(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置において、
センサを介して入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、
選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をするクラスタ新設・統合手段と、
上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出手段と、
上記クラスタ内のゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出手段と、
上記システム内クラスタ表からクラスタ更新情報と、下記仮説更新手段からそのクラスタ内の仮説更新結果を入力し、航跡を含む仮説の信頼度を基に、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出する新目標発生頻度算出手段と、
上記クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、上記の新目標の発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新手段と、
クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する仮説縮小手段と、
各クラスタ内にある全ての航跡に対し次の観測ベクトルの入力時の目標存在予測範囲である上記の各航跡ゲートを算出するゲート算出手段と、
クラスタ内に複数の仮説が存在する場合それらに含まれる航跡の中から確立した航跡を抽出する航跡決定手段と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置において、
センサを介して当目標追尾装置に入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、
選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をするクラスタ新設・統合手段と、
上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出手段と、
上記クラスタ内のゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出手段と、
上記当目標追尾装置のセンサと覆域が重なる他の目標追尾装置等のセンサを介して入力する観測ベクトル等の観測情報と、上記当目標追尾装置のセンサを介して入力する観測ベクトルや当目標追尾装置内に存在する観測情報との相関をとる観測情報相関手段と、
上記システム内クラスタ表からクラスタ更新情報と、仮説更新手段からそのクラスタ内の仮説更新結果を入力し、航跡を含む仮説の信頼度を基に、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出し、さらに上記観測情報相関手段より得る観測情報を用いて、新目標の発生頻度を初期化する新目標発生頻度算出手段と、
上記クラスタ内の航跡相間行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、上記新目標の発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新手段と、
クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する仮説縮小手段と、
各クラスタ内にある全ての航跡に対し次の観測ベクトルの入力時の目標存在予測範囲である上記の各航跡ゲートを算出するゲート算出手段と、
クラスタ内に複数の仮説が存在する場合それらに含まれる航跡の中から確立した航跡を抽出する航跡決定手段と、を備えた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、レーダ等のセンサを介して得る観測ベクトルから、複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置に関し、特に新目標の発生頻度を抑えることにより真の仮説の信頼度を上げ、追尾性能の向上に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のこの種の目標追尾装置として、特開平８−２７１６１７号公報に示されたものがあり、図５は上記文献に示された目標追尾アルゴリズムを備えた目標追尾装置の全体構成図である。
【０００３】
図５を参照して従来の目標追尾アルゴリズムを備えた目標追尾装置について説明する。
１は、センサである目標観測装置を介して当目標追尾装置に入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部である。
２は、当目標追尾装置内全体のクラスタの状態を示すシステム内クラスタ表である。
３は、上記の選択された観測ベクトルと上記システム内クラスタ表に示された既存のクラスタの関係から、クラスタを新設または統合し、またクラスタ内観測ベクトル表を作成し、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をするクラスタ新設・統合部である。
４は、クラスタ内に含まれる観測ベクトルの全体を示すクラスタ内観測ベクトル表である。
５は、上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部である。
６は、上記クラスタ内観測ベクトルと航跡の関係を示すクラスタ内ゲート内判定行列である。
７は、上記クラスタ内ゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部である。
８は、クラスタ内で仮説の更新性を示すクラスタ内航跡相関行列である。
９は、上記クラスタ内航跡相関行列と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新部である。
１０は、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群である。
１１は、クラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内仮説表である。
１２は、各仮説ごとに仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表である。
１３は、クラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表である。
１４は、クラスタ内にある全ての航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における目標存在予測範囲である各航跡ゲートを算出するゲート算出部である。
１５は、クラスタ内に複数の仮説が存在する場合それらに含まれる航跡の中から確立した航跡を抽出する航跡決定部である。
１６は、当目標追尾装置である。
１７は、空間中の目標を観測して観測ベクトルなど観測情報を当目標追尾装置に送るセンサである目標観測装置である。
１８は、ディスプレイ上に航跡等を表示し目標の状態を使用者に示す目標表示装置である。
１９は、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する仮説縮小部である。
【０００４】
図６は、図５の従来の目標追尾装置の動作を説明するフローチャートである。
【０００５】
図６において、先ず、センサである目標観測装置１７を介して入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する。（ＳＴ１）
次いで、選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をする。（ＳＴ２）
次いで、上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出する。（ＳＴ３）
次いで、上記クラスタ内ゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する。（ＳＴ４）
次いで、上記クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする。（ＳＴ５）
次いで、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し、仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する。（ＳＴ６）
次いで、クラスタ内にある全ての航跡に対して次の観測ベクトル入力時の目標存在予測範囲である各航跡ゲートを算出する。（ＳＴ７）
目標の追尾処理が終了するまで、ＳＴ１〜ＳＴ７を繰り返す。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標追尾装置では、仮説の信頼度を算出するために用いる新航跡の発生頻度について、先に示した文献、特開平８−２７１６１７号公報で引用の、D.B.Reid,“An Algorithm for Tracking Multiple Targets”,IEEE Trans.Automatic Control,AC-24,p843-854(1979)において、式（１）のように定めている。
【０００７】
【数１】
0003657801.tif 000002
【０００８】
ここで、βTTは、目標が空間に一様分布し、かつ目標の個数はポアソン分布に従うとした場合の単位容積あたりの平均目標個数、fNTは目標が存在していると目標追尾装置が既に認識している確率、またPDは目標検出確率である。
【０００９】
しかし、式（１）では、 fNT の算出根拠は明らかされておらず、また観測ベクトルが得られるサンプリング間隔が一定の場合という条件が存在していた。
【００１０】
また、目標追尾において、目標を継続して追尾し、サンプリング時刻が進めば、その目標を捕捉する機会は増加するので、新目標の発生頻度は減る方が現実的であるのに、従来の新目標の発生頻度は、サンプリング時刻によらず一定の値に設定されるという問題があった。
【００１１】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、請求項１に係る発明は、サンプリング時刻毎に、目標追尾の状況に応じて新目標の発生頻度を算出して誤航跡（新目標）の発生頻度を抑えることにより真の仮説の信頼度を上げ、追尾性能を向上した目標追尾装置を得ることを目的としている。
【００１２】
また、請求項２に係る発明は、新目標の発生の可能性が高い状況の場合は、新目標発生頻度を初期値に戻し、その他の場合は、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出して誤航跡（新目標）の発生頻度を抑えることにより真の仮説の信頼度を上げ、追尾性能を向上した目標追尾装置を得ることを目的としている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に係る発明の目標追尾装置は、複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置において、センサを介して入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をするクラスタ新設・統合手段と、上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出手段と、上記クラスタ内のゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出手段と、上記システム内クラスタ表からクラスタ更新情報と、下記仮説更新手段からそのクラスタ内の仮説更新結果を入力し、航跡を含む仮説の信頼度を基に、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出する新目標発生頻度算出手段と、上記クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、上記の新目標の発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新手段と、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する仮説縮小手段と、各クラスタ内にある全ての航跡に対し次の観測ベクトルの入力時の目標存在予測範囲である上記の各航跡ゲートを算出するゲート算出手段と、クラスタ内に複数の仮説が存在する場合それらに含まれる航跡の中から確立した航跡を抽出する航跡決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項２に係る発明の目標追尾装置は、複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置において、センサを介して当目標追尾装置に入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をするクラスタ新設・統合手段と、上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出手段と、上記クラスタ内のゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出手段と、上記当目標追尾装置のセンサと覆域が重なる他の目標追尾装置等のセンサを介して入力する観測ベクトル等の観測情報と、上記当目標追尾装置のセンサを介して入力する観測ベクトルや当目標追尾装置内に存在する観測情報との相関をとる観測情報相関手段と、上記システム内クラスタ表からクラスタ更新情報と、仮説更新手段からそのクラスタ内の仮説更新結果を入力し、航跡を含む仮説の信頼度を基に、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出し、さらに上記観測情報相関手段より得る観測情報を用いて、新目標の発生頻度を初期化する新目標発生頻度算出手段と、上記クラスタ内の航跡相間行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、上記新目標の発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新手段と、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する仮説縮小手段と、各クラスタ内にある全ての航跡に対し次の観測ベクトルの入力時の目標存在予測範囲である上記の各航跡ゲートを算出するゲート算出手段と、クラスタ内に複数の仮説が存在する場合それらに含まれる航跡の中から確立した航跡を抽出する航跡決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、この発明の目標追尾装置の実施の形態１を示す全体構成図である。
図１において、１〜８，１０〜１９は、従来例と同様であり説明を省く。
【００１６】
２１は、図１に示すシステム内クラスタ表２からクラスタの更新情報と、仮説更新部９ａからそのクラスタ内の仮説更新結果を入力し、動作の説明で例示するようにサンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出する新目標発生頻度算出部である。
９ａは、クラスタ内航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、新目標発生頻度とを用いて、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新部である。
【００１７】
図２は、図１の目標追尾装置の動作を説明するフローチャートである。
図２において、ＳＴ１〜ＳＴ４， ＳＴ６， ＳＴ７のステップは、従来例と同様であり詳細説明は省く。
ＳＴ８は、システム内クラスタ表２からクラスタの更新情報と、仮説更新部９ａからそのクラスタの仮説更新結果を用いて、具体的な算出例に示すように新目標の発生頻度を算出するステップである。
ＳＴ５ａは、クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、新目標の発生頻度を用いて、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をするステップである。
【００１８】
先ず、センサである目標観測装置を介して入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する。（ＳＴ１）
次いで、選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をする。（ＳＴ２）
次いで、上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出する。（ＳＴ３）
次いで、上記クラスタ内ゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する。（ＳＴ４）
次いで、システム内クラスタ表からクラスタの更新情報と、仮説更新部からそのクラスタ内の仮説更新結果を用いて、新目標の発生頻度を算出する。（ＳＴ８）
次いで、上記クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、上記の新目標の発生頻度を用いて、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする。（ＳＴ５ａ）
次いで、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し、仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する。（ＳＴ６）
次いで、クラスタ内にある全ての航跡に対して次の観測ベクトル入力時の目標存在予測範囲である各航跡ゲートを算出する。（ＳＴ７）
目標の追尾処理が終了するまで、上記フローを繰返す。
【００１９】
以下に、 ＳＴ８における、新目標の発生頻度を算出する具体的な算出例を示す。
まず、サンプリング時刻tkにおいて、Ik個の仮説があるとき、仮説をXk,i(i=1,2,...,Ik)と表記する。
【００２０】
仮説Xk,iが少なくとも１つの航跡を含む航跡であることを、式（２）で表す。
【００２１】
【数２】
0003657801.tif 000003
【００２２】
時刻tkにおける仮説Xk,iの信頼度βk,iが算出されると、目標が存在するのが正しいとする仮説が真である確率は、式（３）で算出される。
【００２３】
【数３】
0003657801.tif 000004
【００２４】
また、時刻tk+1において、観測ベクトルが得られない状態で目標が存在していると当目標追尾装置が認識している事前確率fNT,k+1を、式（４）で定義する。
【００２５】
【数４】
0003657801.tif 000005
【００２６】
まず、初探知の観測ベクトル（即ち、どの既存のクラスタにも含まれない）の場合は、式（１）において、目標が既に存在していると当目標追尾装置が認識している確率：ｆNT=0として新目標の発生頻度を得る。
【００２７】
【数５】
0003657801.tif 000006
【００２８】
次に、初探知の観測ベクトルでなく、目標を継続して追尾している場合の観測ベクトルの場合、（通常のクラスタ内処理における）新目標の発生頻度の算出例を示す。
【００２９】
時刻t1において、目標が存在していると当目標追尾装置が認識している個数の平均は、式（６）で定められる。
【００３０】
【数６】
0003657801.tif 000007
【００３１】
すると、時刻t2における新航跡が存在する頻度β2TTは、式(７)となる。
【００３２】
【数７】
0003657801.tif 000008
【００３３】
式（７）を用いて、時刻t2における新目標の発生頻度β2NTは、式（８）となる。
【００３４】
【数８】
0003657801.tif 000009
【００３５】
式（６）から式（８）を用いて、式（９）を得る。
【００３６】
【数９】
0003657801.tif 000010
【００３７】
以下、式（４）を用いて、この手順をサンプリング時刻毎に繰り返して、時刻tkにおける新目標の発生頻度βkNTは、式（１０）となる。
【００３８】
【数１０】
0003657801.tif 000011
【００３９】
以上のように、実施の形態１によれば、サンプリング時刻毎に、目標追尾の状況に応じて、即ち、初探知の観測ベクトルの場合、または初探知の観測ベクトルでない観測ベクトルの場合に応じて、新目標の発生頻度を算出することにより誤航跡（新目標）の発生頻度を抑えて真の仮説の信頼度を上げ、追尾性能を向上させることができる。
【００４０】
実施の形態２．
図３は、この発明の目標追尾装置の実施の形態２を示す全体構成図である。
図３において、１〜８，１０〜１９は、従来例と同様であり説明を省く。
【００４１】
２２は、当目標追尾装置のセンサ１７と覆域が重なる、他の目標追尾装置のセンサ２３を介して入力する観測ベクトル等の観測情報と、当目標追尾装置のセンサ１７を介して入力する観測ベクトルや当目標追尾装置内に存在する航跡等との相関をとり、当目標追尾装置のセンサ１７で観測できなかった観測ベクトルや、その観測ベクトルが得られた領域等の観測情報を出力する観測情報相関部である。
【００４２】
２１ａは、下記の観測情報相関部２２から得る観測情報を参照して、新目標の発生の可能性が高い状況の場合は、新目標発生頻度を初期値に戻し、その他の場合は、実施の形態１で説明した新目標発生頻度算出部２１と同様に、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出して誤航跡（新目標）の発生頻度を抑える、新目標発生頻度算出部である。
９ａは、クラスタ内航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、新目標発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする仮説更新部である。
【００４３】
図４は図３の目標追尾装置の動作を説明するフローチャートである。
図４において、 ＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ６，ＳＴ７のステップは、従来例と同様であり、詳細説明を省く。
ＳＴ９は、上記の観測情報相関部２２の処理結果より、当目標追尾装置のセンサ１７と覆域が重なる、他の目標追尾装置のセンサ２３を介して入力する観測ベクトルが、当目標追尾装置のセンサ１７では観測されなかったとき、その観測ベクトルがクラスタ内の航跡ゲート内に存在するかを調べるステップである。
ＹＥＳの場合、即ちクラスタ内にその観測ベクトルが存在する場合は、新目標の発生の可能性が高いため、新目標の発生頻度を初期値に設定し直す。（ ＳＴ１０）
一方、ＮＯの場合、即ちクラスタ内にその観測ベクトルが存在しない場合は、実施の形態１におけるＳＴ８と同様に、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度算出式により、新目標の発生頻度を算出する。（ＳＴ８）
ＳＴ５ａは、実施の形態１と同様に、クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、新目標の発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をするステップである。
【００４４】
図４において、
先ず、センサである目標観測装置１７を介して入力した観測ベクトル全体から目標存在予測範囲である各航跡ゲートに含まれる観測ベクトルを選択する。（ＳＴ１）
次いで、選択された観測ベクトルと既存のクラスタ内の航跡の関係から、クラスタの新設または統合、クラスタ内観測ベクトル表の作成、システム内クラスタ表の更新、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群の更新をする。（ＳＴ２）
次いで、上記クラスタ内観測ベクトル表と上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を算出する。（ＳＴ３）
次いで、上記クラスタ内ゲート内判定行列を入力とし、クラスタ内の航跡相関行列を算出する。（ＳＴ４）
次いで、観測情報相関部２２の処理結果より、当目標追尾装置のセンサ１７と覆域が重なる、他の目標追尾装置のセンサ２３から入力した観測ベクトルが、当目標追尾装置のセンサ１７では観測されなかったとき、その観測ベクトルがクラスタ内の航跡ゲート内に存在するかを調べる。（ＳＴ９）
ＳＴ９が、ＹＥＳの場合、即ちクラスタ内の航跡ゲート内にその観測ベクトルが存在する場合は、新目標の発生の可能性が高いため、新目標の発生頻度を初期値に設定し直す。（ＳＴ１０）
一方、ＳＴ９で、ＮＯの場合、即ちクラスタ内にその観測ベクトルが存在しない場合は、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度算出式により新目標の発生頻度を算出する。（ＳＴ８）
次いで、上記クラスタ内の航跡相関行列と、上記クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群と、新目標の発生頻度を入力し、現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説の生成と更新をする。（ＳＴ５ａ）
次いで、クラスタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力し、仮説の信頼度や数などを評価し仮説数を削除する。（ＳＴ６）
次いで、クラスタ内にある全ての航跡に対して次の観測ベクトル入力時の目標存在予測範囲である各航跡ゲートを算出する。（ＳＴ７）
目標の追尾処理が終了するまで、上記フローを繰り返す。
【００４５】
以上のように、実施の形態２によれば、観測情報相関部からの当目標追尾装置以外の他のセンサの観測情報を参照して、新目標の発生の可能性が高い場合は、新目標発生頻度を初期値に戻し、その他の場合は、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出して誤航跡（新目標）の発生頻度を抑えることにより、真の仮説の信頼度を上げ追尾性能を向上させることができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明によれば、新目標発生頻度算出手段を設け、サンプリング時刻毎に、目標追尾の状況に応じて新目標の発生頻度を算出することにより、誤航跡（新目標）の発生頻度を抑えて真の仮説の信頼度を上げ、追尾性能を向上した目標追尾装置を得ることができる。
【００４７】
また、 請求項２の発明によれば、当目標追尾装置以外の他のセンサからの観測情報を参照する観測情報相関部と新目標発生頻度算出手段を設け、新目標の発生の可能性が高い状況の場合は、新目標発生頻度を初期値に戻し、その他の場合は、サンプリング時刻毎に新目標の発生頻度を算出して誤航跡（新目標）の発生頻度を抑えることにより真の仮説の信頼度を上げ、追尾性能を向上した目標追尾装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の目標追尾装置の実施の形態１を示す構成ブロック図である。
【図２】 図１の動作を説明するフローチャートである。
【図３】 この発明の目標追尾装置の実施の形態２を示す構成ブロック図である。
【図４】 図３の動作を説明するフローチャートである。
【図５】 従来の目標追尾装置を示す構成ブロック図である。
【図６】 図５の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  観測ベクトル選択部、３  クラスタ新設・統合部、５  ゲート内判行列算出部、７  航跡相関行列算出部、９，９ａ  仮説更新部、１４  ゲート算出部、１５  航跡決定部、１６  当目標追尾装置、１７  目標観測装置（当目標追尾装置の）、２１，２１ａ  新目標発生頻度算出部、２２  観測情報相関部、２３  目標観測装置（他の目標追尾装置の）。
【図１】
0003657801.tif 000012
【図２】
0003657801.tif 000013
【図３】
0003657801.tif 000014
【図４】
0003657801.tif 000015
【図５】
0003657801.tif 000016
【図６】
0003657801.tif 000017