(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、
生成された上記クラスタに対する追尾処理の一部を切り捨てる追尾処理縮退手段と、
一部削除後の上記クラスタに関し、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記追尾処理縮退手段が、
上記クラスタ生成手段により生成された上記クラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、
上記探索木の一部を削除する枝苅り部と、
を備え、
上記探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、上記信頼度を優先度として、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行い、
上記探索木の根からの段数を第二の優先度として設定し、上記優先度よりも上記第二の優先度を優先して用いて、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節よりも、上記探索木の根からの段数の高いものを優先させて縮退を行う
ことを特徴とする多目標追尾装置。
【請求項２】
複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、
生成された上記クラスタに対する追尾処理の一部を切り捨てる追尾処理縮退手段と、
一部削除後の上記クラスタに関し、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記追尾処理縮退手段が、
上記クラスタ生成手段により生成された上記クラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、
上記探索木の一部を削除する枝苅り部と、
を備え、
上記観測点毎に信頼度を予め設定しておき、
上記追尾処理縮退手段が、上記信頼度の低い観測点を削除して上記探索木を生成することにより、上記追尾処理の縮退を行なう
ことを特徴とする多目標追尾装置。
【請求項３】
上記追尾処理縮退手段と上記組合せ推論手段とが一体で構成され、上記組合せについての可能性の演算実行中に、上記演算の各々について、処理を行うか、または、処理を行わないかを決定することにより、追尾処理の縮退を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の多目標追尾装置。
【請求項４】
上記探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、上記探索木の根から個々の上記節までの上記信頼度の和及び積のいずれか一方を優先度として、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の多目標追尾装置。
【請求項５】
上記観測点の電力を上記信頼度として設定することを特徴とする請求項２記載の多目標追尾装置。
【請求項６】
上記観測点のＳ／Ｎ比を信頼度として設定することを特徴とする請求項２記載の多目標追尾装置。
【請求項７】
上記観測点の周波数帯域を上記信頼度として設定することを特徴とする請求項２記載の多目標追尾装置。
【請求項８】
上記観測点からいずれかの上記目標物までの最短距離を上記信頼度として設定することを特徴とする請求項２記載の多目標追尾装置。
【請求項９】
各上記目標物に対する信頼度を上記観測点毎に予め設定しておき、上記信頼度のうちの最大値を優先度として用いて、上記追尾処理縮退手段が縮退を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【請求項１０】
各上記目標物に対する信頼度を上記観測点毎に予め設定しておき、上記観測点毎に、各上記目標物に対する上記信頼度の和及び積のいずれか一方を優先度として求めて、上記優先度を用いて、上記追尾処理縮退手段が縮退を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【請求項１１】
上記観測点の削除によって対応する観測点が無くなる目標物が生じないように、削除すべき観測点を選択することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【請求項１２】
上記クラスタを生成する際に連結要因となっている上記観測点を優先的に削除して、上記クラスタを分割することにより縮退を行うことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【請求項１３】
１つ以上の上記観測点を削除して追尾処理を行なった後に、上記処理の結果を用いて、削除した上記観測点を少なくとも１つ加えて再度追尾処理を行なうことを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【請求項１４】
縮退を行って追尾処理をすでに行なった上記目標物に対して、装置に計算余力が残っている場合に、上記観測点の入力がない空き時間において、上記縮退を行わない場合の追尾処理を再度行い、上記縮退を行わない場合の上記追尾処理の結果を元に、上記目標物航跡更新手段が航跡情報を再更新することを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【請求項１５】
縮退を行って追尾処理をすでに行なった上記目標物に対して、装置に計算余力が残っている場合に、上記計算余力に応じて、より縮退の度合いの少ないケースの追尾処理を再度行い、上記ケースの上記追尾処理の結果を元に、上記目標物航跡更新手段が航跡情報を再更新することを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の多目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、多目標追尾装置に関し、特に、レーダにおける複数の目標物の追尾手法としてJPDAのような複数の目標物の組合せを想定したものを採用した多目標追尾装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＪＰＤＡ（Joint Probabilistic Data Association）方式のように複数の目標物の組合せを想定した追尾方法では、例えば、“Multitarget tracking using joint probabilistic data association"(IEEE Conf. Decision Control. pp.807-812, 1980)に示されるように、目標物の予測領域(楕円)が重なりを持つ場合、これらを１つのクラスタとして連結し、追尾処理を行なっていた。
【０００３】
図１０は、上記文献に示された従来の追尾装置の追尾方法を説明するための説明図である。図１０において、ｔ１及びｔ２は目標物であり、過去の情報に基づく移動後の予測位置に示されている。これらの目標物ｔ１及びｔ２を中心とする２つの楕円は、それぞれの目標の予測領域３１及び３２である。また、図１０のｙ１〜ｙ４はその時の観測点である。ＪＰＤＡでは、目標物ｔ１及びｔ２の予測領域３１及び３２が重なっているため、この２つの予測領域を連結して１つのクラスタとして処理を行なう。
【０００４】
次式の行列式（１）は、目標物と観測点の関係を示したものである。縦が目標物、横が観測点で分かれており、目標０は対応目標なしを示す。行列式（１）内の“１"は可能性有り、“０"は可能性無しを示している。
【０００５】
【数１】
0003638234.tif 000002
【０００６】
なお、この行列Ωは、次の内容を表したものである。すなわち、観測点ｙ１は、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ２は、目標物ｔ１、もしくは、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ３は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ４は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。
【０００７】
これを満たす目標物と観測点の組合せは、
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２が対応なしのケース
となる。
【０００８】
行列Ωの各可能性が１／０ではなく、実数値で表されている時、各ケースの可能性は、可能性を示す各実数値の積によって定義される。従って、上の２つのケースを例に、各ケースの可能性を示すと次のようになる。
【０００９】
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケースの可能性は、ｙ１がｔ２である可能性と、ｙ２がｔ１である可能性と、ｙ３が対応する目標なしである可能性と、ｙ４が対応する目標なしである可能性との積となる。
【００１０】
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケースの可能性は、ｙ１が対応する目標なしである可能性と、ｙ２がｔ１である可能性と、ｙ３が対応する目標なしである可能性と、ｙ４が対応する目標なしである可能性との積となる。
【００１１】
この各ケースの可能性を、各ケースの要素となる観測点と目標物との対応関係の信頼度として加算する。すなわち、
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１、というケースの可能性の値を、ｔ１がｙ２となる信頼度と、ｔ２がｙ１となる信頼度とに換算する。
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なし、というケースの可能性の値を、ｔ１がｙ２となる信頼度と、ｔ２が対応なしとなる信頼度とに換算する。
【００１２】
これによって、各目標毎に、各観測点のいずれかに対応する場合の信頼度と対応なしとなる信頼度が得られる。ＪＰＤＡでは、このそれぞれの信頼度の比率に従って、目標物と観測点との対応(荷重平均)をとり、これを目標物の移動先と見なして、目標物の内部情報(座標や速度など)を更新する。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＪＰＤＡでは、多数の目標物の予測領域が重なりを持つ場合、それらを１つのクラスタとして、組合せを考慮した処理を行なうため、連結すればするほど考慮すべき組合せが多くなる、言い換えれば、演算量が増えてしまうという問題点があった。
【００１４】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、組合せを考慮した処理を行うにもかかわらず、観測点の削除や組合せの一部削除等によって追尾処理の縮退を行い、必要となる演算量を削減することができる多目標追尾装置を得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、生成された上記クラスタに対する追尾処理の一部を切り捨てる追尾処理縮退手段と、一部削除後の上記クラスタに関し、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備え、上記追尾処理縮退手段が、上記クラスタ生成手段により生成された上記クラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、上記探索木の一部を削除する枝苅り部と、を備え、上記探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、上記信頼度を優先度として、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行い、上記探索木の根からの段数を第二の優先度として設定し、上記優先度よりも上記第二の優先度を優先して用いて、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節よりも、上記探索木の根からの段数の高いものを優先させて縮退を行う多目標追尾装置である。
また、この発明は、複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、生成された上記クラスタに対する追尾処理の一部を切り捨てる追尾処理縮退手段と、一部削除後の上記クラスタに関し、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備え、上記追尾処理縮退手段が、上記クラスタ生成手段により生成された上記クラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、上記探索木の一部を削除する枝苅り部と、を備え、上記観測点毎に信頼度を予め設定しておき、上記追尾処理縮退手段が、上記信頼度の低い観測点を削除して上記探索木を生成することにより、上記追尾処理の縮退を行なう多目標追尾装置である。
【００１６】
また、追尾処理縮退手段と組合せ推論手段とが一体で構成され、組合せについての可能性の演算実行中に、演算の各々について、処理を行うか、または、処理を行わないかを決定することにより、追尾処理の縮退を行う。
【００１９】
また、探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、探索木の根から個々の節までの信頼度の和及び積のいずれか一方を優先度として、追尾処理縮退手段が、優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行う。
【００２２】
また、観測点の電力を信頼度として設定する。
【００２３】
また、観測点のＳ／Ｎ比を信頼度として設定する。
【００２４】
また、観測点の周波数帯域を信頼度として設定する。
【００２５】
また、観測点からいずれかの目標物までの最短距離を信頼度として設定する。
【００２６】
また、各目標物に対する信頼度を観測点毎に予め設定しておき、信頼度のうちの最大値を優先度として用いて、追尾処理縮退手段が縮退を行う。
【００２７】
また、各目標物に対する信頼度を観測点毎に予め設定しておき、観測点毎に、各目標物に対する信頼度の和及び積のいずれか一方を優先度として求めて、優先度を用いて、追尾処理縮退手段が縮退を行う。
【００２８】
また、観測点の削除によって対応する観測点が無くなる目標物が生じないように、削除すべき観測点を選択する。
【００２９】
また、クラスタを生成する際に連結要因となっている観測点を優先的に削除して、クラスタを分割することにより縮退を行う。
【００３０】
また、１つ以上の観測点を削除して追尾処理を行なった後に、処理の結果を用いて、削除した観測点を少なくとも１つ加えて再度追尾処理を行なう。
【００３１】
また、縮退を行って追尾処理をすでに行なった目標物に対して、装置に計算余力が残っている場合に、観測点の入力がない空き時間において、縮退を行わない場合の追尾処理を再度行い、縮退を行わない場合の追尾処理の結果を元に、目標物航跡更新手段が航跡情報を再更新する。
【００３２】
また、縮退を行って追尾処理をすでに行なった目標物に対して、装置に計算余力が残っている場合に、計算余力に応じて、より縮退の度合いの少ないケースの追尾処理を再度行い、ケースの追尾処理の結果を元に、目標物航跡更新手段が航跡情報を再更新する。
【００３３】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における多目標追尾装置の構成を示したものである。図において、１は、観測点の入力を行なう入力線、２は、目標物の移動を予測し、その予測に応じて、一定の存在確率以上となる予測範囲を算出する予測領域生成部、３は、観測点と予測領域からクラスタ（図３参照）を生成するクラスタ生成部、４は、生成されたクラスタ内の処理を探索木（図４参照）として表現し、その一部を切り捨てる探索木枝苅り部（追尾処理縮退手段）である。探索木については後述の実施の形態３においてその詳細について説明する。また、どの部分を切り捨ててどの部分を優先的に処理するかを決定するための優先度の決め方の例については、後述の実施の形態３〜１６において説明する。
【００３４】
また、図１において、５は、一部削除後の探索木について、組合せを考慮した追尾方式で目標物の追尾を行なう組合せ推論部である。６は、組合せ推論機の推論結果に基づいて、目標物の持つ情報(航跡)の更新を行なう目標物航跡更新機部である。７は、目標物航跡更新部６の結果を追尾結果として出力する出力線である。また、８ａ〜８ｅは、各部の処理結果を次に転送する転送線である。
【００３５】
次に図１を用いて、この多目標追尾装置の動作を説明する。
【００３６】
（１）まず、観測点情報が入力線１を介してクラスタ生成部３に送られるとともに、予測領域生成部２が作成した予測領域が転送路８ａを介してクラスタ生成部３に送られる。
【００３７】
（２）クラスタ生成部３は、複数の目標物の予測領域が重なり、かつ、それらの重なる領域に観測点が存在する時、それらの予測領域を結合し、1つのクラスタを生成する。
【００３８】
（３）１つのクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｂを介して、探索木枝苅り部４に送られる。
【００３９】
（４）探索木枝苅り部４は、生成されたクラスタに対する処理を探索木として表現し、次に、組合せ推論部５の計算能力に基づいて、探索木として表現したクラスタに対する処理の一部を削除する。この削除する部分は原則的に優先度の最も低い部分とし、この優先度の決め方の例については、後述の実施の形態３以降で説明する。
【００４０】
（５）一部削除後の１つ１つのクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｃを介して、組合せ推論部５に送られる。
【００４１】
（６）組合せ推論部５は、一部削除された部分を除いて、上述の従来例で説明したような目標物と観測点の組合せを算出し、個々の組合せの可能性を演算により求める。
【００４２】
（７）個々の組合せの可能性を示す情報が転送路８ｄを介して、目標物航跡更新部６に送られる。
【００４３】
（８）目標物航跡更新部６は、目標物の情報を有しており、送られた個々の組合せ可能性を元に、目標物の情報を更新する。
【００４４】
（９）更新した結果が、出力線７を介して出力されるとともに、転送線８ｅを介して予測領域生成部２へ送られる。
【００４５】
（１０）予測領域生成部２は、目標物航跡更新部６から送られてきた更新された目標物の情報に基づいて、各目標物について移動予測を行ない、その予測領域を生成する。
【００４６】
本発明の多目標追尾装置は、以上の動作を繰り返すことによって、追尾装置として動作する。上述したように、本多目標追尾装置は、探索木枝苅り部４によって探索木の一部の処理を放棄することにより、追尾処理の縮退を行うようにしたので、縮退を行った分、追尾性能の低下を多少招くものの、処理に必要な計算量を減らすことができ、その結果、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、組合せを考慮した追尾処理を実現することができ、装置の小型化及びコスト削減を図ることができる。
【００４７】
実施の形態２．
図２は、本発明の実施の形態２による本発明の多目標追尾装置の構成を示したものである。上述の実施の形態１では、組合せ推論部５の前に探索木枝苅り部４を設けたが、この実施の形態においては、探索木枝苅り部４の機能を組合せ推論部５に付加した枝苅り機能付き組合せ推論部９を設けて、予測による探索木の一部削除ではなく、組合せ推論部５の実行中に、探索木の一部に対して“処理"もしくは“放棄"を決定して、追尾処理の縮退を行うようにした。
【００４８】
この実施の形態の構成では、上述の実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、枝苅り機能付き組合せ推論部９により、予測による一部削除ではなく、実際の処理に合わせて、探索木の一部の処理の放棄を行なうようにしたので、放棄すべき部分の選択がより適切になり、追尾性能を向上させることができる。
【００４９】
実施の形態３．
この実施の形態においては、上述した探索木の詳細について図３及び図４を用いて説明するとともに、上述の実施の形態１及び２の追尾装置における探索木の一部削除のための優先度の決め方の一例について説明する。
【００５０】
図３はクラスタの一例であり、このクラスタについては、上述の従来例で示した図１０のものと同様であるため、ここではその説明は省略するが、このクラスタにおける目標物と観測点の組合せは、上述のように、
観測点ｙ１は、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。
観測点ｙ２は、目標物ｔ１、もしくは、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。
観測点ｙ３は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。
観測点ｙ４は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。
となる。この組合せを探索木として表したのが図４である。
【００５１】
探索木には次のような名称があり、図４の次の部分に対応する。
0003638234.tif 000003
なお、図中、“Ｃ"で表されているものは、対応する目標が無い観測点（これをクラッタと呼ぶ）である。
【００５２】
この各節５０〜６４に対して予め信頼度を設定しておき、これを優先度として、優先度に従った処理を行なうことによって、上述の実施の形態１及び２の追尾装置において、切捨てられる部分（削除部分）を制御することが可能になる。
【００５３】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、探索木の一部を削除する際の優先度の決め方として、各節に信頼度を設けておき、これを優先度として用いることにしたので、削除処理が容易であるとともに、優先度の低い節を削除するため、演算量を削減すると同時に追尾性能を高く保持することができる。
【００５４】
実施の形態４．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２における追尾装置の探索木の一部削除における優先度の決め方の他の例について図３及び図４を用いて説明する。上述の実施の形態３では、各節の信頼度をそのまま優先度として用いたが、本実施の形態においては、根（Root）から節に至るまでの、全ての節の信頼度の総和、もしくは、全ての節の信頼度の積を優先度として用いることで、探索木において切捨てられる部分を制御する。
【００５５】
この実施の形態においても、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、優先度として、根（Root）から節に至るまでの、全ての節の信頼度の総和、もしくは、全ての節の信頼度の積を優先度として用いるようにしたので、優先度の優劣がさらに明確になり、優先度の本当に低いものを削除することが可能になるため、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００５６】
実施の形態５．
上述の実施の形態３では、各節の信頼度をそのまま優先度として用いたが、ＪＰＤＡという方式では、探索木の葉の部分に到達して初めて従来例で示したところの各組合せ(ケース)が得られる。このため、この実施の形態においては、節の信頼度のみではなく、もう１つ、根からの段数という２種類の優先度を設定し、優先度の高い節よりも、根からの段数の高いものを優先して処理を行うようにした。
【００５７】
この実施の形態においても、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、優先度として、節の信頼度のみではなく、根からの段数という優先度を設定し、根からの段数に基づく優先度を優先的に用いるようにしたので、実質的に重要なものを優先的に処理することが可能になり、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００５８】
実施の形態６．
上述の実施の形態５では、節の信頼度と根からの段数という２種類の優先度を設定し、根からの段数による優先度をより優先させた優先度処理を行なうとしたが、この２つの値だけではなく、実施の形態４の値を使用したりすることやこれら３つの値の多項式で優先度を設定することも可能である。
【００５９】
実施の形態７．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２における追尾装置の探索木の一部削除における優先度の決め方の他の例について図５及び図６を用いて説明する。図５は、図３と同様のクラスタの例である。この時、各観測点には電力値が付加されており、観測点ｙ１〜ｙ４の中で電力値が最も低いものがｙ１であったとする。
【００６０】
本実施の形態では、この電力値を信頼度として設定し、この信頼度の最も低い観測点ｙ１が存在しなかったとして、図６のような探索木に基づく処理を行なう。このように、ｙ１が存在しなかったとすることで、図４の探索木に相当する処理を図６の探索木に相当する処理まで、演算量を削減することができる。具体的には、図４の探索木では、節の個数が１５個、葉の個数が１１個であったのが、図６の探索木では、節の個数が８個、葉の個数が７個まで減っている。
【００６１】
なお、図５の観測点ｙ２のように、複数の目標物ｔ１及びｔ２に対応する可能性を持つ観測点が削除される場合、目標ｔ１と目標ｔ２を1つのクラスタとする必要がないため、この削除によってクラスタが分割されることもある。クラスタが分割されれば、考慮する組合せ数も減るため、更に計算量が削減されることになる。
【００６２】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、観測点の電力値を優先度として用いて、電力値が低く、観測の精度（信頼度）が低いものを削除するようにしたので、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００６３】
実施の形態８．
実施の形態７では、信頼度の最も低いもの１つを削除していたが、それでも計算能力が不足する場合には、更に多くの観測点を削除するようにしてもよい。
【００６４】
実施の形態９．
上述の実施の形態７では、電力を観測点の信頼度として用いたが、この実施の形態においては、観測点のＳ／Ｎ比(ノイズレベルに対する信号レベルの比)を観測点の信頼度として用いて、これを優先度として削除する観測点を選択する。
【００６５】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、観測点のＳ／Ｎ比を優先度として用いて、Ｓ／Ｎ比が低く、観測の精度（信頼度）が低いものを削除するようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００６６】
実施の形態１０．
上述の実施の形態７では、電力を観測点の信頼度として用いたが、この実施の形態においては、周波数帯域毎に信頼度を設定した表を予め用意しておき、この表を参照して、観測点の周波数帯域の信頼度を求め、それを優先度として、削除する観測点を選択する。
【００６７】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、観測点の周波数帯域から信頼度を求め、それを優先度として用いて、信頼度の低いものを削除するようにしたので、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００６８】
実施の形態１１．
上述の実施の形態７では、電力を観測点の信頼度として用いたが、この実施の形態においては、観測点からいずれかの目標物までの最短距離を直交座標系、もしくは、極座標系で求め、その値を観測点の信頼度とし、それを優先度して削除する観測点を選択する。
【００６９】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、観測点といずれかの目標物との最短距離を信頼度として求め、それを優先度として用いて、優先度の低いもの、すなわち、いずれの目標物からも最も離れている観測点を削除するようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００７０】
実施の形態１２．
上述の実施の形態７では、電力を観測点の信頼度として用いたが、各観測点には、追尾アルゴリズムが使用する観測系の誤差や目標物の予測範囲の広がりなどから目標物に対して算出した信頼度が設けられている。この実施の形態においては、各観測点において、各々の目標物に対する信頼度の値からそれらのうちの最大値を求め、この最大値を優先度として用いて削除する観測点を選択する。
【００７１】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、追尾アルゴリズムが使用する各観測点の目標物に対する信頼度の最大値を求め、これを優先度として用いて、優先度の低いもの、すなわち、目標物に対する信頼度の最大値の値の小さい観測点を削除するようにしたので、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００７２】
実施の形態１３．
上述の実施の形態１２では、追尾アルゴリズムが使用する観測点と各々の目標物の信頼度の最大値を各観測点毎に求め、この値を用いて削除する観測点を選択したが、この実施の形態においては、最大値ではなく、各観測点の各々の目標物に対する信頼度の総和または積を用いて削除する観測点を選択する。
【００７３】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、追尾アルゴリズムが使用する観測点の各目標物に対する信頼度の総和または積を求め、これを優先度として用いて、優先度の低いもの、すなわち、各目標物に対する信頼度の総和の値の小さい観測点を削除するようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００７４】
実施の形態１４．
上述の実施の形態７では、単純に信頼度の低い観測点を削除対象としたが、観測点の削除によって対応する観測点が無くなる目標物がある場合には、その観測点の削除を止め、削除によって対応する観測点が無くなる目標物がない観測点の中で削除対象を選択するようにしてもよい。
【００７５】
実施の形態１５．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２における追尾装置の探索木の一部削除における優先度の決め方の他の例について図７を用いて説明する。図７（ａ）は、上述の図３と同様のクラスタの例であり、図７（ｂ）及び（ｃ）はこの実施の形態おける探索木の一部削除処理により図７（ａ）のクラスタが２つに分割して出来たクラスタである。
【００７６】
次式の行列式は、図７（ａ）のクラスタの各観測点の各々の目標物に対する信頼度を示した信頼度行列である。この信頼度行列は、上述の従来例で示した行列Ωの１／０を信頼度で置き換えたものなので、目標物と観測点の対応については行列Ωと同じであるため、ここではその説明を省略し、行列Ωを参照することとする。
【００７７】
【数２】
0003638234.tif 000004
【００７８】
いま、図７（ａ）の各観測点の信頼度が上式（２）の信頼度行列で表されている時、行列の各要素の値から、最も低い信頼度となる観測点はｙ３であるが、観測点ｙ２のように２つの目標物の両方に対応する可能性のある観測点、すなわち、クラスタを形成する際に連結要因になっている観測点の信頼度が、「目標物別に見た場合に最大の信頼度を示さない場合」である時、この点を削除することで、クラスタを分断することができる。
【００７９】
図７の例では、目標物ｔ１に対する信頼度が最も高いのは観測点ｙ４であり、一方、目標物ｔ２に対する信頼度が最も高いのは観測点ｙ１である。従って、観測点ｙ２は、目標物ｔ１に対してもｔ２に対しても信頼度が最も高いわけではないので、「目標物別に見た場合に最大の信頼度を示さない観測点」となる。そこで、この観測点ｙ２を削除し、図７（ａ）のクラスタを図７（ｂ）と図７（ｃ）の２つに分割し処理させる。これにより計算量を削減できる。
【００８０】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、クラスタを形成する際の連結要因になっている観測点が「目標物別に見た場合に最大の信頼度を示さない観測点」である場合には、それを削除することにより演算量を減らすようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができる。
【００８１】
実施の形態１６．
上述の実施の形態７では、観測点を削除して処理を行なう例について述べたが、追尾装置にまだ計算余力が残っている場合には、既に処理を行なった結果を利用して、削除した観測点を加えて再計算を行なうようにしてもよい。また、予め複数の観測点を削除した状態で算出を行ない、その後、計算余力が許す限り、削除した観測点を加えていくという方法もある。
【００８２】
図５及び図８を用いて説明する。図５の観測点ｙ１の信頼度が最も低かったとする。この場合、以下の（１）〜（５）の手順を踏むことによって、最初から観測点ｙ１を外さなかった時と同じ結果を得ることができる。
【００８３】
（１）観測点ｙ１を除いて全ての組合せ毎の信頼度を求め、その値を目標物と観測点の対応する位置に加算していく。これにより、図８の表８０（Table A）が作成される。このとき、計算余力が残っていたとする。
【００８４】
（２）そこで、観測点ｙ１を加える。
【００８５】
（３）まず、ｙ１がクラッタ(対応する目標なし)の場合の算出を行なう。これは、上述の手順（１）で求めた表８０（Table A）の要素に対して、ｙ１が対応する目標なしの場合の信頼度を乗算したものになる。これにより、ｙ１がクラッタの場合の各対応における信頼度を示す図８の表８１（Table B）ができる。
【００８６】
（４）次に、ｙ１が目標物ｔ２である場合の組合せを求める。これにより、図８の一番左の表８２（Table C）が作成される。
【００８７】
（５）上述の手順（３）と（４）で作成した表８１及び８２（Table B 及び Table C）を統合し、最終的な表８３（Table D）を作成する。
【００８８】
この実施の形態においては、上述の実施の形態１及び２と同様の効果が得られるとともに、さらに、一部削除後の追尾処理が終了した時に、装置に計算余力が残っている場合には、既に処理を行なった結果を利用して、削除した部分を加えて再計算を行なうようにしたので、装置に演算能力の余裕の無い場合には、探索木の中で優先度の低い一部を削除して追尾処理を行い、演算余力がある場合には、既に処理を行った結果を利用して削除した部分を加え直して再計算することができるので、常に、計算余力が許す限りの最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【００８９】
実施の形態１７．
図９を用いて説明する。回転式のレーダにおいて、目標物(移動後の予測領域)の分布が図９のようになっており、かつ、観測点の入力から追尾処理の結果を出力するまでの許容遅延が図上の回転で数度程度とされている時、観測点及び目標物が何も存在しない図９の網掛けとなっている領域４０及び４１を観測している間、追尾処理装置にとって必要な処理がない。そこで、先に縮退を行なって既に結果を出している各目標物について、観測点の削除などの縮退を行なわなかった場合の計算をやり直し、装置内部に持つ、各目標の情報を更新することによって、次に観測点の入力があった際、縮退を行なわなかった場合と同様の処理を行なわせることができる。
【００９０】
また、図９のように追尾処理装置が空く時間(観測点の入力がない時間)が複数に分かれている時、１つの空き時間で処理が終了しなくても、観測点入力がある間は処理を中断し、観測点に対する処理終了後に中断した処理を再開させることもできる。
【００９１】
この実施の形態においては、観測点の入力のない空き時間に、縮退を行わない場合の演算が可能な演算余力が装置に残っている場合には、すでに縮退を行って追尾処理の結果を出している目標物について、今度は、縮退を行わない場合の追尾処理を行うようにしたので、観測点の入力のない空き時間を有効に利用することにより、追尾性能を向上させることができる。
【００９２】
実施の形態１８．
上述の実施の形態１７では、観測点の入力の空き時間に縮退を行なわなかった時の処理を行なうとしたが、縮退を行なわなかった場合の処理ができるほど計算機能力が無い場合、縮退を行なう方法ではあるものの、より縮退の度合が少ない別の縮退処理を行なわせることもできる。
【００９３】
この実施の形態においても、観測点の入力のない空き時間に、他の演算が可能な演算余力が装置に残っている場合には、その演算余力が許す限り、すでに縮退を行って追尾処理の結果を出している目標物について、今度は、より縮退の度合いが少ない別の縮退処理を行った場合の追尾処理を行うようにしたので、観測点の入力のない空き時間を有効に利用することにより、追尾性能を向上させることができる。
【００９４】
【発明の効果】
この発明は、複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、生成された上記クラスタに対する追尾処理の一部を切り捨てる追尾処理縮退手段と、一部削除後の上記クラスタに関し、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備え、上記追尾処理縮退手段が、上記クラスタ生成手段により生成された上記クラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、上記探索木の一部を削除する枝苅り部と、を備え、上記探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、上記信頼度を優先度として、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行い、上記探索木の根からの段数を第二の優先度として設定し、上記優先度よりも上記第二の優先度を優先して用いて、上記追尾処理縮退手段が、上記優先度の高い節よりも、上記探索木の根からの段数の高いものを優先させて縮退を行う多目標追尾装置である。当該構成により、追尾処理の縮退を行うようにしたので、縮退を行った分、追尾性能の低下を多少招くものの、処理に必要な計算量を減らすことができ、その結果、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、組合せを考慮した追尾処理を実現することができ、装置の小型化及びコスト削減を図ることができるという効果が得られる。また、追尾処理縮退手段が、クラスタ生成手段により生成されたクラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、探索木の一部を削除する枝苅り部と、を備えているので、クラスタの追尾処理を探索木構造で表現することにより、観測点と目標物との各組合せの関係をわかりやすく表現することができるという効果が得られる。また、探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、信頼度を優先度として、追尾処理縮退手段が、優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行うので、削除処理が容易であるとともに、優先度の低い節を削除するため、演算量を削減すると同時に追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。また、探索木の根からの段数を第二の優先度として設定し、各節毎に設定した優先度または各節までの信頼度の和及び積よりも第二の優先度を優先して用いて、追尾処理縮退手段が、優先度の高い節よりも、探索木の根からの段数の高いものを優先させて縮退を行うようにしたので、実質的に重要なものを優先的に処理することが可能になり、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
また、この発明は、複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、生成された上記クラスタに対する追尾処理の一部を切り捨てる追尾処理縮退手段と、一部削除後の上記クラスタに関し、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備え、上記追尾処理縮退手段が、上記クラスタ生成手段により生成された上記クラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、上記探索木の一部を削除する枝苅り部と、を備え、上記観測点毎に信頼度を予め設定しておき、上記追尾処理縮退手段が、上記信頼度の低い観測点を削除して上記探索木を生成することにより、上記追尾処理の縮退を行なう多目標追尾装置である。また、追尾処理縮退手段が、クラスタ生成手段により生成されたクラスタに対する追尾処理を探索木として表現する探索木生成部と、探索木の一部を削除する枝苅り部と、を備えているので、クラスタの追尾処理を探索木構造で表現することにより、観測点と目標物との各組合せの関係をわかりやすく表現することができるという効果が得られる。また、観測点毎に信頼度を予め設定しておき、追尾処理縮退手段が、信頼度の低い観測点を削除して探索木を生成することにより、追尾処理の縮退を行なうようにしたので、信頼度の低い観測点を削除して縮退を行うため、縮退による追尾性能の低下はほとんどなく、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【００９５】
また、追尾処理縮退手段と組合せ推論手段とが一体で構成され、組合せについての可能性の演算実行中に、演算の各々について、処理を行うか、または、処理を行わないかを決定することにより、追尾処理の縮退を行うようにしたので、予測による一部削除ではなく、実際の処理に合わせて、追尾処理の一部を放棄するようにしたので、放棄すべき部分の選択がより適切になり、追尾性能を向上させることができるという効果が得られる。
【００９８】
また、探索木を構成する個々の節に対して予め信頼度を設けておき、探索木の根から個々の節までの信頼度の和及び積のいずれか一方を優先度として、追尾処理縮退手段が、優先度の高い節の処理を優先させて縮退を行うので、優先度の優劣がさらに明確になり、優先度の本当に低いものを削除することが可能になるため、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０１】
また、観測点の電力を信頼度として設定し、それを優先度として用いて縮退を行うので、電力値が低く、観測の精度（信頼度）が低い観測点を削除するようにしたので、縮退による追尾性能への影響はほとんどなく、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０２】
また、観測点のＳ／Ｎ比を信頼度として設定し、観測点のＳ／Ｎ比を優先度として用いて縮退を行うようにしたので、Ｓ／Ｎ比が低く、観測の精度（信頼度）が低いものを削除するため、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、縮退により演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０３】
また、観測点の周波数帯域を信頼度として設定し、それを優先度として用いて縮退を行うようにし、信頼度の低いものを削除するようにしたので、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０４】
また、観測点からいずれかの目標物までの最短距離を信頼度として設定し、それを優先度として用いて、優先度の低いもの、すなわち、いずれの目標物からも最も離れている観測点を削除するようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０５】
また、各目標物に対する信頼度を観測点毎に予め設定しておき、信頼度のうちの最大値を優先度として用いて、優先度の低いもの、すなわち、目標物に対する信頼度の最大値の値の小さい観測点を削除するようにしたので、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０６】
また、各目標物に対する信頼度を観測点毎に予め設定しておき、観測点毎に、各目標物に対する信頼度の和及び積のいずれか一方を優先度として求めて、優先度の低いもの、すなわち、各目標物に対する信頼度の和及び積の値の小さい観測点を削除するようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０７】
また、観測点の削除によって対応する観測点が無くなる目標物が生じないように、削除すべき観測点を選択するようにしたので、追尾処理の信頼性がさらに向上し、高い追尾性能を確保することができるという効果が得られる。
【０１０８】
また、クラスタを生成する際に連結要因となっている観測点を優先的に削除して、クラスタを分割することにより縮退を行い、特に、クラスタを形成する際の連結要因になっている観測点が「目標物別に見た場合に最大の信頼度を示さない観測点」である場合には、それを削除することにより演算量を減らすようにしたので、追尾性能に影響を及ぼすことはほとんどなく、演算量を削減するにもかかわらず追尾性能を高く保持することができるという効果が得られる。
【０１０９】
また、１つ以上の観測点を削除して追尾処理を行なった後に、処理の結果を用いて、削除した観測点を１つずつ加えて再度追尾処理を行なうので、装置に演算能力の余裕の無い場合には、探索木の中で優先度の低い一部を削除して追尾処理を行い、演算余力がある場合には、既に処理を行った結果を利用して削除した部分を加え直して再計算することができるので、常に、計算余力が許す限りの最良の追尾性能で処理を行うことができるという効果が得られる。
【０１１０】
また、縮退を行って追尾処理をすでに行なった目標物に対して、装置に計算余力が残っている場合に、観測点の入力がない空き時間において、縮退を行わない場合の追尾処理を再度行い、縮退を行わない場合の追尾処理の結果を元に、目標物航跡更新手段が航跡情報を再更新するようにしたので、観測点の入力のない空き時間を有効に利用することにより、追尾性能をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【０１１１】
また、縮退を行って追尾処理をすでに行なった目標物に対して、装置に計算余力が残っている場合に、計算余力に応じて、より縮退の度合いの少ないケースの追尾処理を再度行い、ケースの追尾処理の結果を元に、目標物航跡更新手段が航跡情報を再更新するようにしたので、観測点の入力のない空き時間に、他の演算が可能な演算余力が装置に残っている場合には、その演算余力が許す限り、すでに縮退を行って追尾処理の結果を出している目標物について、今度は、より縮退の度合いが少ない別の縮退処理を行った場合の追尾処理を行うようにしたので、観測点の入力のない空き時間を有効に利用することにより、追尾性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態１における多目標追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図２】  本発明の実施の形態２における多目標追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図３】  本発明の実施の形態３〜６における多目標追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示した説明図である。
【図４】  本発明の実施の形態３〜６における多目標追尾装置の動作を説明するための探索木の例を示した説明図である。
【図５】  本発明の実施の形態７〜１４における多目標追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示した説明図である。
【図６】  本発明の実施の形態７〜１４における多目標追尾装置の動作を説明するための探索木の例を示した説明図である。
【図７】  本発明の実施の形態１５における多目標追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示した説明図である。
【図８】  本発明の実施の形態１６における多目標追尾装置の動作を説明するための探索木の例を示した説明図である。
【図９】  本発明の実施の形態１７〜１８における多目標追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図１０】  従来の追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示した説明図である。
【符号の説明】
１  入力線、２  予測領域生成部、３  クラスタ生成部、４  探索木枝苅り部、５  組合せ推論部、６  目標物航跡更新部、７  出力線、９  枝苅り機能付き組合せ推論部。
【図１】
0003638234.tif 000005
【図２】
0003638234.tif 000006
【図３】
0003638234.tif 000007
【図４】
0003638234.tif 000008
【図５】
0003638234.tif 000009
【図６】
0003638234.tif 000010
【図７】
0003638234.tif 000011
【図８】
0003638234.tif 000012
【図９】
0003638234.tif 000013
【図１０】
0003638234.tif 000014