(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサなどの検知手段によって取得した目標の方位データから、前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point  to   Approach）を推定する最接近点推定装置において、前記センサにおいて検知した前記目標の方位データによって、最接近点方位と、前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻とからなる各最接近点データのうちいずれか１つの最接近点データ（以下、該いずれか1つの最接近点データを「最接近点設定データ」と称する）を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する設定部と、前記設定部において設定された各々の前記最接近点設定データ毎に、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づき,  第1の所定の理論式で算出される第１の誤差が最小となるように、残り２つの最接近点データを推定することで、最接近点方位と速度比率と最接近点時刻からなる一組の最接近点データ列を得る推定部と、各組の前記最接近点データ列毎に、前記方位データと前記最接近点データ列の各データとに基づき、第２の所定の理論式から第２の誤差を計算する計算部と、前記目標が前記最接近点を通過する前に前記第２の誤差が最小になるように前記最接近点データを決定する決定部とを備え、前記決定部によって決定した前記最接近点データに基づいて前記最接近点を推定することを特徴とする最接近点推定装置。
【請求項２】
前記設定部は前記方位データにより前記最接近点方位（以下、最接近点設定データと称する）を設定するものであり、前記推定部は前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記速度比率と前記最接近点時刻（以下、速度比率と最接近点時刻とを最接近点データと称する）とを推定するものであり、前記計算部は前記最接近点設定データと前記最接近点データに対する前記方位データの誤差を計算するものであり、前記決定部は、前記誤差に基づいて前記最接近点設定データと前記最接近点データとを決定するものであることを特徴とする請求項１に記載の最接近点推定装置。
【請求項３】
前記設定部は前記方位データにより前記最接近点時刻（以下、最接近点設定データと称する）を設定するものであり、前記推定部は前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記速度比率と前記最接近点方位（以下、速度比率と最接近点の方位とを最接近点データと称する）とを推定するものであり、前記計算部は前記最接近点設定データと前記最接近点データに対する前記方位データの誤差を計算するものであり、前記決定部は前記誤差に基づいて前記最接近点設定データと前記最接近点データとを決定するものであることを特徴とする請求項１に記載の最接近点推定装置。
【請求項４】
前記方位データにより前記速度比率（以下、最接近点設定データと称する）を設定する設定部と、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記最接近点時刻と前記最接近点方位（以下、最接近点時刻と最接近点方位とを最接近点データと称する）とを推定する推定部と、前記最接近点設定データと前記最接近点データに対する前記方位データの誤差を計算する計算部と、前記誤差に基づいて前記最接近点設定データと前記最接近点データとを決定する決定部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の最接近点推定装置。
【請求項５】
前記最接近点設定データと前記最接近点データとセンサなどの検知手段によって取得した前記目標の周波数データとに基づいて、
前記目標の深度比率を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する追尾情報設定部と、前記追尾情報設定部において設定された各々の前記深度比率毎に、前記最接近点設定データと前記最接近点データと前記周波数データと、前記深度比率とに基づいて前記目標の周波数と前記目標の速度とからなる追尾推定データを推定することで、前記最接近点設定データと前記最接近点データと前記深度比率と前記追尾推定データとからなる一組の追尾情報データ列とを得る追尾情報推定部と、各組の前記追尾情報データ列毎に、  前記周波数データと前記追尾情報データ列の各データとに基づき、所定の第３の理論式と前記追尾推定データとを比較して前期追尾推定データに対する誤差を算出する計算部と、前記誤差が最小になるよう、前記深度比率と前記目標の周波数と前記目標の速度とからなる追尾情報を決定する決定部とを備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の最接近点推定装置。
【請求項６】
前記最接近点データのうち少なくとも１つの最接近点データを再推定する再推定部を備え、前記再推定部において得られた推定結果を前記計算部に出力することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の最接近点推定装置。
【請求項７】
自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point to Approach）を推定する最接近点推定装置において、前記方位データにより最接近点方位（以下、最接近点設定データと称する）を推定する初期推定部と、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、速度比率と最接近点時刻とを最接近点データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定する推定部とからなることを特徴とする最接近点推定装置。
【請求項８】
前記方位データをあらかじめスムージングするスムージング部を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の最接近点推定装置。
【請求項９】
前記最接近点データによって前記最接近点データの代表点を抽出する抽出部を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の最接近点推定装置。
【請求項１０】
センサなどの検知手段によって取得した目標の方位データから、前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point  to   Approach）を推定する最接近点推定方法において、前記センサにおいて検知した前記目標の方位データによって、最接近点方位と、前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻とからなる各最接近点データのうちいずれか１つの最接近点データ（以下、該いずれか1つの最接近点データを「最接近点設定データ」と称する）を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する設定部と、前記設定部において設定された各々の前記最接近点設定データ毎に、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づき,  第1の所定の理論式で算出される第１の誤差が最小となるように、残り２つの最接近点データを推定することで、最接近点方位と速度比率と最接近点時刻からなる一組の最接近点データ列を得る推定部と、各組の前記最接近点設定データ列毎に、前記方位データと前記最接近点データ列の各データとに基づき、第２の所定の理論式から第２の誤差を計算する計算部と、前記目標が前記最接近点を通過する前に前記第２の誤差が最小になるように前記最接近点データを決定する決定部とを備え、前記決定部によって決定した前記最接近点データに基づいて前記最接近点を推定することを特徴とする最接近点推定方法。
【請求項１１】
前記方位データにより前記最接近点方位（以下、最接近点設定データと称する）を設定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記速度比率と前記最接近点時刻（以下、速度比率と最接近点時刻とを最接近点データと称する）とを推定し、前記最接近点設定データと前記最接近点データとに対する前記方位データの誤差を計算し、前記誤差に基づいて前記最接近点設定データと前記最接近点データとを決定することを特徴とする請求項１０に記載の最接近点推定方法。
【請求項１２】
前記方位データにより前記最接近点時刻（以下、最接近点設定データと称する）を設定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記速度比率と前記最接近点方位（以下、速度比率と最接近点方位とを最接近点データと称する）とを推定し、前記最接近点設定データと前記最接近点データとに対する前記方位データの誤差を計算し、前記誤差に基づいて前記最接近点設定データと最接近点データとを決定することを特徴とする請求項１０に記載の最接近点推定方法。
【請求項１３】
前記方位データにより前記速度比率（以下、最接近点設定データと称する）を設定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記最接近点時刻と前記最接近点の方位（以下、最接近点時刻と最接近点方位とを最接近点データと称する）とを推定し、前記最接近点設定データと前記最接近点データとに対する前記方位データの誤差を計算し、前記誤差に基づいて前記最接近点設定データと前記最接近点データとを決定することを特徴とする請求項１０に記載の最接近点推定方法。
【請求項１４】
前記最接近点設定データと前記最接近点データとセンサなどの検知手段によって取得した前記目標の周波数データとに基づいて、前記目標の深度比率を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する追尾情報設定部と、前記追尾情報設定部において設定された各々の前記深度比率毎に、前記最接近点設定データと前記最接近点データと前記周波数データと、前記深度比率とに基づいて前記目標の周波数と前記目標の速度とからなる追尾推定データを推定することで、前記最接近点設定データと前記最接近点データと前記深度比率と前記追尾推定データとからなる一組の追尾情報データ列とを得る追尾情報推定部と、各組の前記追尾情報データ列毎に、  前記周波数データと前記追尾情報データ列の各データとに基づき、所定の第３の理論式と前記追尾推定データとを比較して前期追尾推定データに対する誤差を算出する計算部と、前記誤差が最小になるよう、前記深度比率と前記目標の周波数と前記目標の速度とからなる追尾情報を決定する決定部とを備えることを特徴とする請求項１０または１４のいずれか一項に記載の最接近点推定方法。
【請求項１５】
前記決定部で得られた最接近点情報のうち少なくとも１つの最接近点データを再推定し、得られた推定結果によって前記方位データの誤差を計算することを特徴とする請求項１０または１４のいずれか一項に記載の最接近点推定方法。
【請求項１６】
自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point to Approach）を推定する最接近点推定方法において、前記方位データにより最接近点方位（以下、最接近点設定データと称する）を推定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、速度比率と最接近点時刻とを最接近点データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定することを特徴とする最接近点推定方法。
【請求項１７】
前記方位データをあらかじめスムージングすることを特徴とする請求項１０から１６のいずれか１項に記載の最接近点推定方法。
【請求項１８】
前記最接近点データによって前記最接近点データの代表点を抽出することを特徴とする請求項１０から１７のいずれか１項に記載の最接近点推定方法。

【請求項１９】
センサなどの検知手段によって取得した目標の方位データから、前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point to Approach）を推定して前記目標を追尾する目標追尾装置において、前記センサにおいて検知した前記目標の方位データによって、最接近点方位と、前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻とからなる最接近点データのうちいずれか１つの最接近点データ（以下、  該いずれか1つの最接近点データを「最接近点設定データ」と称する）を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する設定部と、前記設定部において設定した各々の前記最接近点設定データ毎に、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づき,  第1の所定の理論式で算出される第１の誤差が最小となるように、残り２つの最接近点データを推定することで、最接近点方位と速度比率と最接近点時刻からなる一組の最接近点データ列を得る推定部と、各組の前記最接近点データ列毎に、前記方位データと前記最接近点データ列の各データとに基づき、第２の所定の理論式から第２の誤差を計算する計算部と、前記目標が前記最接近点を通過する前に前記第２の誤差が最小になるように前記最接近点データを決定する決定部とを備え、  前記決定部によって決定した前記最接近点データに基づいて前記最接近点を推定して、前記目標を追尾することを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２０】
センサなどの検知手段によって取得した目標の方位データから、前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point to Approach）を推定して前記目標を追尾する目標追尾方法において、前記センサにおいて検知した前記目標の方位データによって、最接近点方位と、前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻とからなる最接近点データのうちいずれか１つの最接近点データ（以下、  該いずれか1つの最接近点データを「最接近点設定データ」と称する）を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する設定部と、前記設定部において設定した各々の前記最接近点設定データ毎に、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づき,  第1の所定の理論式で算出される第１の誤差が最小となるように、残り２つの最接近点データを推定することで、最接近点方位と速度比率と最接近点時刻からなる一組の最接近点データ列を得る推定部と、各組の前記最接近点データ列毎に、前記方位データと前記最接近点データ列の各データとに基づき、第２の所定の理論式から第２の誤差を計算する計算部と、前記目標が前記最接近点を通過する前に前記第２の誤差が最小になるように前記最接近点データを決定する決定部とを備え、  前記決定部によって決定した前記最接近点データに基づいて前記最接近点を推定して、前記目標を追尾することを特徴とする目標追尾方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、最接近点（Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ；以下、ＣＰＡと称する）推定方法及びその装置に関し、特に、センサなどの検知手段によって取得した目標の方位データから、センサの最接近点の位置情報、速度情報、周波数情報などを推定する方法及び装置に関する。
【０００２】
また、本発明は、ＣＰＡを検出し、得られたＣＰＡに基づいて目標の追尾をする方法及び装置に関する。
【０００３】
【従来の技術】
船舶、航空機などの目標の追尾処理において、目標となる船舶、航空機などとの衝突回避などを行うためには、目標の方位変化、および、周波数変化（すなわちドップラ変化）のデータから、ＣＰＡを検出することは重要な意味を持っている。従来の目標追尾装置の一例が、ドップラ計測装置として特開平９−２８１２２４号公報などに記載されている。
【０００４】
図１１は上記公報に記載されているドップラ計測装置の一実施形態を示すブロック図である。図１１において、音響センサ１２１は、受信した音響信号を電気信号に変換し、電気信号に変換された音響信号を周波数分析部１２２に送出する。周波数分析部１２２は、音響信号を分析パラメータ（周波数帯域や周波数分解能等）に従って周波数分析を行い、分析された結果を記録部１２３に送る。
【０００５】
記録部１２３は、紙面上に周波数分析された結果を白黒の濃淡で表示する。ここで、オペレータは記録部１２３の紙面上に表示された信号を監視し、船舶の存在有無を確認する。また、周波数分析部１２２は、この実施の形態ドップラー計測装置１１０内のデータ記憶部１１１にも分析データを送る。
【０００６】
データ記憶部１１１は、周波数分析部１２２の結果を一定時間記憶する。データ記憶部１１１は、記憶媒体としてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）で構成され、少なくともドップラー計測（最接近距離計測）に必要な時間分の記憶容量を持っている。データ抽出部１１２は、オペレータが入力した数値からドップラー信号のみの周波数分析データ（実データ）の範囲を決定し、データ記憶部１１１から周波数分析データを切り出す。
【０００７】
疑似データ作成部１１３は、実データとの相関を計算するための対象データとして、信号パラメータが既知である疑似データをオペレータが作成する。比較部１１４は、データ抽出部１１２から切り出された実データと疑似データ作成部１１３で作成された疑似データとの相関を計算し、相関が最も大きくなったときに最接近距離を出力し、結果が出るまでパラメータを変えて疑似データ作成部１１３に、再度疑似データを作成するように命令を出す。
【０００８】
図１２は一実施の形態における最接近距離を求める要領を示す説明図である。図１２において、実船舶の航跡１２０により音響センサ１２１がドップラー信号を受信し、周波数分析出力により実データａを得たとする。この実データａから、上述したように最接近距離Ｒを求めるのではなく、以下に示す疑似データｂと比較する。
【０００９】
先ず、疑似船舶の航跡１との最接近距離Ｒ１を設定する。この距離Ｒ１は実際の最接近距離Ｒよりも小さいと推定される。この距離Ｒ１に基づいて疑似データｂのうちの第１のデータ４を作成する。次に、疑似船舶２の最接近距離Ｒ２を距離Ｒ１より大き目に設定して、第２のデータ５を作成する。その次に、疑似船舶の航跡２による最接近距離Ｒ２よりも大なる距離Ｒ３に基づいて第３のデータ６を作成する。
【００１０】
ここでは、最接近距離をパラメータとして、第１乃至第３のデータ４、５、６を作成する。これらの各データ４、５、６を、実データａと比較して、相関を計算し、この相関関係の程度（以下相関度と称す）の最も大きいものを選んで最接近距離Ｒとする。ここでは、第２のデータ５が最も相関度が大きいので、この似データ５を実データａと見なす。
【００１１】
この場合は、３つの疑似データが用意されたが、更に精度を高めたい場合には、より多くの疑似データを用意する。
【００１２】
以上のように、この実施の形態のドップラー計測装置１１０は、周波数分析部１２２の分析結果を一時的に記憶するデータ記憶部１１１と、データ記憶部１１１から計測に必要な実データを切り出すデータ抽出部１１２と、疑似データを作成する疑似データ作成部１１３と、実データと疑似データとの相関を計測する比較部１１４とを備えているとしている。
【００１３】
また、図１３（Ａ）は時間変化における方位変化を示す図であり、図１３（Ｂ）は時間変化における周波数変化を示す図である。目標がＣＰＡを通過する時に、方位データは図１３（Ａ）に示すように急激に変化する。従来の装置においては、オペレータが図１３（Ａ）に示すようなパターンからＣＰＡを推定し、方位データが急に変化したと思われる部分（図１３（Ａ）での９１，９２）を手動で指定し、以下の近似式を用いることにより、ＣＰＡ時刻（ｔｃ）、ＣＰＡ方位（θ）、ＣＰＡレンジ（Ｒ）を決定していた。
【００１４】
ｔｃ  ＝  （ｔ１＋ｔ２）／２
θ  ＝  （θ１＋θ２）／２
Ｒ  ＝  ２・Δθ／Δｔ
ただし、ｔ１、ｔ２は方位データが急に変化したと思われる時間であり、θ１、θ２は時間ｔ１、ｔ２にそれぞれ対応した方位を示している。また、Δｔはｔ２−ｔ１を示し、Δθはθ２−θ１を示している。
【００１５】
またドップラ変化に対しても、周波数データは、図１３（Ｂ）に示すように、目標がＣＰＡを通過する時に、大きく変化する。そして、上記の方位データからＣＰＡを推定するのと同様に、オペレータが、図１３（Ｂ）に示すようなパターンからＣＰＡを推定し、周波数データの変化が急な部分（図１３（Ｂ）での９３，９４）を手動で指定することにより、以下の近似式を用いることにより、目標の真の周波数（ｆｃ）、目標の速度（Ｖ）、ＣＰＡレンジ（Ｒ）を決定していた。
【００１６】
ｆｃ  ＝  （ｆ１＋ｆ２）／２
Ｖ  ＝  （Δｆ・ｃ）／（２・ｆｃ）
Ｒ  ＝  Δｔ・Ｖ／２
ただし、ｔ１、ｔ２は周波数データが急に変化したと思われる時間であり、ｆ１、ｆ２は時間ｔ１、ｔ２にそれぞれ対応した周波数を示している。また、Δθはθ２−θ１を示している。
【００１７】
さらに、特開平２−２１８９８７号公報には、ＣＰＡ推定方法の１例が最接近距離測定方法及び装置として記載されている。この公報によると、目標との距離、及び、目標の速度を入力として与えた場合の最接近距離を測定する方法が示されているが、ＣＰＡ推定の際に目標との距離や目標の速度を求めるためには、やはり上記のように、目標の方位データ、及び周波数データからＣＰＡを検出する技術が必要であり、ＣＰＡの検出時には、オペレータを必要としていた。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記に示した従来技術においては、オペレータが、目標の方位データなどのパターンを認識し、手動で、方位データ、周波数データを指定しなければならない。そのため、ＣＰＡ予測のために、オペレータによる装置の操作が必要になる。
【００１９】
また、上記のオペレータによる操作は手動で行われる。ＣＰＡ予測において行う操作は、方位データ、周波数データが急に変化する部分である。そのため、なめらかなデータ曲線が急に変化した場合には、その変化部分を指定するのは難しい。また、目標の方位データには、ノイズ成分が含まれているので、オペレータの指定する値に幅が生じてしまい、決定されたＣＰＡに誤差が生じる場合もある。そのため、決定されたＣＰＡデータの信頼度が低かった。
【００２０】
さらに、オペレータが、ＣＰＡを推定する時には、既に、目標がＣＰＡを通過しているため、決定したＣＰＡの利用価値が低い。すなわち、目標がＣＰＡを通過してからＣＰＡを予測したのでは、自船などと目標との衝突回避などを行うことができない。そのため、目標がＣＰＡを通過する前にＣＰＡ推定を行うことが望まれている。
【００２１】
（発明の目的）
本発明の目的は、オペレータの操作によらず、目標の最接近点を推定する方法及びその装置を提供することにある。
【００２２】
また、本発明の他の目的は、目標がＣＰＡに近づいている時、すなわち、目標がＣＰＡに達する以前にも、ＣＰＡを推定する方法及びその装置を提供することにある。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
本発明は、センサなどの検知手段によって取得した目標の方位データから、前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point to Approach）を推定する最接近点推定装置において、前記センサにおいて検知した前記目標の方位データによって、最接近点方位と、前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻とからなる各最接近点データのうちいずれか１つの最接近点データ（以下、該いずれか1つの最接近点データを「最接近点設定データ」と称する）を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定する設定部と、前記設定部において設定した各々の前記最接近点設定データ毎に、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて、第１の所定の理論式との第１の誤差を小さくするように残りの最接近点データを推定することで、最接近点方位と、速度比率と最接近点時刻からなる一組の最接近点データ列を得る推定部と、各組の前記最接近点データ列毎に、前記方位データと前記最接近点データ列の各データに基づき、第２の所定の理論式から第２の誤差を計算する計算部と、前記第２の誤差に基づいて前記目標が前記最接近点を通過する前に前記第２の誤差が最小となるように前記最接近点データを決定する決定部とを備え、前記決定部によって決定した前記最接近点データに基づいて前記最接近点を推定することを特徴とする。
【００２４】
また、自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（ＣＰＡ；Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）を推定する最接近点推定装置において、前記方位データにより最接近点方位（以下、最接近点設定データと称する）を推定する初期推定部と、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、速度比率と最接近点時刻とを最接近点データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定する推定部とからなることを特徴とする。
【００２５】
さらに、自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（ＣＰＡ；Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）を推定する最接近点推定装置において、前記方位データにより前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、最接近点設定データと称する）を推定する初期推定部と、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、最接近点方位（以下、速度比率と最接近点方位とを最接近点推定データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定する推定部とからなることを特徴とする。
【００２６】
さらにまた、自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（ＣＰＡ；Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）を推定するＣＰＡ推定装置において、前記方位データにより前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率（以下、最接近点設定データと称する）を推定する初期推定部と、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて最接近点方位と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、最接近点方位と最接近点時刻とを最接近点推定データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定する推定部とからなることを特徴とする。
【００２７】
本発明は、センサなどによって検知した目標の方位データから、前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（CPA；Closest Point to Approach）を推定する最接近点推定方法において、前記センサにおいて検知した前記目標の方位データによって、最接近点方位と、前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻からなる最接近点データとのうちいずれか１つの最接近点データ（以下、該いずれか1つの最接近点データを「最接近点設定データ」と称する）を所定の探索範囲内にて所定の探索刻みで設定し、設定した各々の前記最接近点設定データ毎に、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて、第１の所定の理論式との第１の誤差を小さくするように残りの最接近点データを推定することで、最接近点方位と、速度比率と、最接近点時刻とからなる一組の最接近点データ列を得る推定部と、各組の前記最接近点データ列毎に、前記方位データと前記最接近点データ列の各データに基づき第２の所定の理論式から第２の誤差を計算し、前記第２の誤差に基づいて前記目標が前記最接近点を通過する前に前記第２の誤差が最小となるように前記最接近点データを決定し、前記決定した前記最接近点データに基づいて前記最接近点を推定することを特徴とする。
【００２８】
また、自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（ＣＰＡ；Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）を推定する最接近点推定方法において、前記方位データにより前記最接近点方位（以下、最接近点設定データと称する）を推定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、前記目標が最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、速度比率と最接近点時刻とを最接近点データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定することを特徴とする。
【００２９】
さらに、自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（ＣＰＡ；Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）を推定する最接近点推定方法において、前記方位データにより前記目標が最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、最接近点設定データと称する）を推定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率と、最接近点方位（以下、速度比率と最接近点方位とを最接近点推定データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定することを特徴とする。
【００３０】
さらにまた、自船または自航空機などに設置されたセンサで目標（船舶、航空機、潜水艦など）の方位データを受信して、該方位データに基づいて前記目標が前記センサに対して最接近する最接近点（ＣＰＡ；Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  ｔｏ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）を推定する最接近点推定方法において、前記方位データにより前記目標の速度を前記最接近点の水平方向の距離である最接近点レンジで除した速度比率（以下、最接近点設定データと称する）を推定し、前記方位データと前記最接近点設定データとに基づいて最接近点方位と、前記目標が前記最接近点に到達する時刻である最接近点時刻（以下、最接近点方位と最接近点時刻とを最接近点推定データと称する）とを前記目標が前記最接近点を通過する前に推定することを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下に示す全ての実施形態では、自船または自航空機の位置を原点、自船または自航空機の速度をゼロとして記載するが、自船または自航空機の位置、速度は自明と考えられ、目標物と原点との関係で原点の方位、時刻及び速度比率は、オフセット補正により対応できるので、原点を静点としてよい。また、目標物が一定の深さ（水深もしくは水平面からの距離）で等速直線運動を行っているとして説明している。
【００３２】
（実施形態１）
本実施形態におけるＣＰＡ推定方法及びその装置について、図１を用いて説明する。図１は、本発明の一実施形態を示すブロック図である。図１において、１０はＣＰＡ予測部を示しており，１９は目標物推定部を示している。
【００３３】
ＣＰＡ予測部１０の内部には、自船などからＣＰＡの方位と、船舶、航空機、潜水艦などの目標物がＣＰＡに到達するときの時刻であるＣＰＡ時刻と、目標物の速度をＣＰＡ時刻の目標までの水平方向の距離であるＣＰＡレンジで除した速度比率との各々のＣＰＡデータのうちいずれか１つのＣＰＡデータを設定する設定部１１と、設定部１１において設定しない他の２つのＣＰＡデータを推定する推定部１２と、推定部１２において推定されたＣＰＡデータの誤差を計算する計算部１３と、推定部１２において推定されたＣＰＡデータを決定する決定部１４とが設けられている。
【００３４】
すなわち、本実施形態にかかるＣＰＡ推定装置は、たとえば、ＣＰＡ予測部１０の内部に設けた設定部１１においてＣＰＡ方位を設定した場合には、ＣＰＡ時刻と速度比率と推定部１２において推定するものである。
【００３５】
また、目標物推定部１９の内部には、ＣＰＡレンジに対する目標物の深度の比率である深度比率と、目標物の周波数と、目標物の速度とのうちいずれか１つの追尾情報を設定する追尾情報設定部１５と、追尾情報設定部１５において設定しない追尾情報を推定する追尾情報推定部１６と、追尾情報推定部１６において得られた推定結果の誤差を計算する計算部１７と、追尾情報推定部１６において推定された追尾情報を決定する決定部１８とが設けられている。
【００３６】
すなわち、本実施形態にかかるＣＰＡ推定装置は、たとえば、目標物推定部１９の内部に設けられた追尾情報設定部１５において深度比率を設定した場合には、周波数データと目標物の速度とを追尾情報推定部１２において推定するものである。
【００３７】
つぎに、設定部１１でＣＰＡ方位を設定し、ＣＰＡ時刻と速度比率とを推定する場合の手順について説明する。まず、ＣＰＡ予測部１０における手順について説明する。
【００３８】
設定部１１では、入力される目標物の方位を観測した観測データである方位データに基づいて、ＣＰＡ方位の探索範囲が設定される。なお、予め探索範囲内において目標物を観測する基準点となる探索刻みは、たとえば、１秒と設定し、その探索刻みで目標物を観測する。ＣＰＡ方位は後述する方法によって設定される。そして、「方位データ」と「ＣＰＡ方位」とが１組の情報１として推定部１２に出力される。
【００３９】
推定部１２では、情報１の「方位データ」と「ＣＰＡ方位」とに基づいて、速度比率とＣＰＡ時刻とが推定される（以下、ＣＰＡ推定データと称する）。なお、これらの推定方法は後に詳述する。そして、「方位データ」及び「ＣＰＡ方位」、「ＣＰＡ推定データ」が１組の情報２として計算部１３に出力される。
【００４０】
計算部１３では、情報２に基づいて、予め定められている理論式と「ＣＰＡ方位」、「ＣＰＡ推定データ」とが比較され、「ＣＰＡ方位」、「ＣＰＡ推定データ」に対する誤差データが算出される。そして、「ＣＰＡ方位」及び「ＣＰＡ推定データ」、「誤差データ」を１組の情報３として決定部１４に出力される。なお、理論式については後述する。
【００４１】
決定部１４では、「誤差データ」に基づいて、「ＣＰＡ方位」とＣＰＡ時刻と速度比率とが決定されＣＰＡが特定される。ＣＰＡデータはＣＰＡ方位と共に外部に出力される。さらに、ＣＰＡデータは、判定部１４から目標物推定部１９の追尾情報設定部１５にも出力される。目標物推定部１９は、上記ＣＰＡ予測部１０において予測されたＣＰＡデータを入力すると共に、さらに、センサにおいて取得した周波数データを入力し、目標物の深度比率、目標物の速度、目標物の周波数を推定するものである。
【００４２】
つぎに、目標物推定部１９について説明する。追尾情報設定部１５には、目標物のＣＰＡデータと目標物の周波数を観測した観測データである周波数データとが入力される。そして、これらのデータに基づいて、目標物の深度比率を探索するときの探索範囲が設定される。なお、予め探索範囲内において目標物を観察する基準点である探索刻みを、たとえば１秒と設定し、その探索刻みで目標物を観測する。そして、目標物の深度比率が設定される。そして、「ＣＰＡデータ」及び「周波数データ」、「深度比率」が１組の情報４として追尾情報推定部１６に出力される。
【００４３】
追尾情報推定部１６では、情報４の「ＣＰＡデータ」及び「周波数データ」、「深度比率」に基づいて、目標物の周波数と目標物の速度とが推定される。そして、「ＣＰＡデータ」及び「周波数データ」、「深度比率」、「追尾推定データ」が１組の情報５として計算部１７に出力される。
【００４４】
計算部１７では、情報５に基づいて、予め定められている理論式と目標物の周波数と目標物の速度とが比較され、目標物の周波数と目標物の速度に対する誤差データが算出される。そして、「ＣＰＡデータ」及び「周波数データ」、「深度比率」、「追尾推定データ」、「誤差データ」を１組として、それらを情報６として決定部１８に出力される。なお、理論式については後述する。
【００４５】
決定部１８では、「誤差データ」に基づいて、追尾情報が決定される。決定された追尾情報は外部に出力される。さらに、ＣＰＡ予測部１０において、方位データが次々と観測され、各時刻毎にＣＰＡの推定がなされている場合には、決定部１８から追尾情報設定部１５に、今後の周波数データを計算させるために、決定された追尾情報が出力される。
【００４６】
つぎに、図２に示すフローチャートを参照して、設定部１１でＣＰＡ方位を設定し、ＣＰＡ時刻と速度比率とを推定する場合のＣＰＡ予測部の動作について詳述する。まず、設定部１１において、ＣＰＡ方位θを探索するときの探索範囲の設定がなされ、探索範囲内を探索刻みにＣＰＡ方位θの候補が生成される。なお、探索範囲は一般には０度から３６０度である。
【００４７】
探索範囲は、実際には、時刻ｔ１，…，ｔＮまでの方位データη１，…，ηＮに対して、探索範囲はｍａｘ（η１−１８０°，…，ηＮ−１８０°）〜ｍｉｎ（η１＋１８０°，…，ηＮ＋１８０°）  （ただし、ηｉが減少している時はｍｉｎとｍａｘとを逆にした範囲）の範囲で設定される。また、探索刻みは、方位データの精度に応じて決めればよく、例えば、１度と設定することができる。
【００４８】
さらに、ｍａｘ（η１−１８０°，…，ηＮ−１８０°）〜ｍｉｎ（η１＋１８０°，…，ηＮ＋１８０°）  の範囲に加えて、方位データのノイズ分を考慮して広めに探索することができる。たとえば、ＣＰＡ方位θの測定誤差が、１０度程度のセンサを用いる場合には、ｍａｘ（η１−１８０°−１０°，…，ηＮ−１８０°−１０°）〜ｍｉｎ（η１＋１８０°＋１０°，…，ηＮ＋１８０°＋１０°）などとすればよい。この探索範囲を用いれば、方位データを観測するにつれて探索範囲は狭まっていくため、ＣＰＡ方位θの探索を効率良く行うことができる。そして、上記の探索範囲内において、ＣＰＡ方位θが設定される（ステップＳ１１）。
【００４９】
次に、設定したＣＰＡ方位θに対して、速度比率Ｍ（＝目標物の速度／ＣＰＡレンジ）を求める（ステップＳ１２）。速度比率Ｍは、例えば、以下の近似式で求めることができる。
【００５０】
Ｍ  ＝  Σｘｉ・ｙｉ／Σｘｉ２                                ……………………（１）
ただし、
ｘｉ  ＝  ｃｏｓ２（ηｉ−θ）
ｙｉ  ＝  Δηｉ＝ｄηｉ／ｄｔｉ
とする。実際の計算では、ｘｉ、ｙｉは、近似して、例えば
ｘｉ  ＝  ｃｏｓ２（（ηｉ＋ηｉ−１）／２−θ）、
ｙｉ  ＝  ηｉ  −  ηｉ−１
などとおいて計算することができる。
【００５１】
なお、上記の速度比率Mの推定式は、以下のように導出される。まず、方位と速度、距離とを示す式である
tan(ηi-θ) = V・(ti-tc)/R
の両辺をtiで偏微分すると、
Δηi = M・cos2(ηi-θ)    (M=V/R)……………………(2)
を得る。誤差
Σ(yi-M・xi)2              ……………………(2')
を小さくするMをMの推定値とすれば良い。従って、式(2')をMで偏微分した式が０となるようにすればよく、（１）を得る。
【００５３】
次に、同じくステップＳ１２において、ＣＰＡ方位θと速度比率Ｍのそれぞれに対して、ＣＰＡ時刻ｔｃを求める。ＣＰＡ時刻ｔｃは、例えば、以下の式で求めることができる。
【００５４】
ｔｃ  ＝  （Σｔｉ−Σｔａｎ（ηｉ−θ）／Ｍ）／Ｎ
ただし、Ｎはデータ数である。
【００５５】
次に、計算部１３において、予め設定されている理論式に対するＣＰＡ方位θ、速度比率Ｍ、ＣＰＡ時刻ｔｃの誤差を求める（ステップＳ１３）。誤差は、例えば、以下の式で求める。
【００５６】
Σ（ηｉ−ａｒｃｔａｎ（Ｍ・（ｔｉ−ｔｃ））−θ）２
そして、上記の誤差に基づいて、決定部１４で、ＣＰＡ方位θ、速度比率Ｍ、ＣＰＡ時刻ｔｃを出力する（ステップＳ１４）。例えば、誤差最小の時のＣＰＡ方位θ、速度比率Ｍ、ＣＰＡ時刻ｔｃを出力することができる。
【００５７】
方位データが次々と観測され、各時刻毎にＣＰＡの推定を行う場合には、ＣＰＡ方位θに対するＭの推定値（１）の分子と分母とを別々に保存すると計算を効率よくすることができる。すなわち、ｉ番目の方位データに対して、１〜ｉ−１番目の計算を繰り返す必要はなく、計算効率を高めて、効率良くＣＰＡデータを推定することができる。
【００５８】
また、ＣＰＡ時刻ｔｃを求めた計算式でも、同様にＣＰＡ方位θに対する以前の値の履歴を保存しておくことができる。そうすれば、ｉ番目の方位データに対して、１〜ｉ−１番目の計算を繰り返す必要はなく、効率良くＣＰＡを推定することができる。
【００５９】
次に、図３を用いて、目標物推定部１９の動作について説明する。まず、追尾情報設定部１５において、目標物の深度比率を探索するときの探索範囲の設定がなされる。探索範囲は、追尾情報設定部１５に目標物の深度の最大値ＤＭＡＸ、探索刻みＤｓｔｅｐ、目標物の速度Ｖを入力し、深度比率ＤＲの最大値ＤＲｍａｘと深度比率ＤＲの探索刻みＤＲｓｔｅｐとから設定される。そして、設定された探索範囲内に探索刻みで深度比率ＤＲの候補が生成される（ステップＳ１５）。
【００６０】
探索範囲は、実際には、例えば深度比率ＤＲの最大値をＤＲｍａｘ  ＝  ＤＭＡＸ・Ｍ／Ｖ、探索刻みをＤＲｓｔｅｐ  ＝  Ｄｓｔｅｐ・Ｍ／Ｖなどと設定する。目標物の速度Ｖは、初めは設定した初期値を用いて、その後は以前に求めた速度Ｖを用いることができる。また、深度比率ＤＲの最小値を０とする。探索刻みは、ＣＰＡ方位θ及び周波数データの精度や計算速度の要求に応じて決める。Ｄｓｔｅｐは、たとえば１０ｍなどと設定し、初めに与える速度Ｖはたとえば０．１ｍ／ｓなどの初期値を与えることができる。
【００６１】
次に、設定されたそれぞれの深度比率ＤＲに対して、目標物の周波数ｆｃ、目標物の速度Ｖを推定する（ステップＳ１６）。与えられたＣＰＡ時刻ｔｃ、速度比率Ｍに対して、目標物の周波数ｆｃ、目標物の速度Ｖは、例えば以下の式で求めることができる。
【００６２】
fc = (Σxi2Σfi -ΣxiΣxifi) / (N・Σxi2-(Σxi)2)
V = C・(N・Σxifi-ΣxiΣfi) /(Σxi2Σfi)
ただし、fiを時刻tiで観測された周波数データ、Cを音速、xi=V・(ti-tc)/√(1+DR2+M2・(ti-tc)2)とする。
【００６３】
上記の目標物の周波数ｆｃの推定式と目標物の速度Ｖの推定式とは、以下のように導出される。まず、周波数のドップラ効果から以下の式が成り立っている。
【００６４】
ｆｉ  ＝  ｆｃ・（１＋Ｖ  ｓｉｎ  Φｉ／Ｃ）……………………（３）
ここで、Φｉは、図４で示すように、センサ４１からＣＰＡ時刻ｔｃでの目標物の位置４２とＣＰＡ時刻ｔｃ経過後の目標物の位置４３との間の角度であり、以下の式が成り立つ。
【００６５】
sinΦi = V・(ti-tc)/√(R2+D2+V2・(ti-tc)2)
式(3)より、Σ(fi - fc・(1+V sin Φi/C))2を小さくするfc、Vを求めれば良く、当該式をfcとVとで偏微分した式が０となるようにすればよい。この関係を満たすfcとVを求めることで、  上記のfcとVの推定式が得られる。
【００６６】
実際には、目標物の周波数ｆｃの範囲や目標物の速度Ｖの範囲は、あらかじめ制限されている。例えば、目標物の周波数は０以上であるとか、目標物の速度が音速より速くはならないとか、目標速度Ｖの最大値がある程度分かっている場合である。そのような場合には、範囲外のｆｃ、Ｖが計算された段階で、その深度比率ＤＲの候補に対する計算を停止することで効率化をはかることができる。
【００６７】
さらに、全ての深度比率ＤＲにおいて、周波数ｆｃ、速度Ｖが範囲外のため計算をやめることになったら、以前の推定値を目標物の追尾情報として出力することができる。また、深度比率ＤＲに対する誤差は、深度比率ＤＲを変化させるとなだらかに変化するので、全ての深度比率ＤＲに対して計算せずに、主だった深度比率ＤＲで計算してから、その中で誤差が小さくなる深度比率ＤＲの付近を計算するという手法で、効率化をはかることもできる。
【００６８】
次に、計算部１７において、予め設定されている理論式に対する深度比率ＤＲの誤差を以下の式で計算する（ステップＳ１７）。
【００６９】
Σ（ｆｉ−ｆｃ（１＋ｘｉ・Ｖ／Ｃ））２
最後に、上記誤差に基づいて深度比率ＤＲ、目標物の周波数ｆｃ、目標物の速度Ｖを決定し、ＣＰＡレンジＲおよび目標物の深度Ｄ、ＣＰＡまでの距離などを計算して出力する（ステップＳ１８）。例えば、誤差が最小になる深度比率ＤＲ、目標物の周波数ｆｃ、目標物の速度Ｖとし、ＣＰＡレンジＲおよび目標物の深度Ｄ、ＣＰＡまでの距離は以下の式で求めることができる。
【００７０】
Ｒ  ＝  Ｖ／Ｍ
Ｄ  ＝  ＤＲ・Ｒ
（ＣＰＡまでの距離）  ＝  √（Ｒ２＋Ｄ２＋Ｖ２・（ｔｉ−ｔｃ）２）
以上、実施形態１において深度比率ＤＲを設定した場合の目標物推定方法について説明したが、深度比率ＤＲ以外の目標追尾情報を設定した場合においても、同様の方式及び装置を用いることができるため、本発明は深度比率ＤＲを設定した場合のＣＰＡ推定方法及び装置に限らないものとする。
【００７１】
（実施形態２）
本実施形態では、速度比率Ｍを設定してＣＰＡ方位θ、ＣＰＡ時刻ｔｃを推定する場合について図５に示すフローチャートを用いて説明する。速度比率Ｍを設定してＣＰＡ方位θ、ＣＰＡ時刻ｔｃを推定する場合は、たとえば、以下のような推定式を用いて推定する。
【００７２】
tc=（Σｔi±Σ√（M/Δηi-1）/M）/N ……………………(4')
ただし、CPA時刻以前の方位データのみを使用した場合には、式(4')の右辺の第２項の符号はプラスであり、CPA時刻以降のデータのみを用いる場合には、上記の第２項目の符号はマイナスである。
【００７３】
式（４）を用いてＣＰＡ時刻を推定する場合について説明する。まず、センサにおいて受信した目標物の方位データに基づいて、速度比率Ｍを設定する（ステップＳ１９）。そして、ＣＰＡ時刻を＋∞と仮定して（ステップＳ１９’）、符号をプラスとしてＣＰＡ時刻ｔｃを求める（ステップＳ２０）。その後、ステップＳ２１に移行して、予め定めた回数または、ある程度収束する（ＣＰＡ時刻ｔｃの値がわからなくなる）まで、ＣＰＡ時刻を繰り返し式（４）を用いて計算する。
【００７４】
式（４）の右辺の第２項の符号は、１回前の計算で予測したＣＰＡ時刻ｔｃに対して、ＣＰＡ以前のデータ、すなわち、ｔｉ≦ｔｃのデータηｉについてはプラス、ＣＰＡ以降のデータ、すなわち、ｔｉ＞ｔｃに対してはマイナスにして計算すればよい。
【００７５】
次に、ＣＰＡ方位θは、以下の式で推定する（ステップＳ２２）。
【００７６】
θ＝Σηｉ−Σａｒｃｔａｎ（Ｍ（ｔｉ−ｔｃ））／Ｎ  ……………………（５）
式（５）は、以下の考え方から導き出せる。
【００７７】
tan（ηi-θ）=M（ti-tc）の両辺をtiで微分すると、
１/cos2（ηi-θ）・Δηi=M
を得る。ゆえに、
Δηi・（1+{M（ti-tc）｝2）=M
M（ti-tc）=±√（M/Δηi-1）
よって，誤差
Σ（M（ti-tc）±√（M/Δηi-1））2 ……………………(*)
を小さくするようなtcをCPA時刻tcの推定値とすればよい（ステップＳ２３）。したがって、式(*)をtcで微分した式が０となるようにすればよく、以下の式を得る。
【００７８】
M・Σti-M・N・tc±Σ√（M/Δηi-1）=0
なお、この後の計算部13、決定部14及び目標推定部19における手順（図1、2におけるステップＳ13〜Ｓ18）は、実施形態1と同様であるため説明を省略する。
【００７９】
本実施形態においては、初めの速度比率Ｍの範囲や刻みをオペレータが恣意的に設定しなければならないが、速度比率Ｍを予め設定するような場合、たとえば、他の手段によって速度及びＣＰＡレンジがある程度把握できるような場合に、本実施形態において説明したＣＰＡ推定方法を用いると、狭い範囲の速度比率に対して計算すればよいため、ＣＰＡデータの推定を速く行うことができる。
【００８０】
（実施形態３）
本実施形態では、ＣＰＡ時刻ｔｃを設定してＣＰＡ方位θ、速度比率Ｍを推定する場合について図６に示すフローチャートを用いて説明する。まず、ＣＰＡ時刻を設定し（ステップＳ２５）、速度比率Ｍ、ＣＰＡ方位θを推定する場合には、たとえば、以下に示す推定式を用いて推定する（ステップＳ２６）。
【００８１】
M=(-b+√（b2-4ac）)/(2a) ……………………(6)
ここで、式(6)のa=Σ（ti-tc）2Δη、b=-N、c=ΣΔηiである。また、CPA方位θは、以下の推定式によって求める（ステップＳ２６）。
【００８２】
θ＝Σηｉ−Σａｒｃｔａｎ（Ｍ（ｔｉ−ｔｃ））／Ｎ  ……………………（７）
式（７）は、以下に示す考え方から導き出せる。
【００８３】
tan（ti-θ）=M（ti-tc）の両辺をｔiで微分すると、
1/cos2（ηi-θ）・Δηi=M
を得る。ゆえに、
（1+M2（ti-tc）2）・Δηi =M
が成り立つには、
Σ（ti-tc））2ΔηiM2-N・M+ΣΔηi=0
が成り立つようにMを決定すればよい。よって、この2次方程式の解の公式から上記のMの推定式を求めることができる。
【００８４】
上記のように、本実施形態においてＣＰＡデータを得るために用いる推定式は、実施形態１、２において説明した推定式に比し複雑ではない。そのため、ＣＰＡデータを推定するまでの時間が速い。すなわち、本実施形態において説明したＣＰＡ推定方法は、ＣＰＡデータの推定時間を短縮したい場合には好適なものとなる。
【００８５】
本実施形態では、ＣＰＡ時刻の範囲を恣意的に設定しなければならないが、設定部１１においてＣＰＡ時刻を設定し、推定部１２において速度比率Ｍ、ＣＰＡ方位を推定することにより、オペレータの操作をすることなく、ＣＰＡデータを予測することができる。
【００８６】
（実施形態４）
本実施形態について図７を用いて説明する。本実施形態におけるＣＰＡ推定装置の構成は、基本的には、上記実施形態１において説明したものと同様の構成である。すなわち、ステップＳ１１からステップＳ１４までの手順によってＣＰＡを決定する。しかし、本実施形態においては、さらに誤差データを高度に算出できる推定式を用いて速度比率Ｍを再推定する再推定部を加えて推定精度を向上するものである。
【００８７】
以下、本実施形態においてＣＰＡ推定方法を行うときの手順について説明する。上記実施形態１と同様に、ＣＰＡ方位の設定（ステップＳ１１）、速度比率及びＣＰＡ時刻の推定（ステップＳ１２）、推定した速度比率Ｍ、ＣＰＡ時刻ｔｃの誤差の測定（ステップＳ１３）がなされる。
【００８８】
つぎに、誤差とその時のCPA方位θ、速度比率M、CPA時刻tcを図示しない記録部などに記録しておき、速度比率Mを再推定する(ステップＳ51)。再推定を行うときには、速度比率Mを推定する。
【００９０】
そして、再び、計算部１３において誤差を計算し（ステップＳ１３）、記録している誤差との比較に基づいて、ＣＰＡ方位θ、速度比率Ｍ、ＣＰＡ時刻ｔｃを出力する（ステップＳ１４）。例えば、最小の誤差となるＣＰＡ方位θ、速度比率Ｍ、ＣＰＡ時刻ｔｃを出力することができる。
【００９１】
なお、本実施形態におけるＣＰＡ推定方法は、設定部１１（図１）でＣＰＡ方位θを設定した場合のＣＰＡ推定方法であるが、実施形態２、３において説明したように、速度比率又はＣＰＡ時刻を設定部１１において設定し、推定部１２において、ＣＰＡ時刻とＣＰＡ方位とを推定すること又はＣＰＡ方位と速度比率とを推定することもできる。そのため、本実施形態にかかる目標物推定方法及び装置は、ＣＰＡ方位θを設定した場合の目標物推定方法及び装置に限らないものとする。
【００９２】
（実施形態５）
本実施形態について、図８を用いて説明する。本実施形態のＣＰＡ推定装置は、方位データなどのＣＰＡデータや周波数データなどの追尾情報を設定せずに、直接全てのＣＰＡを推定するものである。
【００９３】
つぎに、本実施形態におけるＣＰＡ推定方法を行うときの手順について説明する。まず、ＣＰＡ方位θを初期推定として推定する（ステップＳ６１）。ＣＰＡ方位θは、以下の式で推定する。
【００９４】
θ  ＝  （Σｘｉ＋Σｙｉ）／Ｎ……………………（４）
ただし、
ｘｉ  ＝  ηｉ、
ｙｉ  ＝  ａｒｃｔａｎ（Δ２ηｉ／２・（Δηｉ）２）、
Δ２ηｉ＝ｄ／ｄｔｉ・ｄηｉ／ｄｔｉ、
（Δηｉ）２＝（ｄηｉ／ｄｔｉ）２とする。
【００９５】
上記のＣＰＡ方位θの推定式は、以下のように導出される。実施形態１において説明した式（２）の両辺をさらにｔｉで微分すると、
0003616505.tif 000002
を得る。よって、Σ（ｙｉ  ＋  ｘｉ−θ）２を最小にするθを求めれば良いので、（４）式を得る。以降のＣＰＡ推定装置におけるＣＰＡデータを推定する動作は、実施形態１などと同様の動作であるため説明を省略する。
【００９６】
また、追尾情報を推定する場合の動作についても、ＣＰＡ情報を推定する場合と同様の動作を行うため説明を省略する。なお、本実施形態において説明したＣＰＡ推定装置に実施形態４において説明した再推定を行う手順を用いない場合には、計算部１３（図１）や、決定部１４を設けなくてもよいというメリットがある。
【００９８】
（実施形態６）
本実施形態について図９を用いて説明する。本実施形態のＣＰＡ推定装置は、方位データをあらかじめスムージングして、その後にＣＰＡの推定を行うため、ＣＰＡ推定精度が向上する。まず、方位データをなめらかな曲線に近似する（ステップＳ７）。それから、実施形態１〜５（図１、図５〜図８）で説明したＣＰＡ推定方法のいずれかの方法を用いてＣＰＡ情報を推定する。
【００９９】
スムージングは、例えば、短い区間で微増減している方位データを近似する。具体的には、微増減をセンサ４１（図４）のノイズ範囲などを考慮して決める。そして、方位データを平均の値にすることで行うことができる。あるいは、短い区間の変化の少ない幾つかの方位データを直線で近似してもよい。
【０１００】
したがって、本実施形態では、方位データの平均値によってＣＰＡ予測などを行うため、測定した方位データに測定誤差があっても信頼度の高いＣＰＡ予測を行うことができる。
【０１０１】
（実施形態７）
本実施形態について図１０を用いて説明する。本実施形態では、ＣＰＡ推定装置において、代表点（方位データの任意の点）を抽出する抽出部を備え、計算の効率化を図るようしたものである。
【０１０２】
つぎに、本実施形態におけるＣＰＡ推定方法を行う手順を説明する。まず、追尾情報を設定する（ステップＳ１５）前後で、全方位データから計算に使う方位データ（代表点）を抽出する（ステップＳ８１）。方位データは、例えば、ＣＰＡ時刻ｔｃ前後のデータが得られた場合、すなわち、目標物の方位を観測し始めてから代表点を抽出する時までに目標物と最接近した場合、ＣＰＡ時刻ｔｃから遠い点は時間刻みの刻み幅を荒くするなどの手法で抽出することができる。
【０１０３】
これは、ＣＰＡ時刻ｔｃより離れた方位データの変化は比較的少ない。また比較的遠距離のデータであるから誤差も多く含まれていると思われる。そのため、ＣＰＡ時刻ｔｃより離れている方位データほど軽視しているものである。
【０１０４】
他の手法として、あらかじめ決めておいた任意の数の代表点を選ぶ手法を用いることもできる。この場合は抽出部にＣＰＡ情報を入力することは不要である。他の考え方として、目標物の追尾情報、すなわち、目標物の速度、深度などが変化する場合には、目標物の追尾情報がそれほど変わらないような区間の方位データを代表点として抽出することもできる。
【０１０５】
本実施形態において、ＣＰＡ予測などを行うステップＳは、実施形態１から６のいずれかにおいて説明したステップＳを採用することができる。また、本実施形態におけるＣＰＡ推定方法は、追尾情報設定部１５（図１）で深度比率を設定した場合のＣＰＡ推定方法であるが、たとえば、目標物の周波数を追尾情報設定部１５において設定し、推定部１２において目標物の速度と深度比率とを推定することもできる。
【０１０６】
なお、上記のすべての実施形態に記載されている計算部１３と１７、決定部１４と１８は、別々に設置せずに、各々１つずつ設けて誤差計算及びＣＰＡデータなどの決定をさせてもよい。
【０１０７】
（実施例）
次に、ＣＰＡ推定について、実施例を用いて説明する。本実施例は、図１３（Ａ）で示すようなノイズを含む方位データ、図１３（Ｂ）で示すようなノイズを含む周波数データに対して、上記の実施形態１において説明したＣＰＡ推定装置を用いた場合の例である。
【０１０８】
具体的には、探索刻みを１秒とした。また、方位データ及び周波数データは、ＣＰＡ方位θが２１０度、目標物の周波数が２００Ｈｚとして実施した。そして、ＣＰＡ時刻ｔｃを１００秒、目標物の速度Ｖを５ｍ／秒、ＣＰＡレンジＲを１００ｍ、目標物の深度Ｄを３００ｍとした場合に、どの位の誤差が生じるかを調べた。
【０１０９】
実施形態１に示す手順に沿って本発明の実施をしたところ、本来のＣＰＡ時刻ｔｃの２０〜１１秒前には、ＣＰＡ方位θの誤差は±１０度、ＣＰＡ時刻ｔｃの誤差は±１３秒、目標物の周波数の誤差は±０．１７８Ｈｚ、目標物の速度の誤差はＶ±１．３ｍ／秒、ＣＰＡレンジＲの誤差は±１５６ｍ、目標物の深度の誤差は±１６８ｍという誤差精度でＣＰＡ予測と目標追尾を行うことができた。
【０１１０】
また、ＣＰＡ時刻ｔｃの１０秒〜６秒前には、ＣＰＡ方位θの誤差は±７度、ＣＰＡ時刻ｔｃの誤差は±５秒、目標物の周波数の誤差は±０．０４１Ｈｚ、目標物の速度の誤差はＶ±０．５ｍ／秒、ＣＰＡレンジＲの誤差は±７１ｍ、目標物の深度の誤差は±２８ｍという誤差精度でＣＰＡ予測と目標追尾を行うことができた。
【０１１１】
さらに、ＣＰＡ時刻ｔｃの５秒〜１秒前には、ＣＰＡ方位θの誤差は±３度、ＣＰＡ時刻ｔｃの誤差は±２秒、目標物の周波数の誤差は±０．０２９Ｈｚ、目標物の速度の誤差はＶ±０．２ｍ／秒、ＣＰＡレンジＲの誤差は±２２ｍ、目標物の深度の誤差は±１０ｍという精度でＣＰＡ予測と目標追尾を行うことができた。
【０１１２】
【発明の効果】
以上説明したように、ＣＡＰを推定する時にＣＰＡデータ（ＣＡＰ方位、ＣＡＰ時刻、速度比率）のうちいずれか１つを設定し、他の２つについて推定する目標追尾装置によれば、オペレータによる装置の操作を必要とせずにＣＰＡ予測や目標追尾を行うことができる。
【０１１３】
そのため、決定されたＣＰＡデータからＣＰＡ推定を行うときにも、人為的な誤差を生じさせないことができる。また、センサに目標物が近付いている時にも、ＣＰＡの推定を行うことができる。
【０１１４】
また、本発明のＣＰＡ推定装置は、目標物がＣＰＡを通過する前にＣＰＡの推定を行う。そのため、ＣＰＡを通過する以前にＣＰＡを予測することができる。したがって、ＣＰＡ推定装置において求められている、自船などと目標物との衝突回避などを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１のＣＰＡ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１のＣＰＡ推定装置の動作を示す流れ図である。
【図３】実施形態１のＣＰＡ推定装置の動作を示すブロック図である。
【図４】実施形態１のＣＰＡ推定装置に用いる理論式を導き出すための説明図である。
【図５】実施形態２のＣＰＡ予測部の動作を示す流れ図である。
【図６】実施形態３のＣＰＡ予測部の動作を示す流れ図である。
【図７】実施形態４のＣＰＡ予測部の動作を示す流れ図である。
【図８】実施形態５のＣＰＡ予測部の動作を示す流れ図である。
【図９】実施形態６のＣＰＡ推定装置の動作を示す流れ図である。
【図１０】実施形態７の目標物推定部の動作を示す流れ図である。
【図１１】従来のＣＰＡ推定装置を説明する説明図である。
【図１２】従来のＣＰＡ推定方法を説明する説明図である。
【図１３】時刻に対する方位及び周波数のグラフである。
【符号の説明】
１０  ＣＰＡ予測部
１１  設定部
１２  推定部
１３  計算部
１４  決定部
１５  追尾情報設定部
１６  追尾情報推定部
１７  計算部
１８  決定部
１９  目標物推定部
４１  センサの位置
４２  ＣＰＡ時刻での目標の位置
４３  現在の目標の位置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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