサンプルｘを総合した代表値である。従って、ターゲット状態量推定部７１は、クラスタ中心μkの１８次元ベクトルから現在の状態量データを取り出し、これを、それぞれの物理的なターゲットについて推定された現在の位置及び速度としてそのまま出力することができる。
【００９３】
ただし、それぞれのセンサ２による位置及び速度の検出誤差が様々に異なること等を考慮して、ターゲット状態量推定部７１は、各サンプルｘiが各クラスタＧkに所属する所属度ｕikを用いて、物理的なターゲットについて位置及び速度を推定しても良い。また、ターゲット状態量推定部７１は、カルマンフィルタやパーティクルフィルタ等を用いた公知の追尾フィルタを利用して、ターゲットの位置及び速度を推定することもできる。
【００９４】
表示データ生成部８１は、ターゲット状態量推定部７１が推定した結果を図略の表示装置に対してグラフィカルに表示させるための表示データを生成することができる。表示データ生成部８１が生成したデータは、状態量データ分類装置１から表示装置にリアルタイムで出力される。
【００９５】
表示データ生成部８１が生成したデータは、例えば図５に示すように、自機の位置をシンボルＳ１によって示すとともに、状態量データ分類装置１がクラスタリングにより取得した物理的なターゲットの位置をシンボルＳ２，Ｓ３，Ｓ４によって示したものとすることができる。ターゲットの速度は、シンボルＳ２，Ｓ３，Ｓ４に付加された矢印の向き及び長さによって表現されている。多数のセンサ２がそれぞれターゲットを検知して出力した位置及び速度をそのまま表示するのではなく、物理的な同一性の観点から状態量データ分類装置１によって整理されたターゲットの位置及び速度が表示装置に表示されるので、オペレータが状況認識等をシンプルに行うことができる。
【００９６】
以上に説明したように、本実施形態の状態量データ分類装置１は、状態量データ入力部１１と、クラスタ解析部４１と、を備える。状態量データ入力部１１は、複数のセンサ２がターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する。クラスタ解析部４１は、状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す類識別情報を用いて、時間推移を含めた状態量データ（サンプルｘ）を分類する。クラスタ解析部４１は、互いに類似している状態量を示すサンプルｘが、同一のクラスタＧに分類され、類識別情報が一致するサンプルｘが、同一のクラスタＧに分類され、類識別情報が異なるサンプルｘが、異なるクラスタＧに分類されるように、サンプルｘを分類する。
【００９７】
これにより、状態量データ（サンプルｘ）の類似性に加えて、互いの状態量データに係るターゲットの類識別情報が一致しているか否かも考慮することで、ターゲットの物理的な同一性の観点で状態量データを好適に分類することができる。
【００９８】
また、本実施形態の状態量データ分類装置１であって、クラスタ解析部４１は、それぞれのクラスタＧに分類されたサンプルｘ同士の類似度と、類識別情報が一致する複数のサンプルｘを異なるクラスタＧに分類する場合の第１罰則Ｐ１と、類識別情報が異なる複数のサンプルｘを同一のクラスタＧに分類する場合の第２罰則Ｐ２と、を考慮して、サンプルｘを分類する。
【００９９】
これにより、サンプルｘ同士の類似度と、罰則と、を総合的に考慮したサンプルｘの分類を容易に行うことができる。
【０１００】
また、本実施形態の状態量データ分類装置１において、評価関数である式（４）の第１項（類似度に基づく値）は、それぞれのクラスタＧに分類されたサンプルｘ同士が類似する場合に小さくなる。式（４）の第２項（第１罰則Ｐ１に基づく値）は、類識別情報が一致する２つのサンプルｘを異なるクラスタＧに分類する場合に大きくなる。式（４）の第３項（第２罰則Ｐ２に基づく値）は、類識別情報が異なる２つのサンプルｘを同一のクラスタＧに分類する場合に大きくなる。クラスタ解析部４１は、式（４）の第１項と、第２項と、第３項と、の和が小さくなるサンプルｘの分類を探索する。
【０１０１】
これにより、簡単な計算で、総合的な観点でのサンプルｘの分類を実現することができる。
【０１０２】
また、本実施形態の状態量データ分類装置１において、第１罰則Ｐ１は、類識別情報が一致する２つのサンプルｘを異なるクラスタＧに分類する場合に、２つのうち一方のサンプルｘとそれが分類されるクラスタＧのクラスタ中心μとの距離が小さい程、また、他方のサンプルｘとそれが分類されるクラスタＧのクラスタ中心μとの距離が小さい程、厳しくなるように定められる。
【０１０３】
これにより、第１罰則Ｐ１の重みを適切に定めることができる。
【０１０４】
また、本実施形態の状態量データ分類装置１であって、第２罰則Ｐ２は、類識別情報が異なる２つのサンプルｘを同一のクラスタＧに分類する場合に、２つのうち一方のサンプルｘとそれが分類されるクラスタＧのクラスタ中心μとの距離が小さい程、また、他方のサンプルｘとそれが分類されるクラスタＧのクラスタ中心μとの距離が小さい程、厳しくなるように定められる。
【０１０５】
これにより、第２罰則Ｐ２の重みを適切に定めることができる。
【０１０６】
また、本実施形態の状態量データ分類装置１は、クラスタ解析部４１によって同一のクラスタＧに分類されたサンプルｘに基づいて、当該クラスタＧに対応するターゲットの状態量を取得するターゲット状態量推定部７１を備える。
【０１０７】
これにより、クラスタリングの結果を利用して、ターゲットの状態量を適切に取得することができる。
【０１０８】
また、本実施形態の状態量データ分類装置１は、状態量データ入力部１１が取得した状態量データに基づいて、複数のセンサ２に共通のタイミングでの状態量データを求めるデータ前処理部２１を備える。
【０１０９】
これにより、複数のセンサ２が出力する状態量データから、共通のタイミングでの状態量データを求めることで、クラスタ解析部４１が、分類のために状態量データ同士を適切に比較することができる。
【０１１０】
また、本実施形態では、以下の状態量データ入力工程と、状態量データ分類工程と、を含む状態量データ分類方法によって、状態量データの分類が行われている。状態量データ入力工程では、複数のセンサ２がターゲットの状態量を検出して出力した状態量データを取得する。状態量データ分類工程では、状態量データ、及び、ターゲットを何らかの観点で複数に区分する場合に状態量データが何れの区分に属するターゲットに関するものかを示す類識別情報を用いて、時間推移を含めた状態量データ（サンプルｘ）を分類する。状態量データ分類工程では、互いに類似している状態量を示すサンプルｘが、同一のクラスタＧに分類され、類識別情報が一致するサンプルｘが、同一のクラスタＧに分類され、類識別情報が異なるサンプルｘが、異なるクラスタＧに分類されるように、サンプルｘを分類する。
【０１１１】
これにより、状態量データ（サンプルｘ）の類似性に加えて、互いの状態量データに係るターゲットの類識別情報が一致しているか否かも考慮することで、ターゲットの物理的な同一性の観点で状態量データを好適に分類することができる。
【０１１２】
次に、本発明の第２実施形態を説明する。なお、本実施形態の説明においては、前述の実施形態と同一又は類似の部材には図面に同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。
【０１１３】
第２実施形態のクラスタリングでは、下記の式（５）を満たすＣ個のＮ次元のベクトルｖi（ｉ＝１，２，・・・，Ｃ）を探索により求める。ただし、Ｃは、クラスタＧの総数である。Ｎは、サンプルｘの総数である。
【０１１４】
【数５】
2020094842.tif 000007
【０１１５】
Ｃ個のＮ次元のベクトルｖiは、サンプルｘがどのクラスタＧに分類されるかを示すものである。それぞれのベクトルｖiのｊ番目の要素ｖijは、ｊ番目のサンプルｘjがｉ番目のクラスタＧiに属するか否かを、１か０で表す。ｊ番目のサンプルｘjがｉ番目のクラスタＧiに属する場合、ｖij＝１であり、そうでなければ、ｖij＝０である。本実施形態では、上述の第１実施形態とは異なり、ｖijが０と１の間の中間値をとることはない（ｖij∈｛０，１｝）。全てのサンプルｘは、必ず何れか１つのクラスタＧに属する。従って、あるサンプルｘjに着目したときに、当該サンプルｘjがｉ番目のクラスタＧiに属するか否かを表す値ｖijを、全てのクラスタＧについて加算すると、１になる。
【０１１６】
ｖitは、上述のベクトルｖiの転置ベクトルを示す。
【０１１７】
Ｄは、全てのサンプルｘから取り出した２つのサンプルｘの間の距離を示すＮ×Ｎの距離行列である。距離行列Ｄの要素であるｄij＝ｄ（ｘi，ｘj）は、ｉ番目のサンプルｘiとｊ番目のサンプルｘjとの、１８次元空間における距離（例えば、ユークリッド距離）となっている。この距離ｄijが小さい場合は、サンプルｘiとサンプルｘjとが類似していることを意味する。
【０１１８】
式（５）の中括弧の中が、本実施形態の評価関数に相当する。以下、この評価関数について説明する。
【０１１９】
評価関数の第１項は、ｉ番目のクラスタＧiに関し、転置ベクトルｖitと、距離行列Ｄと、ベクトルｖiと、の積を求めて得られるスカラ値を、全てのクラスタＧについて加算した値となっている。ｉ番目のクラスタＧiに関する上記のスカラ値は、当該クラスタＧiに属する全てのサンプルｘから取り出した２つのサンプルｘの間の距離を、全ての２つの組合せについて加算した値に相当する。従って、第１項は、各クラスタＧにおけるサンプルｘ間の距離の総和の合計値を意味する。この第１項は、評価関数の基本的な値となる。
【０１２０】
評価関数の第２項は、一致ペアをなす２つのサンプルｘm，ｘnが、それぞれ異なるクラスタＧに分類された場合に、第１罰則Ｐ１を与える項である。
【０１２１】
例えば、ｍ番目のサンプルｘmとｎ番目のサンプルｘnが一致ペアとなっているにもかかわらず、ｍ番目のサンプルｘmは３番目のクラスタＧ3に、ｎ番目のサンプルｘnは４番目のクラスタＧ4に、それぞれ分類されたとする。この場合、ｖim・ｖjnの値は、ｉ＝３、ｊ＝４のときに１となり、それ以外のときは０となる。第１罰則Ｐ１の項の最も内側のΣは、全ての一致ペアのサンプルｘm，ｘnについて、ｖim・ｖjn・ｄmnの値の総和を計算することを意味する。従って、当該Σの値は、一致ペアをなすにもかかわらず、一方がｉ番目のクラスタＧiに分類され、他方がｊ番目のクラスタＧjに分類された２つのサンプルｘm，ｘnがあるときは、ｄmn、即ち、当該２つのサンプルｘm，ｘnの間の距離ｄ（ｘm，ｘn）と一致する。そうでないときは、上記Σの値はゼロとなる。外側の２つのΣは、互いに異なる２つのクラスタＧ（ｉ番目のクラスタＧiとｊ番目のクラスタＧj）の全ての組合せについての総和を意味する。従って、第１罰則Ｐ１は、異なるクラスタＧに分類された全ての一致ペアの２つのサンプルｘm，ｘnの間の距離ｄ（ｘm，ｘn）を合計した値を意味する。
【０１２２】
第１罰則Ｐ１は、サンプルｘmとサンプルｘnの距離が大きい程、評価関数を大きく増加させる。従って、第１罰則Ｐ１は、サンプルｘ間の距離が大きい程、厳しく定められる罰則であるということができる。
【０１２３】
評価関数の第３項は、不一致ペアをなす２つのサンプルｘk，ｘlが、同一のクラスタＧに分類された場合に、第２罰則Ｐ２を与える項である。
【０１２４】
例えば、ｋ番目のサンプルｘkとｌ番目のサンプルｘlが不一致ペアとなっているにもかかわらず、ｋ番目のサンプルｘkとｌ番目のサンプルｘlが何れも３番目のクラスタＧ3に分類されたとする。この場合、ｖik・ｖilの値は、ｉ＝３のときに１となり、それ以外のときは０となる。第２罰則Ｐ２の項の内側のΣの値は、全ての不一致ペアのサンプルｘk，ｘlについて、ｖik・ｖil・（１／ｄkl）の値の総和を計算することを意味する。従って、当該Σの値は、不一致ペアをなすにもかかわらず、両方が何れもｉ番目のクラスタＧiに分類された２つのサンプルｘk，ｘlがあるときは、１／ｄkl、即ち、当該２つのサンプルｘk，ｘlの間の距離ｄ（ｘk，ｘl）の逆数と一致する。そうでないときは、上記Σの値はゼロとなる。外側のΣは、クラスタＧ（ｉ番目のクラスタ）の全てについての総和を意味する。従って、第２罰則Ｐ２は、同一のクラスタＧに分類された全ての不一致ペアの２つのサンプルｘk，ｘlの間の距離ｄ（ｘk，ｘl）の逆数を合計した値を意味する。
【０１２５】
第２罰則Ｐ２は、サンプルｘkとサンプルｘlの距離が小さい程、評価関数を大きく増加させる。従って、第２罰則Ｐ２は、サンプルｘ間の距離が小さい程、厳しく定められる罰則であるということができる。
【０１２６】
評価関数には、第１罰則Ｐ１及び第２罰則Ｐ２それぞれの影響を調整するための係数α1，α2が含まれている。それぞれの係数の大きさは、α1＞０、α2＞０の条件で適宜に設定することができる。
【０１２７】
本実施形態において、クラスタ解析部４１は、Ｃ個のベクトルｖiを例えばランダムに定めた後、ベクトルｖiの内容を更新して評価関数の値を再計算することを繰り返しながら、上記の式（５）に示す評価関数の値が小さい値で収束するＣ個のベクトルｖi（ｉ＝１，２，・・・，Ｃ）を探索する。これにより、サンプルｘがどのクラスタＧに属するかを求めることができる。
【０１２８】
以上に説明したように、本実施形態によれば、第１罰則Ｐ１は、類識別情報が一致する２つのサンプルｘを異なるクラスタＧに分類する場合に、サンプルｘ間の距離が大きい程、厳しくなるように定められる。
【０１２９】
これにより、第１罰則Ｐ１の重みを適切に定めることができる。
【０１３０】
また、本実施形態によれば、第２罰則Ｐ２は、類識別情報が異なる２つのサンプルｘを同一のクラスタＧに分類する場合に、サンプルｘ間の距離が小さい程、厳しくなるように定められる。
【０１３１】
これにより、第２罰則Ｐ２の重みを適切に定めることができる。
【０１３２】
以上に本発明の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。
【０１３３】
上記の実施形態では、ターゲットの位置及び速度の時間推移を１８次元ベクトルで表し、この１８次元ベクトル（サンプルｘ）の集合を対象としてクラスタリングを行っている。しかしながら、状態量データをどのように表すかは任意であり、例えば、状態量データを、現在の位置及び速度に加えて加速度を含めた９次元ベクトルで表し、現在と過去の３回分の状態量データの推移として、９×３＝２７次元ベクトルの集合に対してクラスタリングを行っても良い。
【０１３４】
ターゲットの現在の位置及び速度のうち、ｚ軸方向（即ち、高度方向）での位置、速度を省略し、４×３＝１２次元ベクトルの集合に対してクラスタリングを行っても良い。
【０１３５】
サンプルｘに関し、現在を含めて何回分の状態量データの時間推移とするかは、任意に定めることができる。過去の所定時間における状態量の推移を含めず、現在の状態量データだけを高次元ベクトルで表したサンプルに対してクラスタリングを行っても良い。
【０１３６】
上記の実施形態では、一致ペア及び不一致ペアは、状態量データと、類識別情報と、の両方を考慮して作成される。しかしながらこれに代えて、一致ペア及び不一致ペアを、類識別情報の一致性（類似性）だけに基づいて作成することもできる。
【０１３７】
第１実施形態において、クラスタ中心初期化部５２は、それぞれのクラスタＧkのクラスタ中心μkをランダムに初期化することに代えて、例えば公知のｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法を用いて、複数のクラスタ中心μkが密集しないように定めることができる。この場合、良好なクラスタリング、及び、クラスタリングの早期の収束が期待できる。
【０１３８】
状態量データ分類装置１は、物理的な各ターゲットの現在の状態量だけでなく、過去の状態量の推移も含めて出力しても良い。この場合、表示装置にターゲットの移動軌跡を表示することができる。
【０１３９】
状態量データ分類装置１は、入力された類識別情報に基づいて、物理的な各ターゲットについて推定した区分を出力するように構成しても良い。この場合、例えば、図５の表示画面においてシンボルＳ２の近くに、このシンボルＳ２に係るターゲットがＸ国の漁船である旨を表示することができる。
【０１４０】
ファジーｃ−ｍｅａｎｓ法等に代えて、他の公知のクラスタリング手法、例えばｋ−ｍｅａｎｓ法でクラスタリングを行うこともできる。
【０１４１】
状態量データ分類装置１は、表示装置とは異なる外部の装置（例えば、記録装置）にクラスタリングの結果等を出力する出力部を備えてもよい。
【０１４２】
状態量データ分類装置１は、航空機だけでなく、他の移動体又は地上施設に設けることができる。
【０１４３】
状態量データ分類装置１が対象とするターゲットは様々であり、船舶、航空機、潜水艇、車両等とすることができる。ターゲットは、民間船、航空機、自動車等の民間分野に関するターゲットであっても良い。また、ターゲットは、艦艇、戦闘機、戦車等の軍事分野に関するターゲットであっても良い。
【０１４４】
複数のセンサ２で検知したターゲットの状態量を、ターゲットの物理的な同一性の観点で分類して統合する構成は、例えば、移動体の自動運転、ロボットの自律移動等に適用することもできる。
【符号の説明】
【０１４５】
１  状態量データ分類装置
２  センサ
１１  状態量データ入力部（状態量データ取得部）
４１  クラスタ解析部（状態量データ分類部）
Ｇ  クラスタ
【図１】
2020094842.tif 000008
【図２】
2020094842.tif 000009
【図３】
2020094842.tif 000010
【図４】
2020094842.tif 000011
【図５】
2020094842.tif 000012