(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルにカルマンフィルタを用いることにより、特定の運動モデルの信頼度が極めて高くなりサンプリング毎に運動モデルが切替わる発振現象とそれに伴う追尾精度の劣化、および各運動モデルの信頼度の均一化とそれに伴う観測雑音低減性能の劣化を抑制する制御装置を備えた目標追尾装置において、
上記カルマンフィルタによって算出されたＮ個の運動モデル毎の予測値および予測誤差共分散行列に基づいて、Ｎ個の運動モデルの予測位置を中心とした目標の存在期待確率を示す等確率ラインである誤差楕円体の重複度を判定する誤差楕円体重複度判定手段と、
上記誤差楕円体重複度判定手段により判定された誤差楕円体の重複度に基づいて、各誤差楕円体の間に空白域が生じないように上記誤差楕円体を拡大および縮小させる誤差楕円体拡大・縮小手段と
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
請求項１に記載の目標追尾装置において、
上記誤差楕円体拡大・縮小手段は、目標の運動モデル数および定数加速度ベクトルの大きさを制御することにより誤差楕円体を拡大および縮小させることを特徴とする目標追尾装置。
【請求項３】
Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルにカルマンフィルタを用いることにより、特定の運動モデルの信頼度が極めて高くなりサンプリング毎に運動モデルが切替わる発振現象とそれに伴う追尾精度の劣化および各運動モデル信頼度の均一化とそれに伴う観測雑音低減性能の劣化を抑制する制御装置を備えた目標追尾装置において、
上記カルマンフィルタは、１サンプリングの間に目標は旋回を継続するものと仮定し、
上記仮定のもとに目標観測装置によって観測された目標の機種情報、および目標の最大加速性能より目標の旋回継続時間を推定し、旋回による速度または加速度の変化が過度に算出される可能性について判定する旋回継続時間判定手段と、
上記信頼度を算出する計算式における外部入力項の影響を減衰させる減衰ゲインを算出する減衰ゲイン算出手段と
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の目標追尾装置において、
上記誤差楕円体重複度判定手段は、各運動モデルの誤差楕円体における長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を、予め設定されたしきい値と比較することにより、上記誤差楕円体の重複度を判定することを特徴とする目標追尾装置。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の目標追尾装置において、
上記誤差楕円体重複度判定手段は、上記信頼度を算出する計算式における残差誤差共分散行列で上記ユークリッド距離を正規化した残差二次形式と、予め設定されたしきい値とを比較することにより、上記誤差楕円体の重複度を判定することを特徴とする目標追尾装置。
【請求項６】
請求項３に記載の目標追尾装置において、
上記旋回継続時間判定手段は、判定した目標の旋回継続時間とサンプリング間隔の比を予め設定したしきい値と比較することにより、旋回による速度または加速度の変化が過度に算出される可能性について判定することを特徴とする目標追尾装置。
【請求項７】
請求項１に記載の目標追尾装置において、
各運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比に基づき、上記信頼度を算出する計算式における誤差共分散行列の乗算係数を算出する乗算係数算出手段をさらに備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項８】
請求項７に記載の目標追尾装置において、
上記乗算係数算出手段は、目標観測装置によって観測された観測値と各運動モデルの予測位置間の距離を残差誤差共分散行列で正規化した残差二次形式を用いて、上記誤差楕円体を拡大および縮小させることを特徴とする目標追尾装置。
【請求項９】
請求項２に記載の目標追尾装置において、
算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの定数加速度ベクトルを再計算し、誤差楕円体が重ならない運動モデル間の予測位置を調整するモデル制御手段を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項１０】
請求項２に記載の目標追尾装置において、
算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの誤差楕円体が重ならない領域を特定し、前記領域に新たに運動モデルを追加するモデル制御手段を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項１１】
請求項３に記載の目標追尾装置において、
上記減衰ゲイン算出手段は、定数加速度ベクトルの減衰ゲインを、サンプリング間隔と推定された目標の旋回継続時間とに基づいて算出することを特徴とする目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、センサ等からの目標の位置情報に関する観測データに基づいて目標の位置や速度などの目標運動諸元を推定する目標追尾装置に関し、より詳しくは、複数からなる運動モデルの確率密度分布の重なりを考慮することにより、複数の運動モデルの信頼度を混在させ、いかなる目標に対しても安定した追尾精度を保持する目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１２は、特開平１−９２６７８号公報に開示された従来の目標追尾装置を示すブロック図である。また、図１２に示す目標追尾装置の動作を説明するためのフローチャートを図１３に示す。
以下、図１２に示す従来の目標追尾装置の構成について説明する。
【０００３】
図１２において、１はセンサが観測する目標位置に関する観測情報（以下、「目標位置観測情報」と称する）を取得する目標観測装置であり、２は上述した目標位置観測情報と、予測位置と、予測誤差共分散行列とにより対象追尾目標の選択を行い、得られた観測値を信頼度算出器３、平滑器４に出力するゲート判定器である。
【０００４】
また、３は上述の観測値、運動モデルごとの予測値、運動モデルごとの予測誤差共分散行列、および１サンプリング前の各運動モデルの信頼度に基づき各運動モデルの信頼度を算出する信頼度算出器であり、１サンプリング前の各運動モデルの信頼度は信頼度メモリに蓄積され、次の信頼度算出時に信頼度算出器３に読み取られる。図において５が信頼度メモリである。
４は、上述の観測値、各運動モデルの信頼度、定数加速度ベクトル、加速度平滑値、ゲイン行列、および１サンプリング前の平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づき平滑値及び平滑誤差共分散を算出する平滑器であり、１サンプリング前の平滑値及び平滑誤差共分散行列は平滑器メモリに蓄積され、次の平滑値及び平滑誤差共分散を算出時に平滑器４に読み取られる。図において６が平滑器メモリである。
【０００５】
７は、上記平滑器４により算出された平滑値、各運動モデル信頼度、定数加速度ベクトルに基づき、予測値及び予測誤差共分散行列を算出する予測器であり、８は予測器７によって算出された予測位置を単位時間だけ遅延させる第１の遅延回路である。
【０００６】
９は、上述した平滑値をもとに、運動モデルごとの予測値を算出する各運動モデル毎の予測器であり、１０では予め設定された観測モデルより得られる観測誤差共分散行列および１サンプリング前に算出しておいた運動モデル毎の予測器９より得られる予測誤差共分散行列により、平滑値算出に使用するゲイン行列を算出するゲイン行列算出器である。
【０００７】
１１は定数加速度ベクトル及びモデル遷移行列を設定するモデル設定器である。設定された定数加速度ベクトルは、平滑器４、予測器７、各モデル毎予測器９、入力ベクトル平滑器１２へ、またモデル遷移行列は信頼度算出器３へと入力される。
【０００８】
１２は算出された各モデルの信頼度と設定された定数ベクトルより、入力ベクトル平滑値を算出する入力ベクトル平滑器であり、１３は算出された各モデルの信頼度とモデル遷移行列より、入力ベクトル、予測値を算出する入力ベクトル予測器である。また、１４は各モデルの事前信頼度を単位時間だけ遅延させる第２の遅延回路である。
そして、１５は上述の平滑値を離散的に画面上に表示する表示装置である。
【０００９】
次に、図１３のフローチャートを参照して、上記構成における動作について説明する。
ステップ１３−１では、目標観測装置１より得られる目標位置観測情報をもとに、通常のカルマンフィルタ理論に基づき、目標位置・速度の平滑値、及び平滑誤差共分散行列の初期値が設定される。
【００１０】
次いで、ステップ１３−２では、各運動モデル毎予測器９において、目標の運動モデルとして、図１４に示すようなＮ個の定数加速度ベクトル（零加速度ベクトルを含む）よりなるＮ個の運動モデルが設定される。
【００１１】
また、ステップ１３−３では、各運動モデル毎の予測器９において、平滑器４より入力される平滑値およびＮ個の運動モデルを構成している定数加速度ベクトルより各運動モデルごとの予測値を算出し、平滑器４より入力される平滑誤差共分散行列、および予め設定されたの駆動雑音共分散行列を用いて、各運動モデルごとの予測誤差共分散行列を算出する。
【００１２】
次いで、ステップ１３−４では、予測器７において、平滑器４から出力される平滑値と平滑誤差共分散行列、信頼度算出器３から出力される各運動モデルの信頼度、および入力ベクトル予測器１３から出力される入力ベクトル予測値が読み込まれる。予測器７は、それらの入力データに基づき、予測値及び予測誤差共分散行列を算出する。
【００１３】
次いで、ステップ１３−５では、目標観測装置１において、目標位置観測情報が読み込まれる。上記の観測値は目標からの信号検出及びゲート判定による追尾目標選択の結果であり、位置情報で構成されている。
【００１４】
次いで、ステップ１３−６では、ゲート判定器２で得られた観測値は、信頼度算出器３に出力される。信頼度算出器３は、更に、信頼度メモリ５に格納した現時刻より１サンプル前に算出した各運動モデルの信頼度を読み込み、各運動モデルごとの予測器９が１サンプリング前に算出した運動モデルごとの予測値及び予測誤差共分散行列を第４の遅延回路１６を介して読み込む。信頼度算出器３は、これらに入力データと、予め設定されている観測誤差共分散行列及びモデル設定器１１から入力される運動モデルの推移確率に基づいて、運動モデルの信頼度を算出する。
【００１５】
次いで、ステップ１３−７では、ゲイン行列算出器１０において、現時刻より１サンプリング前に運動モデルごとの予測器９が算出した予測誤差共分散行列を第３の遅延回路１７を介して読み込む。ゲイン行列算出器１０は、その入力データと、予め設定された観測誤差共分散行列に基づいてゲイン行列を算出する。
【００１６】
次いで、ステップ１３−８では、平滑器４において、現時刻より１サンプリング前に算出しておいた平滑値及び平滑誤差共分散行列が平滑メモリ６より読み込まれる。平滑器４は、更に、信頼度算出器３が出力する各運動モデルの信頼度、ゲイン行列算出器１０が出力するゲイン行列、入力ベクトル予測器１３が出力する入力ベクトル平滑値、モデル設定器１１が出力する定数加速度ベクトル、及び観測値を読み込む。平滑器４は、それらの入力データを基づいて平滑値及び平滑誤差共分散行列を算出する。
【００１７】
次いで、ステップ１３−９では、上述した一連の処理が終了し、追尾処理の終了が要求されているか否かが判別される。
その結果、処理の終了が要求されていないと判別される場合、処理が繰り返される。
【００１８】
以上のように、従来の目標追尾装置は、複数の運動モデルを用いて目標運動のモデル化を行なっており、各運動モデルの予測位置を中心とした目標の存在期待確率は３変量正規分布に従い、その等確率ラインは運動モデルが５個の場合、図１５（ａ）のような誤差楕円体となる。誤差楕円体の内側に目標が存在すれば、目標の運動は複数の運動モデルを用いて表現することができる。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標追尾装置では、上述の誤差楕円体の扁平率は、観測誤差共分散行列と予測誤差共分散行列の和によって決まる。極座標系において、観測雑音は白色ガウス雑音に従うと仮定しているが、観測雑音は直交座標系へ変換する必要があるため、距離誤差よりも角度誤差が大きいほど誤差楕円体の扁平率は大きくなる。
したがって、角度誤差が距離誤差よりも大きくサンプリング間隔も大きい場合、図１５（ｂ）に示すように誤差楕円体が扁平して各運動モデル間の予測位置が離れてしまい、目標の運動を記述できない領域の拡大に伴い、特に旋回目標に対する追尾精度を劣化させ易いという問題があった。
また、目標が１サンプリング間旋回を継続すると仮定しているため、サンプリング間隔が大きく目標の旋回継続時間が短い場合、目標の位置や速度の変化が実際よりも大きく推定され、特に旋回目標に対する追尾精度を劣化させ易いという問題がある。
【００２０】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたもので、誤差楕円体同士が常に重なるように、誤差楕円体の大きさや中心距離、モデル数を制御することで、遠距離目標を大きいサンプリング間隔で追尾するような厳しい環境下でも良好な追尾精度が得られる目標追尾装置を提供すること、および目標の旋回継続時間がサンプリング間隔よりも短い場合に生じる位置・速度に対する不必要な補償を抑制する目標追尾装置を提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標追尾装置は、Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルにカルマンフィルタを用いることにより、特定の運動モデルの信頼度が極めて高くなりサンプリング毎に運動モデルが切替わる発振現象とそれに伴う追尾精度の劣化、および各運動モデルの信頼度の均一化とそれに伴う観測雑音低減性能の劣化を抑制する制御装置を備えた目標追尾装置において、上記カルマンフィルタによって算出されたＮ個の運動モデル毎の予測値および予測誤差共分散行列に基づいて、Ｎ個の運動モデルの予測位置を中心とした目標の存在期待確率を示す等確率ラインである誤差楕円体の重複度を判定する誤差楕円体重複度判定手段と、上記誤差楕円体重複度判定手段により判定された誤差楕円体の重複度に基づいて、各誤差楕円体の間に空白域が生じないように上記誤差楕円体を拡大および縮小させる誤差楕円体拡大・縮小手段とを備えたものである。
【００２２】
また、上記誤差楕円体拡大・縮小手段は、目標の運動モデル数および定数加速度ベクトルの大きさを制御することにより誤差楕円体を拡大および縮小させるものである。
【００２３】
また、Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルにカルマンフィルタを用いることにより、特定の運動モデルの信頼度が極めて高くなりサンプリング毎に運動モデルが切替わる発振現象とそれに伴う追尾精度の劣化および各運動モデル信頼度の均一化とそれに伴う観測雑音低減性能の劣化を抑制する制御装置を備えた目標追尾装置において、上記カルマンフィルタは、１サンプリングの間に目標は旋回を継続するものと仮定し、上記仮定のもとに目標観測装置によって観測された目標の機種情報、および目標の最大加速性能より目標の旋回継続時間を推定し、旋回による速度または加速度の変化が過度に算出される可能性について判定する旋回継続時間判定手段と、上記信頼度を算出する計算式における外部入力項の影響を減衰させる減衰ゲインを算出する減衰ゲイン算出手段とを備えたものである。
【００２４】
また、上記誤差楕円体重複度判定手段は、各運動モデルの誤差楕円体における長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を、予め設定されたしきい値と比較することにより、上記誤差楕円体の重複度を判定するものである。
【００２５】
また、上記誤差楕円体重複度判定手段は、上記信頼度を算出する計算式における残差誤差共分散行列で上記ユークリッド距離を正規化した残差二次形式と、予め設定されたしきい値とを比較することにより、上記誤差楕円体の重複度を判定するものである。
【００２６】
また、上記旋回継続時間判定手段は、判定した目標の旋回継続時間とサンプリング間隔の比を予め設定したしきい値と比較することにより、旋回による速度または加速度の変化が過度に算出される可能性について判定するものである。
【００２７】
また、各運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比に基づき、上記信頼度を算出する計算式における誤差共分散行列の乗算係数を算出する乗算係数算出手段をさらに備えたものである。
【００２８】
また、上記乗算係数算出手段は、目標観測装置によって観測された観測値と各運動モデルの予測位置間の距離を残差誤差共分散行列で正規化した残差二次形式を用いて、上記誤差楕円体を拡大および縮小させるものである。
【００２９】
また、算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの定数加速度ベクトルを再計算し、誤差楕円体が重ならない運動モデル間の予測位置を調整するモデル制御手段を備えたものである。
【００３０】
また、算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの誤差楕円体が重ならない領域を特定し、前記領域に新たに運動モデルを追加するモデル制御手段を備えたものである。
【００３１】
また、上記減衰ゲイン算出手段は、定数加速度ベクトルの減衰ゲインを、サンプリング間隔と推定された目標の旋回継続時間とに基づき、算出するものである。
【００３２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下に、この発明に係る目標追尾装置において追尾フィルタとして用いるＮ個の運動モデルを持つ多重運動モデルを用いたカルマンフィルタついて説明する。
【００３３】
目標の運動モデルを式（１）のように定義する。
【数１】
0003659575.tif 000002
ここで、Ｘkはサンプリング時刻ｔkにおける目標運動諸元の真値をあらわす状態ベクトルであり、例えば、ｘｙｚの直交座標系における目標位置ベクトルを式（２）、直交座標系における目標速度ベクトルを式（３）とした時、Ｘkは式（４）となる。
【数２】
0003659575.tif 000003
【００３４】
Φk-1はサンプリング時刻ｔk-1よりｔkへの状態ベクトルＸkの推移を表す推移行列で、目標が等速直線運動を行うと仮定した場合が式（５）である。ここでＩは式（６）の通り単位行列である。
【数３】
0003659575.tif 000004
【００３５】
ｗkはサンプリング時刻ｔkにおける駆動雑音ベクトルで、Γkはサンプリング時刻ｔkにおける駆動雑音ベクトルの変換行列である。目標の運動モデルを等速直線運動と仮定したことによる打切り誤差項をΓk-1ｗk-1とみれば、ｗkは加速度ベクトル相当であり、Γk-1は式（７）である。
【数４】
0003659575.tif 000005
【００３６】
ｗkは平均０の３次元正規分布白色雑音で、式（８）、式（９）とする。ここで、０は零ベクトルを表し、Ｑkはサンプリング時刻ｔkにおける駆動雑音共分散行列である。
【数５】
0003659575.tif 000006
【００３７】
ｕkはサンプリング時刻ｔkにおいてＮ個の運動モデルを構成する定数加速度ベクトルであり、式（１０）である。
Γ’はサンプリング時刻ｔkにおける、定数加速度ベクトルの変換行列で、式（１１）である。
【数６】
0003659575.tif 000007
【００３８】
図１４は、定数加速度ベクトルを説明する図であり、図において、Ｏは目標観測装置を原点とした座標Ｏ−ｘｙｚの原点、Ｘは東方向をｘ軸の正とした座標Ｏ−ｘｙｚのｘ軸、Ｙは北方向をｙ軸の正とした座標Ｏ−ｘｙｚのｙ軸、Ｚは上方向をｚ軸の正とした座標Ｏ−ｘｙｚのｚ軸、α1はｙ軸正方向の定数加速度ベクトル、α2はｙ軸負方向の定数加速度ベクトル、α3はＸ軸正方向の定数ベクトル、α4はＸ軸正方向の定数加速度ベクトル、α5はＺ軸正方向の定数加速度ベクトル、α6はｚ軸負方向の定数加速度ベクトルである。この他に、定数加速度ベクトルα7＝０を考えた運動モデルの場合、モデル数Ｎは７個となる。定数加速度の１軸には、北基準直交座標系の北方向、推定速度ベクトル、ＬＯＳ（Line Of Sight）などが考えられる。ここに、ＬＯＳとはレーダと目標を結んだベクトルのことである。
【００３９】
次に、サンプリング時刻ｔkにおいて、式（１２）が真であるとの仮説を式（１３）と書く。
【数７】
0003659575.tif 000008
【００４０】
運動モデルの推移にマルコフ性を仮定する。すなわち運動モデルΨk,αはサンプリング時刻ｔk-1の運動モデルより決まり、サンプリング時刻ｔk-2までの運動モデルには依存しないとする。
【００４１】
時刻ｔkにおける運動モデル間推移確率を式（１４）のように表す。例えば、最小サンプリング間隔をｔsとし、サンプリング間隔ｔk−ｔk-1＝ｔsの場合の運動モデル間推移確率を式（１４）と同様の意味でｐabとする。さらに、Ｎ×Ｎ行列でａ行ｂ列の要素をｐabとしたものを運動モデル間推移確率行列Πと表す。サンプリング間隔がｔk−ｔk-1＝ｍ・ｔs、（ｍ＝１，２，…）と表せる場合、サンプリング時刻ｔkでの運動モデル間推移確率行列Πkは式（１５）で表せる。このときのΠkのａ行ｂ列の要素が運動モデル間推移確率ｐk,abである。
【数８】
0003659575.tif 000009
【００４２】
サンプリング時刻ｔkまでの観測情報Ｚkに基づく、サンプリング時刻ｔkでの運動モデルの信頼度を条件付き確率密度関数により、式（１６）と定義すると、式（１７）で計算される。
【数９】
0003659575.tif 000010
ただし、νk,aは、観測ベクトルの正規分布近似Ｐ［Ｚk｜Ψk,a，Ｚk-1］を多変量正規分布で近似したもので、式（１８）で表される。
【数１０】
0003659575.tif 000011
【００４３】
サンプリング時刻ｔk-1までの観測情報Ｚk-1に基づくサンプリング時刻ｔkでの運動モデルの事前信頼度を条件付き確率密度関数により、式（１９）と定義すると、式（２０）と書ける。
【数１１】
0003659575.tif 000012
【００４４】
サンプリング時刻ｔkまでの観測情報Ｚkに基づく、定数加速度ベクトルの推定値を式（２１）として定義すると、式（２２）と書ける。これを推定加速度ベクトルと呼ぶ。
【数１２】
0003659575.tif 000013
【００４５】
サンプリング時刻ｔk-1までの観測情報Ｚk-1に基づく、定数加速度ベクトルの推定値を式（２３）として定義すると、式（２４）と書ける。これを予測加速度ベクトルと呼ぶ。
【数１３】
0003659575.tif 000014
【００４６】
追尾対象目標よりの観測値はサンプリング時刻ｔkにおいて１つ得られるとし、その観測系モデルを式（２５）とする。ここで、Ｚkはサンプリング時刻ｔkにおける位置情報の観測値より構成される直交座標による位置観測ベクトル、Ｈはサンプリング時刻ｔkにおける観測行列で、式（２６）である。ｖkはサンプリング時刻ｔkでの観測ベクトルＺkに対応した観測雑音ベクトルであり、平均０の３次元正規分布白色雑音で、式（２７）、式（２８）である。なお、Ｒkはサンプリング時刻ｔkにおける観測誤差共分散行列で、運動モデルによらない値とする。また、駆動雑音ベクトルと観測雑音ベクトルは互いに独立であるとする。
【数１４】
0003659575.tif 000015
【００４７】
また、サンプリング時刻ｔ1からｔkまでの観測値ベクトルの集積を式（２９）のように表す。
【数１５】
0003659575.tif 000016
【００４８】
カルマンフィルタの理論によれば、上記モデルに従いサンプリング時刻ｔkで観測値が得られた場合の、状態ベクトルＸkの推定値Ｘk（＋）は式（３０）〜（３８）によって計算される。
【数１６】
0003659575.tif 000017
【００４９】
ここで、Ｘk,a（−）、Ｘk,a（＋）、Ｘk（−）、Ｘk（＋）、Ｐk,a（−）、Ｐk,a（＋）、Ｐk（−）、Ｐk（＋）は、それぞれ式（３９）〜（４６）のように定義される。
【数１７】
0003659575.tif 000018
【００５０】
Ｘk,a（−）はサンプリング時刻ｔk-1までの観測情報Ｚk-1と運動モデルの仮説Ψk,aに基づくＸkの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔk-1までの観測情報Ｚk-1と運動モデルの仮説Ψk,aに基づいてサンプリング時刻ｔkでの真値を推定した予測ベクトルに相当する。
【００５１】
Ｘk,a（＋）はサンプリング時刻ｔkまでの観測情報Ｚkと運動モデルの仮説Ψk,aに基づくＸkの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔkまでの観測情報Ｚkと運動モデルの仮説Ψk,aに基づいてサンプリング時刻ｔkでの真値を推定した平滑ベクトルに相当する。
【００５２】
Ｘk（−）はサンプリング時刻ｔk-1までの観測情報Ｚk-1に基づくＸkの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔk-1までの観測情報Ｚk-1に基づいてサンプリング時刻ｔkでの真値を推定した予測ベクトルに相当する。
【００５３】
Ｘk（＋）はサンプリング時刻ｔkまでの観測情報Ｚkに基づくＸkの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔkまでの観測情報Ｚkに基づいてサンプリング時刻ｔkでの真値を推定した平滑ベクトルに相当する。
【００５４】
Ｐk,a（−）、Ｐk,a（＋）、Ｐk（−）、Ｐk（＋）は、それぞれＸk,a（−）、Ｘk,a（＋）、Ｘk（−）、Ｘk（＋）の誤差共分散行列を表す運動モデル毎の予測誤差共分散行列、運動モデル毎の平滑誤差共分散行列、Ｎ個の運動モデルによる予測誤差共分散行列、およびＮ個の運動モデルによる平滑誤差共分散行列である。
【００５５】
式（３４）はサンプリング時刻ｔkにおけるゲイン行列である。
【００５６】
また、カルマンフィルタを通常適用する場合と同様にして、初期値Ｘ0（＋）、Ｐ0（＋）は別途定まっているものとする。
なお、式（３１）より、Ｐk,a（−）は仮説Ψk,aによらない値なので、式（３４）よりＫk、式（３６）よりＰk,a（＋）も同様に仮説Ψk,aによらない値となる。
【００５７】
次に、図１は本実施の形態１における目標追尾装置のブロック図である。
図１において、図１２と同一符号は同一箇所を示し、その説明は省略する。新たな符号として、１８は誤差楕円体重複判定器、１９は誤差共分散行列制御器、２０は乗算器である。
【００５８】
誤差楕円体重複判定器１８は、各モデル毎予測器９より運動モデル毎の予測値、運動モデル毎の予測誤差共分散行列を取得し、誤差楕円体の重複度判定情報を誤差共分散行列制御器１９に出力する。
【００５９】
また、誤差共分散行列制御器１９は、各モデル毎予測器９より誤差楕円体重複判定器１８を介して運動モデル毎の予測値、運動モデル毎の予測誤差共分散行列を、また誤差楕円体重複判定器１８からは重複判定情報を取得し、誤差楕円体重複判定器１８が誤差楕円体の重複度を適当でないと判定した場合、これらの情報を基に誤差楕円体の拡大・縮小を決定する乗算係数を算出する。
【００６０】
また、乗算器２０は、誤差共分散行列制御器１９から得た乗算係数を、信頼度計算に用いる残差誤差共分散行列に乗算し、信頼度算出器３へと出力する。
【００６１】
ここに、図２は本実施の形態１おける誤差楕円体重複判定器１８の動作を示すフローチャートであり、以下に図を用いて説明する。
【００６２】
はじめに、ステップ２−１では、誤差楕円体重複判定器１８は、各モデル毎予測器９より式（３０）に示す運動モデル毎の予測値、式（３１）に示す運動モデル毎の予測誤差共分散行列を取得し、等速運動モデルと他の運動モデルの予測位置、つまり誤差楕円体の中心同士のユークリッド距離を算出する。
なお、予測位置間のユークリッド距離は、式（４７）で表される。
【数１８】
0003659575.tif 000019
ここで、ＨＸk,1（−）は等速運動モデルの予測位置である。
【００６３】
次いで、ステップ２−２では、誤差楕円体の長径、中径、短径を式（４８）より求める。
【数１９】
0003659575.tif 000020
ここで、λk,a,iは残差誤差共分散行列Ｓk,aの固有値であり、誤差楕円体の大きさを決定する。
【００６４】
次いで、ステップ２−３では、それぞれの径と平行の関係にある中心同士を結んだベクトルについて、径の長さ／中心距離の比γk,aを式（４９）より算出する。
【数２０】
0003659575.tif 000021
【００６５】
次いで、ステップ２−４では、それぞれの運動モデルについて、算出した比γk,aを２つのしきい値と比較し、しきい値１よりもγk,aが小さい場合、判定係数ε＝１が割り当てられ、しきい値２よりγk,aが大きい場合、判定係数ε＝２が割り当てられ、どちらにも該当しない場合にはε＝０が割り当てられる。
ただし、しきい値１はしきい値２よりも小さい値であり、ε＝１は誤差楕円体の重なりが不十分であることを、ε＝２は誤差楕円体が重なりすぎていることを、ε＝０は誤差楕円体が適度に重なっていることを示している。
【００６６】
つづいて、図３は本実施の形態１おける誤差楕円体の径と各運動モデルの中心距離比を用いた誤差共分散行列制御器１９と乗算器２０の動作を示すフローチャートであり、以下に図を用いて説明する。
【００６７】
はじめに、ステップ３−１では、誤差共分散行列制御器１９は、誤差楕円体重複判定器１８より判定情報を取得し、誤差楕円体が適度に重なっている（ε＝０）か否かを判定する。ε＝０と判断された場合にはステップ３−６へ進み、すべての運動モデルについて終了するかを判定する。誤差楕円の重なりが十分でない（ε＝１）、あるいは重なりすぎている（ε＝２）と判定された場合には、ステップ３−２へ進む。
【００６８】
次いで、ステップ３−３からステップ３−５では、誤差楕円体の長径、中径、短径を式（５０）より、また等速運動モデルと他の運動モデルとの予測位置間の距離を式（４７）より算出する。
【００６９】
以上の処理の結果、ステップ３−６では、すべての運動モデルについて処理が終了したか否かを判断する。処理が終了していなければステップ３−１から３−５までを繰り返し、処理が終了している場合にはステップ３−７へ進む。
【００７０】
次いで、ステップ３−７では、誤差楕円体の長径、中径、短径と平行な予測中心を結んだベクトルの距離の比γk,aを式（５１）より算出し、各運動モデルのγk,aの中の最小値を算出する。
【００７１】
次いで、ステップ３−８では、誤差楕円体が重ならない場合の方が追尾精度に著しい影響を与えるため、比の最小値としきい値１を始めに比較し、最小値がしきい値１を下回れば、誤差楕円体を拡大するための乗算係数が算出される。乗算係数は、γk,aがしきい値１と同じ値になるように算出される。
一方、最小値がしきい値１を下回らなかった場合、最小値としきい値２の比較が行われ、最小値がしきい値２を上回った場合、誤差楕円体を縮小するための乗算係数が算出される。乗算係数は、γk,aがしきい値２と同じ値になるように算出される。ここで、しきい値２は、しきい値１よりも大きいものとする。
【００７２】
そして、ステップ３−９では、上記ステップにより誤差共分散行列制御器１９で算出された乗算係数は、乗算器１９に入力され、乗算器１９は式（１８）の信頼度計算における残差誤差共分散行列に乗算される。
【００７３】
以上のように、本実施の形態１に係る目標追尾装置によれば、誤差楕円体の重複度を判定することにより事前に信頼度発振の可能性を知り、各運動モデルの誤差楕円体を拡大・縮小させることで誤差楕円体同士が常に重なるようにし、信頼度を混在させることができる。したがって、サンプリング間隔が長く、遠距離目標を追尾する場合など、信頼度の発振が生じやすい条件下においても、旋回目標に対する所望の追尾精度を保つことができる。
【００７４】
実施の形態２．
図４、図５は上述した本実施の形態１に係る目標追尾装置と同じ構成をした、本実施の形態１とは異なる動作を示すフローチャートである。
【００７５】
図４は本実施の形態２に係る目標追尾装置の誤差楕円体重複判定器１８の動作を示すものである。
図において、ステップ４−１では、誤差楕円体重複判定器１８は、各モデル毎予測器９より式（３０）に示す運動モデル毎の予測値、式（３１）に示す運動モデル毎の予測誤差共分散行列を取得し、さらに観測値を取得して各運動モデルに対する式（５０）に示す残差二次形式を算出する。
【数２１】
0003659575.tif 000022
ここで、Ｓk,aは残差誤差共分散行列である。式（５０）を満たすある確率で目標の存在が期待される領域が誤差楕円体となる。
【００７６】
なお、残差は３変量正規分布に従うため、その残差２次形式はχ自乗分布に従う。そのため、スレッショルドｄは目標の存在確率を決めることで、χ自乗分布より求めることができる。
【００７７】
次いで、ステップ４−２では、各運動モデルの残差二次形式の最小値をしきい値１と比較し、最小値がしきい値１よりも大きい場合は誤差楕円体の重なりが不十分であると判定され、判定係数ε＝１が割当てられ、また各運動モデルの残差二次形式の分散がしきい値２よりも小さい場合は、誤差楕円体同士が重なり過ぎていると判定され、判定係数ε＝２が割り当てられる。どちらにも該当しない場合は、誤差楕円体が適度に重なっているとして、判定係数ε＝０が割り当てられる。ただし、しきい値１はしきい値２よりも小さい値である。
【００７８】
そして、ステップ４−３では、ステップ４−２により割当てられた判定係数のテーブルからなる判定情報を作成する。
【００７９】
つづいて、図５は本実施の形態２に係る目標追尾装置の上記誤差楕円体重複判定器１８によって作成された判定情報に基づき、誤差共分配行列制御器１９および乗算器２０の動作を示すものである。
図において、ステップ５−１では、誤差共分散行列制御器１９は、誤差楕円体重複判定器１８より判定情報を取得し、誤差楕円体が適度に重なっている（ε＝０）か否かを判定する。ε＝０と判断された場合には、ここでの処理は終了し、誤差楕円の重なりが十分でない（ε＝１）、あるいは重なりすぎている（ε＝２）と判定された場合には、ステップ５−２へ進む。
【００８０】
次いで、ステップ５−２では、各運動モデルの予測位置と観測値の残差二次形式が式（４８）より算出される。
【００８１】
次いで、ステップ５−３では、誤差楕円の重なりが十分でない場合（ε＝１）、残差二次形式の最小値がしきい値１と等しくなるような乗算係数を算出する。
一方、誤差楕円が重なりすぎている（ε＝２）と判定された場合、残差二次形式の最大値がしきい値２と等しくなるような乗算係数を算出する。
【００８２】
そして、ステップ５−４では、乗算器２０は、誤差共分散行列制御器１９から得た乗算係数を式（１８）の信頼度計算における残差誤差共分散行列に乗算する。
【００８３】
以上のように、本実施の形態２に係る目標追尾装置によれば、Ｎ個の運動モデルについて、観測値とすべての運動モデルの予測位置とのユークリッド距離をフィルタの残差誤差共分散行列で正規化した残差二次形式としきい値を比較することにより、誤差楕円体が適度に重なっているかを判定し、各運動モデルの残差二次形式を用いて、各運動モデルの誤差楕円体を拡大及び縮小させる乗算係数を算出し、誤差楕円体を拡大及び縮小させることで、信頼度を適度に混在させることができる。これにより、サンプリング間隔が長く、遠距離目標を追尾する場合など、信頼度の発振が生じやすい条件下においても、旋回目標に対する所望の追尾精度を保つことができる。
【００８４】
実施の形態３．
図６は本実施の形態３における上記実施の形態１，２とは異なる構成をした目標追尾装置のブロック図である。図６において、新たな符号として、２１はモデル制御器である。
【００８５】
誤差楕円体重複判定器１８は、各モデル毎予測器９より運動モデル毎の予測値、運動モデル毎の予測誤差共分散行列を取得し、誤差楕円体の重複度判定情報をモデル制御器に出力する。
また、モデル制御器２１は、各モデル毎予測器９より取得した運動モデル毎の予測値、および運動モデル毎の予測誤差共分散行列と、誤差楕円体重複判定器１８より取得した重複判定情報とに基づき、誤差楕円体重複判定器１８が誤差楕円体の重複度を適当でないと判定した場合、これらの情報を基にモデル数の増加や定数加速度ベクトルの再計算が行われ、これらの情報はモデル設定器１１へと出力される。
【００８６】
次に、本実施の形態３に係る目標追尾装置の動作について説明する。なお、本構成における誤差楕円体重複判定器１８は上述した本実施の形態１または２と同様の動作（図２または図４）をするためその説明は省略する。
図７は本実施の形態３おけるモデル制御器２１の動作を示すフローチャートであり、以下に図を用いて説明する。
【００８７】
図において、ステップ７−１では、モデル制御器２１は、誤差楕円体重複判定器１８より判定情報を取得し、誤差楕円体が適度に重なっている（ε＝０）か否かを判定する。ε＝０と判断された場合には、ステップ７−７へ進む。誤差楕円の重なりが十分でない（ε＝１）、あるいは重なりすぎている（ε＝２）と判定された場合には、ステップ７−２へ進む。
【００８８】
次いで、ステップ７−２では、誤差楕円体の長径、中径、短径を式（５０）より、等速運動モデルと他の運動モデルの予測位置間との距離を式（４７）より算出する。
【００８９】
次いで、ステップ７−３からステップ７−５では、誤差楕円体の長径、中径、短径と平行な予測中心を結んだベクトルの距離の比γk,aを式（５１）より算出する。
【００９０】
次いで、ステップ７−６では、上記各運動モデルの距離比γk,aがそれぞれしきい値と等しくなるように、各運動モデルの定数加速度ベクトルを算出し、モデル設定器１１へと出力する。
【００９１】
以上の処理の結果、ステップ７−７では、すべての運動モデルについての処理が終了したか否かを判断する。処理が終了していなければステップ７−１からステップ７−６までを繰り返し、各運動モデルの定数加速度ベクトルを再計算する。
【００９２】
以上のように、本実施の形態３によれば、算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの定数加速度ベクトルを再計算し、誤差楕円体が重ならない運動モデル間の予測位置を調整するモデル制御手段を備えたことにより、誤差楕円体の中心を移動させて誤差楕円体を適度に重ね、信頼度を混在させることができる。これにより、サンプリング間隔が長く、遠距離目標を追尾する場合など、信頼度の発振が生じやすい条件下においても、旋回目標に対する所望の追尾精度を保つことができる。
【００９３】
実施の形態４．
図８は上述した本実施の形態３に係る目標追尾装置と同じ構成における、本実施の形態３とは異なるモデル制御器２１の動作を示すフローチャートである。以下に図を用いて説明する。
【００９４】
ステップ８−１からステップ８−５の動作については、上述した本実施の形態３におけるフローチャートのステップ７−１からステップ７−５と同様であるため、説明を省略する。
【００９５】
ステップ８−６および８−７では、ステップ８−５で得られた各運動モデルの距離比γk,aより、著しく誤差楕円体同士が離れている場合には新規運動モデルを追加し、その初期値と定数加速度ベクトルを算出する。
【００９６】
以上の処理の結果、ステップ８−８では、全ての運動モデルについての処理が終了したか否かを判断する。処理が終了していなければステップ８−１からステップ８−７までを繰り返す。
【００９７】
そして、ステップ８−９では、新規運動モデルの追加が終了した時点で式（１５）に示すモデル遷移確率を算出し、これをモデル設定器１１に入力する。
【００９８】
以上のように、本実施の形態４によれば、モデル制御手段は、算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの誤差楕円体が重ならない領域を特定し、前記領域に新たに運動モデルを追加することにより、各運動モデルの信頼度を適度に混在させることができる。
【００９９】
実施の形態５．
図９は本実施の形態５における上記実施の形態１〜４とは異なる構成をした目標追尾装置のブロック図である。図９において、新たな符号として、２２は旋回継続時間判定器、２３は減衰ゲイン算出器である。
【０１００】
旋回継続時間判定器２２は、平滑器４より平滑速度、目標の機種情報、および目標の最大加速性能を取得し、旋回継続時間を推定する。旋回継続時間とサンプリング間隔の比較により、モデルの不一致により位置または速度の変化が過大に算出される可能性を判定し、判定情報を減衰ゲイン算出器２３へと出力する。
【０１０１】
減衰ゲイン算出器２３は、旋回継続時間判定器２２から得られた判定情報より減衰ゲインを算出し、得られた情報をモデル設定器１１へと出力する。
【０１０２】
モデル設定器１１は、得られた減衰ゲインを上述したカルマンフィルタの計算式における式（１１）に示す定数加速度変換行列Γ’に乗算する。
【０１０３】
ここに、図１０は本実施の形態５おける旋回時間判定器２２の動作を示すフローチャートであり、以下に図を用いて説明する。
【０１０４】
はじめに、ステップ６−１では、旋回継続時間判定器２２は平滑器４より取得した平滑速度ベクトル、サンプリング間隔より目標の機種判定を行い、目標の旋回継続時間を推定する。
【０１０５】
次いで、ステップ６−２では、旋回周期と速度及び旋回荷重の関係式を式（５２）〜式（５４）に示す。ここに、旋回周期とは、目標が一定の飛行速度および旋回荷重で同一平面上を３６０°旋回するのに要する時間のことであり、目標の速度と旋回荷重が得られれば、旋回周期、つまり旋回継続時間を推定することができる。
【数２２】
0003659575.tif 000023
ここで、Ｔは旋回周期、ｒは旋回半径、ｖは飛行速度、ｇは重力加速度、θは機体の対称面の垂直面に対する傾き角（バンク角）、ｎは荷重倍数を表す。
【０１０６】
次いで、ステップ６−３では、目標の推定旋回継続時間がサンプリング間隔よりも著しく短い場合、減衰ゲインの挿入が必要と判定され、その判定情報は減衰ゲイン算出器２３へと出力される。
【０１０７】
つづいて、図１１は本実施の形態５おける減衰ゲイン算出器２３およびモデル設定器１１の動作を示すフローチャートであり、以下に図を用いて説明する。
【０１０８】
図において、ステップ１１−１では、減衰ゲイン算出器２３は、旋回継続時間判定器２２より取得した減衰ゲイン挿入実行の可否及びサンプリング間隔と推定された旋回継続時間より、減衰ゲインを算出する。
ここで、減衰ゲインは式（５５）に示すような対角行列であり、係数ζとηは、それぞれ位置、速度に対する外部入力項の減衰ゲインとなる。
【数２３】
0003659575.tif 000024
【０１０９】
次いで、ステップ１１−２では、モデル設定器１１は、式（３０）、（３２）、（３３）、（３７）、（３８）に示すΓk’に減衰ゲインを乗算する。
【０１１０】
以上のように、本実施の形態５によれば、上記減衰ゲイン算出手段は、定数加速度ベクトルの減衰ゲインを、サンプリング間隔と推定された目標の旋回継続時間とに基づいて算出することより、外部入力項の影響を減衰させることができる。これにより、旋回継続時間がサンプリング間隔よりも著しく短い場合に引き起こされる。モデルの不一致による位置または速度の著しい増大と、これに伴う追尾精度の劣化を抑制することができる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上のように、この発明に係る目標追尾装置によれば、誤差楕円体の重複度を判定することにより事前に信頼度発振の可能性を知り、各運動モデルの誤差楕円体を拡大・縮小させることで誤差楕円体を適度に重ね、信頼度を混在させることができる。これにより、サンプリング間隔が長く、遠距離目標を追尾する場合など、信頼度の発振が生じやすい条件下においても、観測雑音による誤差を低減しつつ、旋回目標に対する所望の追尾精度を保つことができる。
【０１１２】
また、誤差楕円体の重複度を判定することにより、事前に信頼度の発振による追尾精度劣化の可能性を知り、誤差楕円体が適度に重なるよう、目標の運動モデル数や定数加速度ベクトルの大きさを制御することにより、各運動モデルの誤差楕円体を適度に重ね、信頼度を適度に混在させることができる。
【０１１３】
また、目標の機種、速度、およびその目標の最大加速性能より旋回継続時間を推定することで、事前に目標の旋回継続時間とサンプリング間隔が著しく異なることによるモデルの不一致を知ることができる。また、多重運動モデルを用いたカルマンフィルタは目標が１サンプリング間旋回を継続すると仮定するため、推定する旋回継続時間がサンプリング間隔よりも小さい場合、外部入力項の影響を減衰させる減衰ゲインを算出しており、これにより、モデルの不一致による位置または速度の著しい増大と、これに伴う追尾精度の劣化を抑制することができる。
【０１１４】
また、誤差楕円体重複度判定手段は、各運動モデルの誤差楕円体における長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を、予め設定されたしきい値と比較することにより、誤差楕円体が適度に重なっているかを判定し、事前に信頼度発振の可能性を知ることができる。
【０１１５】
また、誤差楕円体重複度判定手段は、上記信頼度を算出する計算式における残差誤差共分散行列で上記ユークリッド距離を正規化した残差二次形式と、予め設定されたしきい値とを比較することにより、誤差楕円体が適度に重なっているかを判定し、事前に信頼度発振の可能性を知ることができる。
【０１１６】
また、旋回継続時間判定手段は、判定した目標の旋回継続時間とサンプリング間隔の比を予め設定したしきい値と比較することにより、旋回による速度または加速度の変化が過度に算出される可能性について判定するため、事前にモデルの不一致による著しい推定速度ベクトルの増大や、追尾精度劣化の可能性を知ることができる。
【０１１７】
また、各運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比に基づき、上記信頼度を算出する計算式における誤差共分散行列の乗算係数を算出する乗算係数算出手段をさらに備えたことにより、各運動モデルの誤差楕円体を拡大・縮小させることで、信頼度を適度に混在させることができる。
【０１１８】
また、乗算係数算出手段は、目標観測装置によって観測された観測値と各運動モデルの予測位置間の距離を残差誤差共分散行列で正規化した残差二次形式を用いて、上記誤差楕円体を拡大および縮小させるため、信頼度を適度に混在させることができる。これにより、サンプリング間隔が長く、遠距離目標を追尾する場合など、信頼度の発振が生じやすい条件下においても、旋回目標に対する所望の追尾精度を保つことができる。
【０１１９】
また、算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの定数加速度ベクトルを再計算し、誤差楕円体が重ならない運動モデル間の予測位置を調整するモデル制御手段を備えたことにより、誤差楕円体の中心を移動させて誤差楕円体を適度に重ね、信頼度を混在させることができる。これにより、サンプリング間隔が長く、遠距離目標を追尾する場合など、信頼度の発振が生じやすい条件下においても、旋回目標に対する所望の追尾精度を保つことができる。
【０１２０】
また、算出された運動モデルの誤差楕円体の長径・短径・中径と、該各運動モデルと等速運動モデルの予測位置間の距離であるユークリッド距離との比を用いて、各運動モデルの誤差楕円体が重ならない領域を特定し、前記領域に新たに運動モデルを追加するモデル制御手段を備えたことにより、各運動モデルの信頼度を適度に混在させることができる。
【０１２１】
また、上記減衰ゲイン算出手段は、定数加速度ベクトルの減衰ゲインを、サンプリング間隔と推定された目標の旋回継続時間とに基づいて算出することより、外部入力項の影響を減衰させることができる。これにより、旋回継続時間がサンプリング間隔よりも著しく短い場合に引き起こされる。モデルの不一致による位置または速度の著しい増大と、これに伴う追尾精度の劣化を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の誤差楕円体重複判定器１８の動作を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の誤差楕円体の径と各運動モデルの中心距離比を用いた誤差共分散行列制御器と乗算器の動作を示すフローチャートである。
【図４】  この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置の誤差楕円体重複判定器の動作を示すものである。
【図５】  この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置の誤差共分配行列制御器と乗算器の動作を示すフローチャートである。
【図６】  この発明の実施の形態３における目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図７】  この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置のモデル制御器の動作を示すフローチャートである。
【図８】  この発明の実施の形態４に係る目標追尾装置のモデル制御器の動作を示すフローチャートである。
【図９】  この発明の実施の形態５に係る目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】  この発明の実施の形態５に係る目標追尾装置の旋回時間判定器の動作を示すフローチャートである。
【図１１】  この発明の実施の形態５に係る目標追尾装置の減衰ゲイン算出器とモデル設定器の動作を示すフローチャートである。
【図１２】  従来の目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】  従来の目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】  目標の運動モデルとして、設定されたＮ個の定数加速度ベクトル（零加速度ベクトルを含む）を示した図である。
【図１５】  複数の運動モデルの予測位置を中心とした偏平率の異なる誤差楕円体の位置関係を示した図である。
【符号の説明】
１  目標観測装置、２  ゲート判定器、３  信頼度算出器、４  平滑器、５  信頼度メモリ、６  平滑器メモリ、７  予測器、８  第１の遅延回路、９  各モデル毎予測器、１０  ゲイン行列算出器、１１  モデル設定器、１２  入力ベクトル平滑器、１３  入力ベクトル予測器、１４  第２に遅延回路、１５  表示装置、１６  第４の遅延回路、１７  第３の遅延回路、１８  誤差楕円体重複判定器、１９  誤差共分散行列制御器、２０  乗算器、２１  モデル制御器、２２  旋回継続時間判定器、２３  減衰ゲイン算出器。
【図１】
0003659575.tif 000025
【図２】
0003659575.tif 000026
【図３】
0003659575.tif 000027
【図４】
0003659575.tif 000028
【図５】
0003659575.tif 000029
【図６】
0003659575.tif 000030
【図７】
0003659575.tif 000031
【図８】
0003659575.tif 000032
【図９】
0003659575.tif 000033
【図１０】
0003659575.tif 000034
【図１１】
0003659575.tif 000035
【図１２】
0003659575.tif 000036
【図１３】
0003659575.tif 000037
【図１４】
0003659575.tif 000038
【図１５】
0003659575.tif 000039