(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め与えられた各目標の位置、速度を含む初期推定値に基づき各目標ごとのクラスタを設置しクラスタ状況データ群の初期値を設定する初期値設定部と、
各クラスタごとに定義され、クラスタ内の目標の各航跡に対する平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列の値を格納する平滑諸元ファイル、クラスタ内の目標の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、クラスタ内のすべての仮説を示したクラスタ内仮説表、およびクラスタ内のそれぞれの仮説が選択した各目標ごとの航跡を示した仮説内航跡表を含む上記クラスタ状況データ群と、
全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する予測処理部と、
全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出部と、
観測された観測ベクトル全体から上記航跡の各々に対しそのゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部と、
上記各航跡ごとに上記選択したゲート内の各観測ベクトルのそれぞれを使用して平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を算出する平滑処理部と、
上記観測ベクトル選択部の選択結果と各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいてクラスタの統合や分離を行いクラスタを再構成するクラスタ再構成部と、
上記観測ベクトル選択部の出力と各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態から現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成する仮説作成部であって、クラスタ内の既存仮説が含む各目標の航跡のゲート内にいずれの観測ベクトルが存在するかの対応関係を示すゲート判定行列を作成するゲート判定行列作成部、上記ゲート判定行列より既存仮説の拡張方法を示す複数の相関行列を作成する相関行列作成部、上記相関行列を使用して既存仮説を複数の新たな仮説に拡張する仮説更新部、および上記作成した各仮説の成立する確率を計算して各仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出部を含む仮説作成部と、
この仮説作成部が作成した現時刻の仮説の一部を削除するために行う準最適化処理の処理方法とパラメータ値を各時刻ごとに決定する準最適化制御部と、
この準最適化制御部が決定した処理方法とパラメータ値に基づいて上記準最適化処理を行い処理結果を上記クラスタ状況データ群に書き込む準最適化処理部と、
各クラスタ内に複数の仮説がある場合に最も信頼度の高い仮説を選択して表示用の各追尾目標の位置、速度を含む推定値を決定する表示用航跡決定部と、
を備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項２】
上記準最適化処理部が信頼度の高いものから順に所定の個数の仮説を残し、他の仮説をクラスタ内から削除するとともに、上記準最適化制御部が残存させる仮説の個数を各時刻ごとに決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項３】
上記準最適化処理部が信頼度が所定の基準値以上の仮説を残し、他の仮説をクラスタ内から削除するとともに、上記準最適化制御部が残存させる仮説の信頼度に対する上記基準値を決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項４】
上記準最適化処理部が信頼度の高いものから順に仮説を選択し選択した仮説の信頼度の総和が所定の基準値に達するまでの仮説を残し、他の仮説をクラスタ内から削除し、上記準最適化制御部が残存させる仮説の信頼度の上記総和の基準値を各時刻ごとに決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項５】
上記準最適化処理部が、
クラスタ内の目標を選択する目標選択手段と、
最新Ｎ時刻分に相当する時間窓内の観測ベクトルの構成が同一の航跡を同一グループに属する航跡であるとして、上記選択した目標の全航跡を複数のグループに分類する航跡分類手段と、
各グループに属する航跡の平滑ベクトルを各航跡を選択する仮説の信頼度で重み付け統合する平滑ベクトル統合手段と、
上記統合後の平滑ベクトルに対応した平滑誤差共分散行列を、統合前の各平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列より算出する平滑誤差共分散行列統合手段と、
各グループの中から１つの航跡のみを代表として残し、他の航跡をクラスタ内から削除する航跡削除ステップ手段と、
クラスタ内の全ての目標を処理した後、同一グループに属する航跡を同一視することにより内容が同一となった仮説を１つに統合する仮説統合手段と、
を有し、
上記準最適化制御部が、上記時間窓の幅Ｎを各時刻ごとに決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項６】
上記準最適化処理部が、
クラスタ状況データ群の一連のデータを一時的に格納するためのクラスタ状況データ群用メモリと、
信頼度の高いものから順に所定の個数の仮説のみを残し、他の仮説をクラスタ内から削除する仮説数制限法により準最適化処理を実行する仮説数制限処理部と、
信頼度が所定の基準値以上の仮説のみを残し、他の仮説をクラスタ内から削除する信頼度制限法により準最適化処理を実行する信頼度制限処理部と、
信頼度の高いものから順に仮説を選択していき選択した仮説の信頼度の総和が所定の基準値に達するまでの仮説を残して、他の仮説をクラスタ内から削除する累積信頼度制限法により準最適化処理を実行する累積信頼度制限処理部と、
クラスタ内の各目標ごとに各仮説が選択した航跡の平滑ベクトルにその仮説の信頼度を乗算した結果を全仮説について総和する方法によって、該目標の平滑ベクトルを統合し、さらにこの統合後の平滑誤差共分散行列を統合前の各航跡の平滑誤差共分散行列より算出する方法によってクラスタ内の全仮説を１つに統合する仮説統合法により準最適化処理を実行する仮説統合処理部と、
上記請求項５に記載の準最適化処理部と同一構成をもつ航跡統合処理部と、
を備え、
上記準最適化制御部により指定された上記各処理部が指定されたパラメータ値を使用し指定された順序に従って、仮説数を削減するための準最適化処理を実行するとともに、
上記準最適化制御部が、上記仮説数制限法、信頼度制限法、累積信頼度制限法、仮説統合法および航跡統合法の各種準最適化処理方法の中から任意の方法を任意の数だけ選択するとともに選択した各方法を実行するために必要なパラメータ値とこれらの方法をいかなる順序で実行するかの処理順序を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項７】
上記準最適化制御部が、
各種の準最適化処理方法ごとにこの処理方法を選択した場合の演算時間を予測する演算時間予測部と、
クラスタ内の各目標の航跡の平滑ベクトル、クラスタ内の観測ベクトルの個数を調べることにより、目標の運動状態を評価することによって現時刻の相関判定の困難度を判定する運動状態評価部と、
上記演算時間予測部からの演算時間の予測結果と上記運動状態評価部からの相関判定の困難度の評価結果を入力し、各時刻で追尾処理に許容される演算時間の範囲内で相関処理の性能を最大化するための最適な準最適化処理方法およびその処理方法で使用するパラメータ値を決定する準最適化方式決定部と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、航空機や船舶等の移動体を目標とし、レーダ等のセンサによって間欠的に得られる移動体の位置の観測値に基づき、移動体の位置，速度等の運動諸元の真値を推定する追尾装置に関するものであって、特に、既に航跡が確立し、上記運動諸元の初期推定値が決定した目標に対して、センサの観測結果が入力されるごとに、運動諸元推定値の更新を行うことにより航跡の維持を行う装置に関わるものである。
【０００２】
【従来の技術】
センサによる位置の観測値に基づいて複数の目標の追尾を行うために、各目標に対する前時刻の運動諸元の推定結果より、現時刻の位置を予測し、さらに、各目標に対する現時刻の観測値の存在期待領域（以後、この領域をゲートと呼ぶ）を算出して、上記ゲート内に実際に取得された観測値と各目標との対応を判定する相関処理が行われる。ここで、実際には、センサから目標の観測値以外にも誤信号が得られたり、逆に目標の観測に失敗して目標の観測値が得られないことがある。また、複数の目標が密集していると、一つの目標のゲート内に、複数の目標の観測値が得られる場合もある。このような状況においても、各目標を見失うことなく、正しく追尾を維持してゆくためには、相関処理を高精度に行うことが必要である。
【０００３】
このような要求に応える追尾装置として、従来、例えば以下に示すものが提案されていた。
【０００４】
図７は例えば、「Ｓ．Ｂｌａｃｋｍａｎ，  Ｒ．Ｐｏｐｏｌｉ著，”近代追尾装置の設計と解析（Ｄｅｓｉｇｈ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）”，Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ，  １９９９，  ｐｐ．３３８  −  ３４２」で、「グローバル・ニアレスト・ネイバー（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）」として示された追尾維持方法を使用した従来の追尾装置の構成を示す図である。
【０００５】
また図８は例えば、「Ｔ．Ｅ．Ｆｏｒｔｍａｎｎ，  Ｙ．Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ，  Ｍ．Ｓｃｈｅｆｆｅ著，”連結確率データ系列を使用した複数目標追尾（Ｍｕｌｔｉ−Ｔａｒｇｅｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｊｏｉｎｔ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ，  ２  （１９８０．  １２月），  ｐｐ．８０７−８１２」で、「ジョイント・プロバビリスティック・データ・アソシエーション（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）」として示された追尾維持方法を使用した従来の追尾装置の構成を示す図である。
【０００６】
まず図７において、１は移動体の位置を観測するセンサである目標観測装置、２は追尾装置、３はディスプレイ上に目標の航跡を表示し、移動体の位置や速度等の推定値を運用者に示すための航跡表示装置である。
【０００７】
追尾装置２内において、４は事前に与えられた各目標の位置、速度等の初期推定値を、平滑諸元ファイル６に設定する初期値設定部であって、６は各目標の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列の値を格納する平滑諸元ファイルである。１０は各目標に対して、次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する予測処理部、１１は各目標に対する観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出部、１２は目標観測装置１より入力した観測ベクトル全体から、各目標ごとにそのゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部である。
【０００８】
１３は各目標ごとに、上記選択したゲート内の各観測ベクトルのそれぞれを使用して、平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を算出する平滑処理部である。５１は上記観測ベクトル選択部１２の選択結果に基づき、全追尾目標をクラスタに分類するクラスタ作成部、１５は各クラスタごとにクラスタ内の各目標にいずれの観測ベクトルが相関するかのすべての可能性を仮説として作成し、各仮説の成立する確率を計算することにより、各仮説の信頼度を算出する仮説作成部である。５２は上記作成した複数の仮説の中から信頼度の最も高い仮説を選択することにより、現時刻の各目標の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を決定し、平滑諸元ファイル６に書き込む最良仮説選択部である。
【０００９】
また、図８の装置では図７の装置の最良仮説選択部５２が、仮説統合部５３に置き換わっている点だけが異なっており、他の部位の構成は図７の装置と全く同一と成っている。５３は仮説作成部１５により作成された複数の仮説の影響を各仮説の信頼度で重み付け統合することにより、各目標の現時刻の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を決定し、平滑諸元ファイル６に書き込む仮説統合部である。
【００１０】
次に、図７、８に加え図９を参照しながら、従来の追尾装置の動作について説明する。まず、図９について説明する。図９は２つの目標Ｔ１，Ｔ２と複数の観測値との相関が困難となる状況の例を示している。図において、Ｐ１，Ｐ２は目標Ｔ１，Ｔ２の時刻ｔ（ｋ）の予測位置であり、Ｇ１，Ｇ２はこれらの目標に対する時刻ｔ（ｋ）の観測値の存在期待領域を示すゲートである。さらにｚ１（ｋ），ｚ２（ｋ），ｚ３（ｋ）は、時刻ｔ（ｋ）にセンサによって実際に取得された観測値の位置を示している。
【００１１】
図９の状況では、目標Ｔ１のゲート内にｚ１（ｋ），ｚ２（ｋ）の２つの観測値が存在し、目標Ｔ２のゲート内にｚ２（ｋ），ｚ３（ｋ）の２つの観測値が存在している。このように、複数の目標のゲートが重なり合ったり、各目標のゲート内に複数の観測値が存在すると、各目標にいずれの観測値が対応するかの相関に関し複数の可能性が発生する。これらの可能性の中から誤った相関を選択すると、次時刻以降の各目標の予測位置やゲート範囲が狂うなどし、結果的に追尾を外してしまう恐れがある。このため図７、８の追尾装置では、これら複数の相関の可能性をおのおの異なる仮説として処理する方式がとられている。
【００１２】
なお以下では、時刻ｔ（ｋ）において目標観測装置よりｍ（ｋ）個の観測値（一般にベクトルデータであるため、以下では観測ベクトルと呼ぶ）が得られるとし、これらの観測ベクトルをｚｊ（ｋ），（ｊ＝１，２，．．．，ｍ（ｋ））と表す。また、時刻ｔ（ｋ）における目標の運動諸元を表す状態ベクトルをｘ（ｋ）とする。状態ベクトルは各目標毎に定義される変数である。
【００１３】
例えば目標観測装置１が、ｘ−ｙ−ｚ直交座標系での位置ベクトルを観測する場合、観測値ｚｊ（ｋ）は式（１）のように定義できる（添え字のＯは観測値であることを表す）。また、この観測値に基づいて上記座標系での目標の位置と速度を推定する場合、状態ベクトルは式（２）のように定義できる。ただし、式（１），（２）のＴは行列の転置を表す。
【００１４】
【数１】
0003616029.tif 000002
【００１５】
さらに、時刻ｔ（ｋ）までの観測結果に基づき、時刻ｔ（ｋ）の状態ベクトルを推定した平滑ベクトルをｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）、時刻ｔ（ｋ−１）までの観測結果に基づき、時刻ｔ（ｋ）の状態ベクトルを推定した予測ベクトルをｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）と表す。また、平滑ベクトルの誤差共分散行列である平滑誤差共分散行列をＰ（ｋ｜ｋ）、予測ベクトルの誤差共分散行列である予測誤差共分散行列をＰ（ｋ｜ｋ−１）と表す。なお、複数の目標を追尾している場合、上記平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）、予測ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）、平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）、予測誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ−１）は、各追尾目標ごとに算出される諸元である。
【００１６】
まず図７の追尾装置の動作を詳しく説明する。図７の追尾装置では、初期値設定部４が、各目標の平滑ベクトルの初期値ｘ（ハット）（０｜０）及び平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ（０｜０）を平滑諸元ファイルに設定することにより、目標の追尾処理が開始される。以降、追尾終了まで、ｋ＝１，２，．．．の各時刻毎の処理が実行される。
【００１７】
時刻ｔ（ｋ）において、目標観測装置１から観測ベクトルｚｊ（ｋ），（ｊ＝１，２，．．．，ｍ（ｋ））が入力されると、予測処理部１０が平滑諸元ファイル６より各目標の前時刻ｔ（ｋ−１）の平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ−１｜ｋ−１）と平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ−１｜ｋ−１）を読み出し、予め仮定した目標の運動モデルに基づいて、各目標の現時刻ｔ（ｋ）に対する予測ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）と予測誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ−１）を算出する。この予測処理には通常、カルマンフィルタの予測アルゴリズムが使用される。次にゲート算出部１１が各目標の上記予測ベクトルと予測誤差共分散行列とを入力し、また目標観測装置１による時刻ｔ（ｋ）の観測ベクトルの観測誤差共分散行列を設定して、各目標対応の予測位置ベクトル（予測ベクトルより位置の成分のみを抽出したベクトル）、及び現時刻ｔ（ｋ）の観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出する。
【００１８】
次に観測ベクトル選択部１２が各追尾目標ごとにその目標のゲート内に存在するすべての観測ベクトルを選び出すことにより、各目標に相関可能な観測ベクトルを決定する。観測ベクトル選択部１２による選択結果は、平滑処理部１３とクラスタ作成部５１の双方に送られる。
【００１９】
平滑処理部１３では各目標に対しゲート内にある各観測ベクトルごとに、その観測ベクトルが正しい相関結果であると仮定した場合の平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）を算出する。たとえば図９の状況では、目標Ｔ１に対し観測値ｚ１（ｋ）が正しいとした場合と観測値ｚ２（ｋ）が正しいとした場合の２つの場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列がそれぞれ算出される。また目標Ｔ２に対しては、観測値ｚ２（ｋ）が正しいとした場合と観測値ｚ３（ｋ）が正しいとした場合の２つの場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列がそれぞれ算出される。この平滑計算には、通常、カルマンフィルタの平滑アルゴリズムが使用され、目標の予測ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）、予測誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ−１）と、選択された観測ベクトルｚｊ（ｋ）とを使用して、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列が算出される。
【００２０】
さらに平滑処理部１３は、各目標に対し、その目標の観測ベクトルが探知されなかったと仮定した場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する。この場合、いわゆるメモリトラックの処理に基づき、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列の値を、平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に代入する。
【００２１】
一方、クラスタ作成部５１では、この時刻のすべての追尾目標を、複数のクラスタに分割するための処理を行う。ここで追尾目標をクラスタに分割する際の基準は以下の２つである。
【００２２】
（Ａ）  追尾目標Ｔ１と追尾目標Ｔ２がゲート内に少なくとも１個の同一の観測ベクトルを含む場合、Ｔ１とＴ２を同一のクラスタとする。
（Ｂ）  追尾目標Ｔ１とＴ２が同一クラスタでかつ追尾目標Ｔ２とＴ３が同一クラスタの場合、Ｔ１とＴ３を同一クラスタとする。
【００２３】
クラスタ作成部５１では、上記基準に照らし、追尾目標のあらゆる組合せについて、同一クラスタであるかどうかを調べていくことにより、全追尾目標を複数のクラスタに分割する。例えば、前記図９の状況では観測ベクトルｚ２（ｋ）が目標Ｔ１，Ｔ２の両方のゲート内に存在するため、上記（Ａ）の基準によって目標Ｔ１，Ｔ２が同一クラスタに属するとされる。なお次に示す仮説作成部１５の処理は、上記分割した各クラスタごとに実行することができる。
【００２４】
次に仮説作成部１５が各クラスタごとに相関仮説を作成する処理を行う。すなわち、仮説作成部１５は、クラスタ内の各目標にゲート内のいずれの観測ベクトルが相関するかのすべての可能性を、それぞれ別の仮説として列挙する。ここで、仮説として列挙する際の基準は、（１）  各目標が相関する観測ベクトルは１個または０個とする（０個の場合はその目標に対応する観測ベクトルが探知されなかったことに相当）、（２）  各観測ベクトルが相関する目標は１個または０個とする（０個の場合はその観測ベクトルが誤信号であることに相当）、との２つの条件を満たすことであり、これらの条件を満たす全ての組み合わせをそれぞれ別の仮説として作成する。例えば、前記図９の状況では、以下の８個の仮説が作成される。
【００２５】
［仮説１］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関する。
［仮説２］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［仮説３］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［仮説４］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に相関する観測ベクトルが存在しない。
［仮説５］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に相関する観測ベクトルが存在しない。
［仮説６］：  目標Ｔ１に相関する観測ベクトルが存在せず、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関する。
［仮説７］：  目標Ｔ１に相関する観測ベクトルが存在せず、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［仮説８］：  目標Ｔ１，  目標Ｔ２ともに相関する観測ベクトルが存在しない。
【００２６】
さらに仮説作成部１５は上記作成した各仮説について、その仮説が正しいとする確率を各目標の予測位置と観測位置との距離や、目標観測装置１の探知確率、誤信号発生率などより算出して、これを仮説の信頼度とする。ここで、この信頼度の全仮説に対する総和は１である。これらの仮説信頼度は、上記作成した仮説群とともに最良仮説選択部５２に送られる。
【００２７】
次に最良仮説選択部５２では仮説作成部１５により作成された仮説とその信頼度を入力し、また平滑処理部１３より各目標についてゲート内の各観測ベクトル対応に算出された平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）  を入力する。そして信頼度の値が最も高い１つの仮説を選択し、この仮説が示す相関結果に対応した平滑処理部１３よりの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を選択することによって、各目標に対する現時刻ｔ（ｋ）の最終的な平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の値を決定する。上記のように決定した平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル６に書き込むとともに、航跡表示装置３に送る。以上で時刻の処理が終了する。
【００２８】
次に図８の追尾装置の動作について説明する。図８の装置では図７における最良仮説選択部５２が仮説統合部５３に置き換わっている点だけが異なっており、初期値設定部４、予測処理部１０、ゲート算出部１１、観測ベクトル選択部１２、平滑処理部１３、クラスタ作成部５１、仮説作成部１５までの処理動作は上記図７の装置の場合と同一である。
【００２９】
仮説統合部５２では仮説作成部１５より上記作成された仮説とその信頼度を入力し、また平滑処理部１３より各目標についてゲート内の各観測ベクトル対応に算出された平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）を入力したのち、各仮説の影響をその信頼度で重み付け統合する方法により、各目標に対する現時刻ｔ（ｋ）の最終的な平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の値を決定する。具体的には、各目標に対し各仮説が示す相関結果に対応した平滑ベクトルの値に各仮説の信頼度を重みとして乗じ、これらの結果をすべての仮説について総和することによって最終的な平滑ベクトルを決定する。またこの統合後の平滑ベクトルに対応する平滑誤差共分散行列を、平滑処理部１３より入力した各平滑誤差共分散行列より算出する。
【００３０】
例えば前記図９の状況の場合、上記［仮説１］では目標Ｔ１は観測ベクトルｚ１（ｋ）に相関するとされているため、目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）を使用して得られた平滑ベクトルに仮説１の信頼度を乗じ、また［仮説２］でも目標Ｔ１が観測ベクトルｚ１（ｋ）に相関するとされているため、目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）を使用して得られた平滑ベクトルに仮説２の信頼度を乗じ、さらに［仮説３］では目標Ｔ１は観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関するとされているため、目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ）を使用して得られた平滑ベクトルに仮説３の信頼度を乗じる。このようにして［仮説４］〜［仮説８］に対しても同様の計算を行ったのち、これらの結果を全ての仮説について加算して得られる値をこの時刻の最終的な平滑ベクトルとする。目標Ｔ２についても同様に、この時刻の最終的な平滑ベクトルを算出することができる。
【００３１】
上記のように決定した平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列は、平滑諸元ファイル６に書き込まれる。
【００３２】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来の追尾装置では、各時刻の追尾処理において複数の相関仮説を作成するものの、最終的にはこれらの仮説の中から信頼度が最大のものを選択するか、あるいはこれらの仮説の影響を各仮説の信頼度で重み付け統合する方法によって、各時刻での目標の平滑諸元を一意に決定する逐次決定型の処理方式が採られていた。誤信号が多く発生したり多くの目標が密集したりするような相関の判定がより困難な状況では、上記作成した仮説の中から信頼度の高いものを複数残したまま追尾処理を続行し、次時刻以降の観測値を得たのちに改めて各仮説の信頼度を評価する延期決定型の相関処理方式が有効である。しかしながら従来の追尾装置では、このような延期決定型の方式を実現できないという課題があった。
【００３３】
また従来の追尾装置では、複数の仮説を１つに絞り込む際に最良の仮説を選択する方法か、あるいは１つの仮説に統合する方法のいずれかが固定的に使用されていた。すなわち目標の運動状態や装置の動作状態に応じて上記のいずれの方法が適切であるかを判断し、各時刻ごとに仮説の絞り込み方法を選択するという柔軟な処理ができないという課題があった。
【００３４】
この発明は上記のような課題を解消するためになされたもので、信頼度の高いものを複数残したまま追尾処理を続行し次時刻以降の観測値を得たのちに改めて各仮説の信頼度を評価する延期決定型の相関処理が可能な、また目標の運動状態や装置の動作状態に応じて時刻ごとに仮説の絞り込みのやり方を選択できる追尾装置を得ることを目的とする。
【００３５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、予め与えられた各目標の位置、速度を含む初期推定値に基づき各目標ごとのクラスタを設置しクラスタ状況データ群の初期値を設定する初期値設定部と、各クラスタごとに定義され、クラスタ内の目標の各航跡に対する平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列の値を格納する平滑諸元ファイル、クラスタ内の目標の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、クラスタ内のすべての仮説を示したクラスタ内仮説表、およびクラスタ内のそれぞれの仮説が選択した各目標ごとの航跡を示した仮説内航跡表を含む上記クラスタ状況データ群と、全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する予測処理部と、全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出部と、観測された観測ベクトル全体から上記航跡の各々に対しそのゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部と、上記各航跡ごとに上記選択したゲート内の各観測ベクトルのそれぞれを使用して平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を算出する平滑処理部と、上記観測ベクトル選択部の選択結果と各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいてクラスタの統合や分離を行いクラスタを再構成するクラスタ再構成部と、上記観測ベクトル選択部の出力と各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態から現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成する仮説作成部であって、クラスタ内の既存仮説が含む各目標の航跡のゲート内にいずれの観測ベクトルが存在するかの対応関係を示すゲート判定行列を作成するゲート判定行列作成部、上記ゲート判定行列より既存仮説の拡張方法を示す複数の相関行列を作成する相関行列作成部、上記相関行列を使用して既存仮説を複数の新たな仮説に拡張する仮説更新部、および上記作成した各仮説の成立する確率を計算して各仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出部を含む仮説作成部と、この仮説作成部が作成した現時刻の仮説の一部を削除するために行う準最適化処理の処理方法とパラメータ値を各時刻ごとに決定する準最適化制御部と、この準最適化制御部が決定した処理方法とパラメータ値に基づいて上記準最適化処理を行い処理結果を上記クラスタ状況データ群に書き込む準最適化処理部と、各クラスタ内に複数の仮説がある場合に最も信頼度の高い仮説を選択して表示用の各追尾目標の位置、速度を含む推定値を決定する表示用航跡決定部と、を備えたことを特徴とする追尾装置にある。
【００３６】
また、上記準最適化処理部が信頼度の高いものから順に所定の個数の仮説を残し、他の仮説をクラスタ内から削除するとともに、上記準最適化制御部が残存させる仮説の個数を各時刻ごとに決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置にある。
【００３７】
また、上記準最適化処理部が信頼度が所定の基準値以上の仮説を残し、他の仮説をクラスタ内から削除するとともに、上記準最適化制御部が残存させる仮説の信頼度に対する上記基準値を決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置にある。
【００３８】
また、上記準最適化処理部が信頼度の高いものから順に仮説を選択し選択した仮説の信頼度の総和が所定の基準値に達するまでの仮説を残し、他の仮説をクラスタ内から削除し、上記準最適化制御部が残存させる仮説の信頼度の上記総和の基準値を各時刻ごとに決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置にある。
【００３９】
また、上記準最適化処理部が、クラスタ内の目標を選択する目標選択手段と、最新Ｎ時刻分に相当する時間窓内の観測ベクトルの構成が同一の航跡を同一グループに属する航跡であるとして、上記選択した目標の全航跡を複数のグループに分類する航跡分類手段と、各グループに属する航跡の平滑ベクトルを各航跡を選択する仮説の信頼度で重み付け統合する平滑ベクトル統合手段と、上記統合後の平滑ベクトルに対応した平滑誤差共分散行列を、統合前の各平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列より算出する平滑誤差共分散行列統合手段と、各グループの中から１つの航跡のみを代表として残し、他の航跡をクラスタ内から削除する航跡削除ステップ手段と、クラスタ内の全ての目標を処理した後、同一グループに属する航跡を同一視することにより内容が同一となった仮説を１つに統合する仮説統合手段と、を有し、上記準最適化制御部が、上記時間窓の幅Ｎを各時刻ごとに決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置にある。
【００４０】
また、上記準最適化処理部が、クラスタ状況データ群の一連のデータを一時的に格納するためのクラスタ状況データ群用メモリと、信頼度の高いものから順に所定の個数の仮説のみを残し、他の仮説をクラスタ内から削除する仮説数制限法により準最適化処理を実行する仮説数制限処理部と、信頼度が所定の基準値以上の仮説のみを残し、他の仮説をクラスタ内から削除する信頼度制限法により準最適化処理を実行する信頼度制限処理部と、信頼度の高いものから順に仮説を選択していき選択した仮説の信頼度の総和が所定の基準値に達するまでの仮説を残して、他の仮説をクラスタ内から削除する累積信頼度制限法により準最適化処理を実行する累積信頼度制限処理部と、クラスタ内の各目標ごとに各仮説が選択した航跡の平滑ベクトルにその仮説の信頼度を乗算した結果を全仮説について総和する方法によって、該目標の平滑ベクトルを統合し、さらにこの統合後の平滑誤差共分散行列を統合前の各航跡の平滑誤差共分散行列より算出する方法によってクラスタ内の全仮説を１つに統合する仮説統合法により準最適化処理を実行する仮説統合処理部と、上記請求項５に記載の準最適化処理部と同一構成をもつ航跡統合処理部と、を備え、上記準最適化制御部により指定された上記各処理部が指定されたパラメータ値を使用し指定された順序に従って、仮説数を削減するための準最適化処理を実行するとともに、上記準最適化制御部が、上記仮説数制限法、信頼度制限法、累積信頼度制限法、仮説統合法および航跡統合法の各種準最適化処理方法の中から任意の方法を任意の数だけ選択するとともに選択した各方法を実行するために必要なパラメータ値とこれらの方法をいかなる順序で実行するかの処理順序を決定することを特徴とする請求項１に記載の追尾装置にある。
【００４１】
また、上記準最適化制御部が、各種の準最適化処理方法ごとにこの処理方法を選択した場合の演算時間を予測する演算時間予測部と、クラスタ内の各目標の航跡の平滑ベクトル、クラスタ内の観測ベクトルの個数を調べることにより、目標の運動状態を評価することによって現時刻の相関判定の困難度を判定する運動状態評価部と、上記演算時間予測部からの演算時間の予測結果と上記運動状態評価部からの相関判定の困難度の評価結果を入力し、各時刻で追尾処理に許容される演算時間の範囲内で相関処理の性能を最大化するための最適な準最適化処理方法およびその処理方法で使用するパラメータ値を決定する準最適化方式決定部と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の追尾装置にある。
【００４２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１の追尾装置の構成を示す図である。図１において、１は移動体の位置を観測するセンサである目標観測装置、２は追尾装置、３はディスプレイ上に目標の航跡を表示し移動体の位置や速度等の推定値を運用者に示すための航跡表示装置である。
【００４３】
追尾装置２内において、４は事前に与えられた各目標の位置、速度等の初期推定値に基づいて各目標ごとのクラスタを設置し、クラスタ状況データ群５の初期値を設定する初期値設定部である。５は各クラスタごとに定義されるクラスタ状況データ群であって、クラスタ状況データ群５内の６はクラスタ内の目標の各航跡に対する平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列の値を格納する平滑諸元ファイル、７はクラスタ内の目標の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、８はクラスタ内のすべての仮説を示したクラスタ内仮説表、そして９はクラスタ内のそれぞれの仮説が選択した各目標ごとの航跡を示した仮説内航跡表である。
【００４４】
さらに１０は全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する予測処理部である。１１は全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出部、１２は目標観測装置１より入力した観測ベクトル全体から上記航跡の各々に対しそのゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部である。１３は上記各航跡ごとに上記選択したゲート内の各観測ベクトルのそれぞれを使用して平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を算出する平滑処理部である。１４は上記観測ベクトル選択部１２の選択結果と各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいて、クラスタの統合や分離を行うことによってクラスタを再構成するクラスタ再構成部、１５は上記観測ベクトル選択部１２の出力と各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態から、現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成する仮説作成部である。
【００４５】
仮説作成部１５内において、１６はクラスタ内の既存仮説が含む各目標の航跡のゲート内にいずれの観測ベクトルが存在するかの対応関係を示すゲート判定行列を作成するゲート判定行列作成部、１７は上記ゲート判定行列より既存仮説の拡張方法を示す複数の相関行列を作成する相関行列作成部、１８は上記相関行列を使用して既存仮説を複数の新たな仮説に拡張する仮説更新部、そして１９は上記作成した各仮説の成立する確率を計算することにより、各仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出部である。
【００４６】
２０は上記仮説作成部１５が作成した現時刻の仮説の一部を削除するために行う準最適化処理の処理方法とパラメータ値を各時刻ごとに決定する準最適化制御部である。２１は上記準最適化制御部２０が決定した処理方法とパラメータ値に基づいて上記準最適化処理を実際に実行し、処理結果をクラスタ状況データ群５に書き込む準最適化処理部である。２２は各クラスタ内に複数の仮説がある場合に、最も信頼度の高い仮説を選択するなどして各追尾目標の位置、速度等の推定値を決定する表示用航跡決定部である。
【００４７】
また、図２はこの発明の追尾装置で行う処理の概念を説明する説明図である。図２において、Ｐ１，Ｐ２はそれぞれ目標Ｔ１，Ｔ２に対する時刻ｔ（ｋ）の予測位置、Ｇ１，Ｇ２はこれらの目標の時刻ｔ（ｋ）のゲート、ｚ１（ｋ），ｚ２（ｋ），ｚ３（ｋ）は時刻ｔ（ｋ）にセンサによって取得された観測ベクトルの位置である。以上までは、従来の追尾装置の説明で使用した図９の状況と同一である。
【００４８】
さらに図２において、Ｐ１１は時刻ｔ（ｋ）において目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関すると仮定した場合に計算される時刻ｔ（ｋ＋１）の目標Ｔ１の予測位置、Ｐ１２は時刻ｔ（ｋ）で目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関すると仮定した場合に計算される時刻ｔ（ｋ＋１）の目標Ｔ１の予測位置、Ｐ２２は時刻ｔ（ｋ）で目標Ｔ２に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関すると仮定した場合に計算される時刻ｔ（ｋ＋１）の目標Ｔ２の予測位置、Ｐ２３は時刻ｔ（ｋ）で目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関すると仮定した場合に計算される時刻ｔ（ｋ＋１）の目標Ｔ２の予測位置をそれぞれ示している。また、Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２２，Ｇ２３は上記Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２２，Ｐ２３の各場合に対応したそれぞれの目標の時刻ｔ（ｋ＋１）でのゲートである。さらにｚ１（ｋ＋１），ｚ２（ｋ＋１），ｚ３（ｋ＋１）は時刻ｔ（ｋ＋１）にセンサによって取得された観測ベクトルの位置を示している。
【００４９】
まず図２を使用して、この発明の追尾装置で行う処理の基本的な考え方を説明する。図２の状況においてこの発明の追尾装置は、以下のように処理を進める。まず時刻ｔ（ｋ）では従来の追尾装置と同様の方法で仮説作成処理を行う。この結果、前記従来の追尾装置の動作説明で述べた８個の仮説（［仮説１］〜［仮説８］）が作成される。この発明の追尾装置では、これらの仮説の中から所定の基準を満たす、複数の仮説を残して、次の時刻へ進む。例えば、上記８個のうち、以下の３つの仮説が残される。
【００５０】
［仮説１］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関する。
［仮説２］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［仮説３］：  目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
【００５１】
また、上記のように３つの仮説を残したことに伴い、目標Ｔ１については観測ベクトルｚ１（ｋ）を使用して平滑処理を行った結果の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列と、観測ベクトルｚ２（ｋ）を使用して平滑処理を行った結果の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列とを平滑諸元ファイル６に格納する。また目標Ｔ２については観測ベクトルｚ２（ｋ）を使用して平滑処理を行った場合と、観測ベクトルｚ３（ｋ）を使用して平滑処理を行った場合の２つの場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル６に格納する。このようにこの発明の追尾装置では、各目標に対して一般に複数の場合の平滑諸元を平滑諸元ファイル６に格納して処理を進める。
【００５２】
次に時刻ｔ（ｋ＋１）に進むと、上記平滑諸元ファイル６に保存されたすべての平滑ベクトルを平滑諸元ファイルより読み出し、それぞれに対して時刻ｔ（ｋ＋１）の予測位置とゲートを算出する。図２のＰ１１，Ｐ１２，Ｐ２２，Ｐ２３の予測位置及びＧ１１，Ｇ１２，Ｇ２２，Ｇ２３のゲートはこれらに対応するものである。次にこのようにして得られた時刻ｔ（ｋ＋１）のゲートと時刻ｔ（ｋ＋１）の観測値の関係より、時刻ｔ（ｋ＋１）の新たな仮説を構成する。ここで、時刻ｔ（ｋ＋１）の仮説は時刻ｔ（ｋ）に残した複数の仮説の各々を拡張する方法によって構成できる。例えば図２の状況では、観測ベクトルｚ１（ｋ＋１）がゲートＧ１１内に存在し、観測ベクトルｚ２（ｋ＋１）がゲートＧ１２内に、観測ベクトルｚ３（ｋ＋１）がゲートＧ２３内に存在する。このため、一例として上記の［仮説３］を拡張した場合について示すと、以下の４つの仮説が導かれる。
【００５３】
［仮説３−１］：  時刻ｔ（ｋ＋１）において、目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ＋１）が相関し、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ＋１）が相関する。
［仮説３−２］：  時刻ｔ（ｋ＋１）において、目標Ｔ１に観測ベクトルｚ２（ｋ＋１）が相関し、目標Ｔ２に相関する観測ベクトルが存在しない。
［仮説３−３］：  時刻ｔ（ｋ＋１）において、目標Ｔ１に相関する観測ベクトルが存在せず、目標Ｔ２に観測ベクトルｚ３（ｋ＋１）が相関する。
［仮説３−４］：  時刻ｔ（ｋ＋１）において、目標Ｔ１，Ｔ２ともに相関する観測ベクトルが存在しない。
【００５４】
このように、この発明の追尾装置では、各時刻で残された各仮説が次の時刻でさらに複数の仮説に拡張されていき、仮説の数が次第に増大する。ただし、各時刻ごとに残存させる仮説を制限することにより、装置全体の処理規模を一定の範囲に保つようにするものである。
【００５５】
なお以下では、各目標に対し各時刻のゲート内からたかだか１個（０個又は１個）の観測ベクトルを選択していくことによって構成される観測ベクトルの時系列データをこの目標の航跡と呼ぶ。ここで、ある時刻より０個の観測値を選択する場合は、その時刻で目標の観測ベクトルが探知されなかったことを想定する。この発明の追尾装置では上記図２の例からわかるように、各目標に対して一般には複数の航跡が作成される。例えば上記図２の場合、目標Ｔ１に対し時刻ｔ（ｋ）で観測ベクトルｚ２（ｋ）を選択し時刻ｔ（ｋ＋１）で観測ベクトルｚ１（ｋ＋１）を選択した航跡や、時刻ｔ（ｋ）で観測ベクトルｚ２（ｋ）を選択し時刻ｔ（ｋ＋１）では１つも観測ベクトルを選択しない航跡などが作成される。また、平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）、予測ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）、平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）、予測誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ−１）は、上記定義した各航跡ごとに算出していく。
【００５６】
図１の追尾装置の動作を詳しく説明する。図１のこの発明の追尾装置では、初期値設定部４が各目標に対してそれぞれ１つのクラスタを設置することにより、追尾処理を開始する。初期値設定部４は、各目標のクラスタ内状況データ群５において、平滑諸元ファイル６にこの目標の平滑ベクトルの初期値ｘ（ハット）（０｜０）及び平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ（０｜０）を設定し、また航跡対観測ベクトル対応表７に１つの初期航跡を定義する。ただしこの段階では、まだ１度も観測ベクトルを入力していないため、この初期航跡に属する観測ベクトルは「無し」としておく。次にクラスタ内仮説表８に１つの仮説を定義し、この仮説に対する仮説内航跡表９には、上記初期航跡が含まれると定義する。以上のような初期設定を行ったのち、ｋ＝１，２，．．．の各時刻毎の処理を開始する。
【００５７】
時刻ｔ（ｋ）において、目標観測装置１から観測ベクトルｚｊ（ｋ），（ｊ＝１，２，．．．，ｍ（ｋ））が入力されると、予測処理部１０が各クラスタの平滑諸元ファイル６よりクラスタ内のすべての目標のすべての航跡に対する、前時刻ｔ（ｋ−１）の平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ−１｜ｋ−１）と平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ−１｜ｋ−１）を読み出し、予め仮定した目標の運動モデルに基づいて、各航跡ごとの現時刻ｔ（ｋ）に対する予測ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）と予測誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ−１）を算出する。この予測処理には、例えば通常のカルマンフィルタの予測アルゴリズムを使用すればよい。次にゲート算出部１１が、各航跡の上記予測ベクトルと予測誤差共分散行列とを入力し、また目標観測装置１による時刻ｔ（ｋ）の観測ベクトルの観測誤差共分散行列を設定して、各航跡対応の予測位置ベクトル（予測ベクトルより位置の成分のみを抽出したベクトル）と、観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出する。
【００５８】
次に観測ベクトル選択部１２が、各航跡ごとにその航跡のゲート内に存在するすべての観測ベクトルを選び出すことにより、各航跡に相関可能な観測ベクトルを決定する。上記観測ベクトル選択部１２による選択結果は、平滑処理部１３とクラスタ再構成部１４の双方に送られる。
【００５９】
平滑処理部１３では各航跡に対し、まずゲート内にある各観測ベクトルごとに、その観測ベクトルが正しい相関結果であると仮定した場合の平滑ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ）及び平滑誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）を算出する。ここで、ある航跡のゲート内に複数の観測ベクトルが存在する場合には、これらの観測ベクトルの各々に対応した複数の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する。この平滑計算には、例えば通常のカルマンフィルタの平滑アルゴリズムを使用し、航跡の予測ベクトルｘ（ハット）（ｋ｜ｋ−１）、予測誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ−１）と選択された観測ベクトルｚｊ（ｋ）から平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出すればよい。さらに平滑処理部１３は、各航跡に対しその航跡の観測ベクトルが探知されなかったと仮定した場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する。この場合は、いわゆるメモリトラックの処理に基づき、予測ベクトル及び予測誤差共分散行列の値を平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に代入する。
【００６０】
一方、クラスタ再構成部１４では、以下に述べるこの発明の追尾装置におけるクラスタの定義に従って既存のクラスタの再構成を行う。すなわち、次に示す２つの基準に従い、追尾対象のすべての目標を複数の集合に分類しこの各集合をクラスタと呼ぶ。
【００６１】
（Ａ）  追尾目標Ｔ１のある航跡と追尾目標Ｔ２のある航跡が、過去から現時刻に至るまでに少なくとも１個の観測ベクトルを共有する場合、Ｔ１とＴ２は同一クラスタとする。
（Ｂ）  追尾目標Ｔ１とＴ２が同一クラスタで、かつ追尾目標Ｔ２とＴ３が同一クラスタの場合、Ｔ１とＴ３は同一クラスタとする。
【００６２】
例えば、上記観測ベクトル選択部１２の選択結果により、現時刻のある観測ベクトルがあるクラスタＡに属する目標の航跡のゲートと、別のクラスタＢに属する目標の航跡のゲートの両方に含まれた場合、これらの目標は上記の基準により新たに同一のクラスタとなる。このため、クラスタ再構成部１４は上記二つのクラスタＡ，Ｂを１つに統合する。また後述する準最適化処理部２１の処理結果により、同一クラスタに属していた複数の目標が新たに別クラスタとなる場合がある。このときこのクラスタを複数に分割する。
【００６３】
なお、次に示す仮説作成部１５、準最適化処理部２１の処理は上記定義した各クラスタごとに実行することができる。
【００６４】
次に仮説作成部１５が、各クラスタ内の前時刻の仮説（以下、既存仮説と呼ぶ）を現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説に更新するための処理を行う。ここで、クラスタ内の仮説は次のように定義することができる。すなわち各クラスタにおいて、クラスタ内の各目標ごとに１つずつの航跡を選択して構成した航跡の集合を仮説とよぶ。この定義からも明らかなように、各仮説はクラスタ内のすべての目標に対し必ず１個の航跡を含んでいる。
【００６５】
各クラスタ内には、複数の既存仮説が保持されている。ここで各既存仮説は、クラスタ内の各目標について前時刻の航跡を１つずつ選択した航跡の集合である。仮説作成部１５では、これらの各既存仮説ごとに以下に述べるゲート判定行列作成部１６、相関行列作成部１７、仮説更新部１８、仮説信頼度算出部１９の処理を繰り返し実行することにより、各既存仮説をそれぞれ複数の新たな仮説に拡張する。
【００６６】
まずゲート判定行列作成部１６では、着目する既存仮説が含む各目標の航跡のゲート内にいずれの観測ベクトルが存在するかの対応関係を示すゲート判定行列を作成する。ここで、ゲート判定行列は、クラスタ内の目標の数をＬ、時刻ｔ（ｋ）のクラスタ内の観測ベクトル（クラスタ内のいずれかの目標のいずれかの航跡のゲート内によって捕捉された観測ベクトルの全体をクラスタ内の観測ベクトルと呼ぶ）の数をＭとする場合、次式で定義されるＭ×（Ｌ＋１）の行列である。
【００６７】
【数２】
0003616029.tif 000003
【００６８】
ここで、上記式（３）の行列の第１列は誤信号を表す列、第２列から第（Ｌ＋１）列はクラスタ内の各目標Ｔｌ；  ｌ＝１，２，．．．，Ｌに対応する列である。また各行は、クラスタ内の各観測ベクトルｚｊ（ｋ）；  ｊ＝１，２，．．．，Ｍに対応する。さらに上記行列の各要素ωｊ，ｌは以下のように定める。すなわち観測ベクトルｚｊ（ｋ）が目標Ｔｌの航跡のゲート内にある場合、観測ベクトルｚｊ（ｋ）は目標Ｔｌに相関可能であるとして、
【００６９】
【数３】
0003616029.tif 000004
【００７０】
とする。一方、観測ベクトルｚｊ（ｋ）が目標Ｔｌの航跡のゲート内にない場合、観測ベクトルｚｊ（ｋ）は目標Ｔｌに相関不可能であるとして、
【００７１】
【数４】
0003616029.tif 000005
【００７２】
とする。また式（３）の第１列は、すべての観測ベクトルが誤信号である可能性があるとして、すべての要素を１としている。
【００７３】
例えば図２の例で、時刻ｔ（ｋ）における目標Ｔ１，Ｔ２のゲートＧ１，Ｇ２が、いま着目している既存仮説で選択された各目標の航跡のものであるとする。図の状況では、観測ベクトルｚ１（ｋ）がゲートＧ１に含まれ、ｚ２（ｋ）がゲートＧ１とＧ２に含まれ、ｚ３（ｋ）がゲートＧ２に含まれているため、時刻ｔ（ｋ）でのゲート判定行列は次式となる。
【００７４】
【数５】
0003616029.tif 000006
【００７５】
次に相関行列作成部１７が、上記ゲート判定行列よりそれぞれが既存仮説の拡張方法を示す複数の相関行列を作成する。各相関行列は、時刻ｔ（ｋ）のクラスタ内の各観測ベクトルが、着目する既存仮説内の航跡のいずれに対応するかの相関結果を示すものであって、ゲート内判定行列の場合と同様に次式で定義されるＭ×（Ｌ＋１）の行列である。ここで、この行列の第１列は誤信号を表す列、第２列から第（Ｌ＋１）列はクラスタ内の各目標Ｔｌ；  ｌ＝１，２，．．．，Ｌに対応する列である。また各行は、クラスタ内の各観測ベクトルｚｊ（ｋ）；  ｊ＝１，２，．．．，Ｍに対応する。
【００７６】
【数６】
0003616029.tif 000007
【００７７】
上記行列の各要素ｈｊ，ｌは、各観測ベクトルがそれぞれの目標の航跡と相関するか否かを示すもので、具体的には以下のように定義する。すなわち、観測ベクトルｚｊ（ｋ）が目標Ｔｌの航跡と相関がある場合、
【００７８】
【数７】
0003616029.tif 000008
【００７９】
と定義する。また観測ベクトルｚｊ（ｋ）が目標Ｔｌの航跡と相関がない場合、
【００８０】
【数８】
0003616029.tif 000009
【００８１】
とする。また行列の第１列については、観測ベクトルｚｊ（ｋ）が誤信号である場合、
【００８２】
【数９】
0003616029.tif 000010
【００８３】
とし、観測ベクトルｚｊ（ｋ）が誤信号でない場合、
【００８４】
【数１０】
0003616029.tif 000011
【００８５】
とする。
【００８６】
なお、実際にゲート判定行列から相関行列を作成する際には、次に示す（ア）〜（ウ）の３つの条件を同時に満たす全ての組合せを、それぞれ別の相関行列として作成する。
（ア）  ゲート判定行列において１である要素に対応する相関行列の要素のみを１とできる。
（イ）  相関行列の第１列（誤信号の列）以外の各列では、たかだか１つの要素のみを１とできる。一方、第１列（誤信号の列）では、いくつの要素でも１とできる。
（ウ）  相関行列の各行では、必ず１つの要素のみ１とする。
【００８７】
なお上記（ア）〜（ウ）の３つの条件は、従来の追尾装置の場合の仮説作成の基準と同様に、各目標が相関する観測ベクトルはたかだか１個で、かつ各観測ベクトルが相関する目標はたかだか１個であるとの考え方に基づいている。
【００８８】
例えば図２の例で、上記の条件により時刻ｔ（ｋ）における相関行列を作成した場合、式（６）のゲート内判定行列より、以下の８個が得られる。
【００８９】
【数１１】
0003616029.tif 000012
【００９０】
これらの相関行列は、時刻ｔ（ｋ）の観測ベクトルに対する以下の相関結果をそれぞれ示している。
【００９１】
［結果１］：目標Ｔ１の航跡に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２の航跡に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関する。
［結果２］：目標Ｔ１の航跡に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２の航跡に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［結果３］：目標Ｔ１の航跡に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関し、目標Ｔ２の航跡に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［結果４］：目標Ｔ１の航跡に観測ベクトルｚ１（ｋ）が相関し、目標Ｔ２の航跡に相関する観測ベクトルが存在しない。
［結果５］：目標Ｔ１の航跡に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関し、目標Ｔ２の航跡に相関する観測ベクトルが存在しない。
［結果６］：目標Ｔ１の航跡に相関する観測ベクトルが存在せず、目標Ｔ２の航跡に観測ベクトルｚ２（ｋ）が相関する。
［結果７］：目標Ｔ１の航跡に相関する観測ベクトルが存在せず、目標Ｔ２の航跡に観測ベクトルｚ３（ｋ）が相関する。
［結果８］：目標Ｔ１の航跡、目標Ｔ２の航跡ともに相関する観測ベクトルが存在しない。
【００９２】
次に仮説更新部１８が、上記相関行列の各々を使用して、着目している既存仮説を複数の新たな仮説に拡張する。すなわち、着目している既存仮説に上記各相関行列を組み合わせることによって複数の新たな仮説を作成するとともに、上記各相関行列の相関結果が示す現時刻の新たな航跡（既存仮説に含まれている前時刻の航跡に現時刻の観測ベクトルを追加した航跡）を作成する。
【００９３】
次に仮説信頼度算出部１９が、上記作成した現時刻に対応した各仮説が正しいとする確率を、各航跡の予測位置と各観測位置の距離や、目標観測装置１の探知確率、誤信号発生率などより計算しこれを各仮説の信頼度とする。
【００９４】
以上で各既存仮説ごとに実行される処理が終了する。仮説作成部１５は、上記一連の処理をクラスタ内のすべての既存仮説について実行した後、更新後の全ての仮説とその信頼度、及び、現時刻の新たな航跡を準最適化処理部２１に送る。
【００９５】
次に準最適化制御部２０が、この時刻の仮説数を制限するために行う準最適化処理の方法及びその方法に係わるパラメータを決定して準最適化処理部２１に送る。準最適化処理部２１は、実際に上記方法及びパラメータに基づいてこの時刻に残存させる仮説を決定し、また上記残存させた仮説によって採択されている各目標の航跡のみを残し他の仮説と航跡を削除する。なおこのとき、残存させた仮説の信頼度の総和が１となるよう、各仮説の信頼度の値を全仮説の信頼度の和で割ることにより正規化しておく。さらに準最適化処理部２１は、平滑処理部１３より全ての航跡の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を入力し、上記残存させた航跡に対応するものだけを選択し他を削除する。また準最適化処理部２１は、このようにして最終的に残った仮説、航跡、及び各航跡に対応する平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列をクラスタ状況データ群５内のクラスタ内仮説表８、仮説内航跡表９、航跡対観測ベクトル対応表７、平滑諸元ファイル６に書き込む。
【００９６】
最後に表示用航跡決定部２２が、例えば各クラスタ内の最も信頼度の高い仮説に選択された各目標の航跡の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を読み出すなどして、航跡表示装置３に送るための目標の位置、速度の推定値を決定して、これを航跡表示装置３に送る。
【００９７】
以上で、図１の追尾装置における時刻ｔ（ｋ）の処理が終了する。
【００９８】
なお上記準最適化制御部２０、準最適化処理部２１の具体的な準最適化処理の方法として例えば、以下のものが考えられる。
【００９９】
（１）準最適化処理部２１において、信頼度の高いものから順に一定の個数の仮説のみを残し他を削除する（この方法を仮説数制限法と呼ぶ）。このとき準最適化制御部２０は、各時刻ごとに残存させる仮説の個数を決定する。
この仮説数制限方法において、残存させる仮説数を各時刻で常に１とすれば、結果的に図７の従来の追尾装置と等価なものを得ることができる。
また、別の準最適化方法として以下のものがある。
（２）準最適化処理部２１において、信頼度が所定の基準値以上の仮説のみを残し他を削除する（この方法を信頼度制限法と呼ぶ）。このとき準最適化制御部２０は、各時刻ごとに残存させる仮説の信頼度に対する上記基準値を決定する。
（３）準最適化処理部２１において、信頼度の高いものから順に仮説を選択していき、選択した仮説の信頼度の和が所定の基準値に達するまでの仮説を選択して、他の仮説を削除する（この方法を累積信頼度制限法と呼ぶ）。このとき準最適化制御部２１は、各時刻ごとに選択する仮説の信頼度の和に対する上記基準値を決定する。
【０１００】
さらに図８の従来の追尾装置と同様にすべての仮説の影響を１つに統合する準最適化方法として、次のものも考えられる。この準最適化方法を各時刻で常に使用すれば、図８の従来の追尾装置と等価な装置となる。
【０１０１】
（４）クラスタ内の各目標ごとに、各仮説が選択した航跡の平滑ベクトルにその仮説の信頼度を乗算した結果を全仮説について総和する方法によって、時刻ｔ（ｋ）の該目標の平滑ベクトルを統合する。さらにこの統合後の平滑誤差共分散行列を統合前の各航跡の平滑誤差共分散行列より算出する（この方法を仮説統合法と呼ぶ）。
【０１０２】
なお、時刻ｔ（ｋ）で上記仮説統合方法を行った場合、準最適化処理部２１は初期値設定部４の処理と同様の処理によって、すべてのクラスタを初期化すればよい。すなわち、各目標ごとに改めてクラスタを設置し直し、各目標のクラスタ状況データ群において、平滑諸元ファイル６にこの目標の上記統合後の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を設定する。また、航跡対観測ベクトル表には、改めて１つの航跡を定義し、この航跡に属する観測ベクトルは「無し」としておく。さらに、クラスタ内仮説表８に１つの仮説を定義し、この仮説に対する仮説内航跡表９には上記定義した航跡が含まれることとする。
【０１０３】
以上のように構成された図１に示す追尾装置によれば、準最適化処理部２１の動作により、相関の判定が困難な状況では仮説作成部１５が作成した仮説の中から信頼度の高いものを複数残したまま追尾処理を続行し、次時刻以降の観測値を得たのちに改めて各仮説の信頼度を評価する延期決定型の相関処理方式を実現できる。これにより、相関処理の精度を高めることができる。さらに図１の追尾装置では、準最適化制御部２０を設けたことにより、準最適化処理部２１で残存させるための仮説を絞り込む際の処理方法や、その処理方法で使用するパラメータの値を、装置の動作状況などに応じて、各時刻毎に決定することができる。これにより、時刻毎の状況の変化に適応して仮説の絞り込み方法を変えることができ、結果的に相関処理の精度を一層高めることができる。
【０１０４】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２は追尾装置における特に準最適化処理部および準最適化制御部に関わるものである。図３は実施の形態２の準最適化処理部２１における処理ステップを示すフローチャートである。
【０１０５】
図３を機能ブロックとしてみると、Ｓ１はクラスタ内の目標を選択する目標選択手段、Ｓ２は最新Ｎ時刻分の観測ベクトルの構成が同一の航跡を同一グループに属する航跡であるとして、上記選択した目標の全航跡を複数のグループに分類する航跡分類手段である。Ｓ３は各グループに属する航跡の平滑ベクトルを各航跡を選択する仮説の信頼度で重み付け統合する平滑ベクトル統合手段、Ｓ４は上記統合後の平滑ベクトルに対応した平滑誤差共分散行列を、統合前の各平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列より算出する平滑誤差共分散行列統合手段、Ｓ５は各グループの中から１つの航跡のみを代表として残し、他の航跡をクラスタ内から削除する航跡削除手段である。Ｓ６はクラスタ内のすべての目標に対する選択を終了したかを判断する判断手段、Ｓ７は同一グループに属する航跡を同一視することにより、内容が同一となった仮説を１つに統合する仮説統合手段である。
【０１０６】
また図４は、実施の形態２の準最適化処理部で行う処理の考え方を示す説明図である。図４において、Ｔｒ１，Ｔｒ２は平滑ベクトル初期値ｘ（ハット）（０｜０）で示された初期位置より追尾維持処理を開始した、同一の目標に対する異なる２つの航跡を表す。ただし、これらの航跡は、時刻ｔ（３）〜ｔ（６）の４つの時刻では、同一の観測ベクトル（ｚ１（３），ｚ１（４），ｚ１（５），ｚ１（６））を選択している。
【０１０７】
上記図４の航跡Ｔｒ１，Ｔｒ２は、時刻ｔ（１）〜ｔ（６）の全体について見れば、観測ベクトルの構成が違うため異なる航跡と考えられるが、上記４つの時刻、すなわち図４の時間窓ＴＷ内のみに着目すれば同一の航跡と見なすことができる。ここでこのように時間窓を設定するのは、次の理由によるものである。すなわち時間窓ＴＷの外にある過去の観測ベクトル（ｚ１（１），ｚ２（１），ｚ１（２），ｚ２（２））は十分に古いデータであって、最新時刻の各航跡の平滑諸元（位置、速度等の推定値）の算出結果に大きな影響を与えないと考えることができる。つまり２つの航跡Ｔｒ１，Ｔｒ２の最新時刻の平滑諸元は、ほぼ近似した値となると仮定することができる。このように実施の形態２の準最適化処理部２１では、最新時刻より過去Ｎ時刻分の時間窓を設けこの時間窓内の観測ベクトルの構成が同一の航跡同士を同一視することにより、結果的に内容が同一となった仮説を一つに統合する方法で、仮説数を制限するものである。
【０１０８】
以下図３のフローチャートに沿い実施の形態２の準最適化処理部２１および準最適化制御部２０の動作を詳しく説明する。この実施の形態ではまず、準最適化制御部２０が現時刻の状態に適した時間窓の幅Ｎを決定して準最適化処理部２１に送る。準最適化処理部２１は、上記時間窓の幅Ｎを入力すると、以下に述べる一連の処理を各クラスタごとに実行する。
【０１０９】
まず、目標選択ステップＳ１において、クラスタ内の目標を１つ選択する。次に、航跡分類ステップＳ２において、上記選択した目標の航跡で最新のＮ時刻分の観測ベクトルの構成が同一の航跡同士を同一グループの航跡であるとして、該目標の全航跡を複数のグループに分類する。次に、平滑ベクトル統合ステップＳ３では、上記分類した各グループごとに該グループに属する航跡の平滑ベクトルを、各航跡を選択する仮説の信頼度で重み付け統合する。この処理は、具体的には以下のように実行する。
【０１１０】
いま、処理対象とするグループを１つ特定したとし、このグループに属するいずれかの航跡を選択したクラスタ内の仮説をＨｉ  （ｉ＝１，２，．．．，Ｉ）とし、こららの仮説の信頼度をそれぞれβｉ  （ｉ＝１，２，．．．，Ｉ）と表す。また、これらの仮説のぞれぞれが選択した上記グループ内の航跡の平滑ベクトルをｘｉ（ハット）（ｋ｜ｋ）  （ｉ＝１，２，．．．，Ｉ）と表す。ただし上記仮説の中には、互いに異なる仮説であってもグループ内の同一の航跡を選択する場合があるため、上記平滑ベクトルｘｉ（ハット）（ｋ｜ｋ）の中には値が同一のものもあり得る。このとき、平滑ベクトル統合ステップＳ３では次式によって統合後の平滑ベクトルｘＧ（ハット）（ｋ｜ｋ）を算出する。
【０１１１】
【数１２】
0003616029.tif 000013
【０１１２】
次に図３に戻り、平滑誤差共分散行列統合ステップＳ４において、上記統合後の平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列を、統合前の各平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列より算出する。具体的には以下のように算出する。すなわち、上記定義した各平滑ベクトルｘｉ（ハット）（ｋ｜ｋ）  （ｉ＝１，２，．．．，Ｉ）に対応した平滑誤差共分散行列を、それぞれＰｉ（ｋ｜ｋ）  （ｉ＝１，２，．．．，Ｉ）とするとき、上記統合後の平滑ベクトルｘＧ（ハット）（ｋ｜ｋ）の平滑誤差共分散行列ＰＧ（ｋ｜ｋ）を次式にしたがって算出する。
【０１１３】
【数１３】
0003616029.tif 000014
【０１１４】
次に航跡削除ステップＳ５において、各グループの中から任意の一つをこのグループの航跡の代表として残し、他の航跡をクラスタ内から削除する。さらに、上記残存させた航跡の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列として、上記平滑ベクトル統合ステップＳ３で算出した統合後の平滑ベクトルｘＧ（ハット）（ｋ｜ｋ）、平滑誤差共分散行列ＰＧ（ｋ｜ｋ）を付与するとともに、この航跡から、時間窓に相当する最新Ｎ時刻よりも古い観測ベクトルを破棄する。
【０１１５】
次に判断ステップＳ６において、クラスタ内の全ての目標について選択したかを判断し、まだ選択していない目標がある場合には目標選択ステップＳ１に戻り、すべての目標を選択し終わった場合には、次の仮説統合ステップＳ７に進む。
【０１１６】
仮説統合ステップＳ７では、各目標について同一のグループに属する航跡を同一視することにより、結果的に同一内容となった仮説を一つに統合する。すなわち実施の形態１の説明の中で述べたように、仮説は各目標に対する航跡を１つずつ選択した航跡の集合であると定義できるため、各目標について同一グループに属する航跡を同一のものと見なせば、クラスタ内に同一内容の仮説が発生し得る。仮説統合ステップＳ７では、これらの仮説を整理しクラスタ内に１つのみ残存させる。なお上記のように統合された仮説の信頼度は、統合前の仮説の信頼度の和とすればよい。また、統合された仮説が選択する航跡は、上記航跡削除ステップＳ５でクラスタ内に残存させた各グループの代表航跡であると定義すればよい。
【０１１７】
以上が、この実施の形態の準最適化処理部２１の処理手順である。これらの処理を各クラスタに対して終了した後、この準最適化処理部２１は上記整理、統合された仮説、航跡、平滑諸元のデータをクラスタ状況データ群５のクラスタ内仮説表８、仮説内航跡表９、航跡対観測ベクトル対応表７、平滑諸元ファイル６に保存する。
【０１１８】
上記のように構成された実施の形態２の準最適化処理部によれば、時間窓に相当する期間の相関判定に限って、延期決定がなさるように準最適化処理部を構成することができる。このため、準最適化制御部によって時間窓の幅Ｎを選択すれば、相関判定を延期する時間幅を直接的に決定できるため、各時刻における目標の運動状態などに応じて、パラメータ値Ｎを比較的容易に決定できる。この結果、相関処理の精度を高めることができる。
【０１１９】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３も追尾装置における特に準最適化処理部および準最適化制御部に関わるものである。図５は実施の形態３の準最適化処理部および準最適化制御部の構成を示す図である。図において、２０は準最適化制御部、２１は準最適化処理部であって、１３は平滑処理部、１５は仮説作成部、５はクラスタ状況データ群である。
【０１２０】
また準最適化処理部２１内において、３１はクラスタ状況データ群５の一連のデータを一時的に格納するためのクラスタ状況データ群用メモリ、３２は実施の形態１で述べた仮説数制限法による準最適化処理を実行する仮説数制限処理部、３３は実施の形態１で述べた信頼度制限法による準最適化処理を実行する信頼度制限処理部、３４は実施の形態１で述べた累積信頼度制限法による準最適化処理を実行する累積信頼度制限処理部、３５は実施の形態１で述べた仮説統合法による準最適化処理を実行する仮説統合処理部、３６は実施の形態２の準最適化処理部で説明した準最適化処理方法（以下、この方法を航跡統合法とよぶ）を実行する航跡統合処理部である。
【０１２１】
以下、この実施の形態による準最適化制御部２０及び準最適化処理部２１の動作を詳しく説明する。
【０１２２】
まず仮説作成部１５が、この時刻に作成された仮説、航跡のデータをクラスタ状況データ群５内の航跡対観測ベクトル対応表７、クラスタ内仮説表８、仮説内航跡表９のデータ形式に変換してクラスタ状況データ群用メモリ３１に格納する。また平滑処理部１３が、各航跡の平滑諸元（平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列）をクラスタ状況データ群５内の平滑諸元ファイル６のデータ形式に変換して、クラスタ状況データ群用メモリ３１に格納する。
【０１２３】
以上の準備が整うと準最適化制御部２０が、実施の形態１で述べた仮説数制限法、信頼度制限法、累積信頼度制限法、仮説統合法及び実施の形態２で述べた方法による航跡統合法の各種準最適化処理方法の中から任意の方法を任意の数だけ選択するとともに、選択した各方法を実行するために必要なパラメータ値とこれらの方法をいかなる順序で実行するかの処理順序を決定し、準最適化処理部２１に送る。ここで上記パラメータとは、実施の形態１で述べたように仮説数制限法の場合は残存させる仮説数であり、信頼度制限法の場合は残存させる仮説の信頼度の最小値であり、累積信頼度制限法の場合は仮説を信頼度の上位より順に選択していった際の信頼度の累積値に対する制限値である。また、仮説統合法の場合はパラメータは存在しないので、パラメータ値を決定する必要はない。さらに、航跡統合法の場合のパラメータは、時間窓の幅Ｎである。
【０１２４】
準最適化処理部２１は上記情報を準最適化制御部２０より受け取ると、上記述べた各方法の準最適化処理をそれぞれ担当する、仮説数制限処理部３２、信頼度制限処理部３３、累積信頼度制限処理部３４、仮説統合処理部３５、航跡統合処理部３６のうちの指定されたものが、指定された順序に従って仮説数を削減するための準最適化処理を実行する。すなわち、順次、指定された各処理部３２〜３６がクラスタ状況データ群用メモリ３１から仮説、航跡、平滑諸元のデータを読み出し、上記指定されたパラメータ値を使用して、仮説数を削減するための準最適化処理を実行し、処理結果を再びクラスタ状況データ群用メモリ３１に書き込む。このとき各処理部３２〜３６は、準最適化処理の結果により残存させる各仮説の信頼度をこれらの仮説の信頼度の総和で割ることによって正規化してからクラスタ状況データ群用メモリ３１に書き込むようにしてもよい。以上のようにして、指定された各処理部による準最適化処理がすべて終了すると、準最適化処理部２１はクラスタ状況データ群用メモリ３１内のデータをクラスタ状況データ群５に保存する。
【０１２５】
以上のように構成された実施の形態３の準最適化処理部および準最適化制御部を使用すれば、複数の準最適化処理方法を選択することもできるとともに、選択した各方法を任意の順序で処理することが可能である。このため、各時刻における目標の運動状態などに応じて、より多種多様な準最適化方法を実現することができ、結果的に相関処理精度を高めることができるとの利点がある。
【０１２６】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４も追尾装置における特に準最適化処理部および準最適化制御部に関わるものである。図６は実施の形態４の準最適化処理部および準最適化制御部の構成を示す図である。図において、２０は準最適化制御部、２１は準最適化処理部である。また準最適化制御部２０内において、４１は準最適化処理の演算時間を予測する演算時間予測部、４２は追尾処理結果より目標の運動状態を評価する運動状態評価部、４３は準最適化処理の方法やパラメータ値を決定する準最適化方式決定部である。
【０１２７】
次に図６の準最適化制御部２０の動作を説明する。まず、演算時間予測部４１が各種の準最適化処理方法ごとに、この処理方法を選択した場合の演算時間を予測して準最適化方式決定部４３に送る。上記各種の準最適化処理方法の例は実施の形態１で述べた仮説数制限法、信頼度制限法、累積信頼度制限法、仮説統合法や、実施の形態２で述べた航跡統合法などである。またこのとき、各処理方法で使用するパラメータの値によって演算時間が変化する場合には、パラメータの変動に伴う演算時間の増大率の情報を付随させたり、予め複数設定したパラメータの典型値ごとの演算時間などを、準最適化方式決定部４３に送るようにしてもよい。なお上記演算時間は、準最適化処理を実行する前のクラスタ内の仮説数や航跡数、観測ベクトル数などの情報に基づいて予測することができる。さらに前時刻までの準最適化処理の演算時間を監視することによって、現時刻の演算時間を見積もることも可能である。
【０１２８】
一方、運動状態評価部４２では、クラスタ内の各目標の航跡の平滑ベクトルや、クラスタ内の観測ベクトルの個数などを調べることにより、目標の運動状態を評価することによって現時刻の相関判定の困難度を判定する。例えば多くの目標が狭い空間範囲に密集している場合や、さらにこれらの目標の速度ベクトルの大きさや方向が近似している場合には、相関判定が困難な状況にあると判定する。また、クラスタ内の観測ベクトルの個数が目標数よりも大幅に多い場合は、誤信号が多く発生しているとの観点から、相関判定が困難な状況にあると判定する。逆に、観測ベクトルの個数が目標数よりも少ない場合には、センサの探知確率が低下しているとの観点から相関判定が困難な状況にあると判定する。
【０１２９】
準最適化方式決定部４３では、上記演算時間予測部４１よりの演算時間の予測結果と運動状態評価部４２よりの相関判定の困難度の評価結果とを入力し、各時刻で、追尾処理に許容される演算時間の範囲内で相関処理の性能を最大化するための最適な準最適化処理方法と、その処理方法で使用するパラメータ値を決定し、準最適化処理部２０に送る。
【０１３０】
以上のように構成された実施の形態４の準最適化処理部および準最適化制御部を使用すれば、各種の準最適化処理方法を使用した場合の演算時間の予測結果と目標の運動状態に応じた各準最適化処理方法の必要性とを勘案し、追尾処理に許容される演算時間の範囲内で、相関処理の性能を最大化するための最適な準最適化処理方法と、その処理方法で使用するパラメータ値を決定することができる。このため、演算負荷の面の実用性と相関処理精度の向上とを両立した追尾装置が得られる。
【０１３１】
【発明の効果】
以上のようにこの発明の追尾装置によれば、準最適化処理部の動作により、相関の判定が困難な状況では仮説作成部が作成した仮説の中から信頼度の高いものを複数残したまま追尾処理を続行し、次時刻以降の観測値を得たのちに改めて各仮説の信頼度を評価する延期決定型の相関処理方式を実現できる。これにより、相関処理の精度を高めることができる。また、準最適化制御部を設けたことにより、準最適化処理部で残存させるための仮説を絞り込む際の処理方法や、その処理方法で使用するパラメータの値を、装置の動作状況などに応じて各時刻毎に決定することができる。これにより、時刻毎の状況の変化に適応して仮説の絞り込み方法を変えることができ、結果的に相関処理の精度を一層高めることができる。
【０１３２】
また、時間窓に相当する期間の相関判定に限って、延期決定がなさるように準最適化処理部を構成することができる。このため、準最適化制御部によって時間窓の幅Ｎを選択すれば、相関判定を延期する時間幅を直接的に決定できるため、各時刻における目標の運動状態などに応じて、パラメータ値Ｎを比較的容易に決定できる。この結果、相関処理の精度を高めることができる。
【０１３３】
また、複数の準最適化処理方法を選択することもできるとともに、選択した各方法を任意の順序で処理することが可能である。このため、各時刻における目標の運動状態などに応じて、より多種多様な準最適化方法を実現することができ、結果的に相関処理精度を高めることができるとの利点がある。
【０１３４】
また、各種の準最適化処理方法を使用した場合の演算時間の予測結果と目標の運動状態に応じた各準最適化処理方法の必要性とを勘案し、追尾処理に許容される演算時間の範囲内で、相関処理の性能を最大化するための最適な準最適化処理方法と、その処理方法で使用するパラメータ値を決定することができる。このため、演算負荷の面の実用性と相関処理精度の向上とを両立した追尾装置が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による追尾装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の追尾装置で行う処理の概念を説明する図である。
【図３】この発明の実施の形態２による追尾装置における準最適化処理部での処理を示す機能ブロックを兼ねたフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態２による準最適化処理部で行う処理を説明するための図である。
【図５】この発明の実施の形態３による追尾装置における準最適化処理部および準最適化制御部の構成を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態４による追尾装置における準最適化処理部および準最適化制御部の構成を示す図である。
【図７】従来の追尾装置の構成を示す図である。
【図８】従来の別の追尾装置の構成を示す図である。
【図９】従来の追尾装置の処理の概念を説明するための図である。
【符号の説明】
１  目標観測装置、２  追尾装置、３  航跡表示装置、４  初期値設定部、５クラスタ状況データ群、６  平滑諸元ファイル、７  航跡対観測ベクトル対応表、８  クラスタ内仮説表、９  仮説内航跡表、１０  予測処理部、１１  ゲート算出部、１２  観測ベクトル選択部、１３  平滑処理部、１４  クラスタ再構成部、１５  仮説作成部、１６  ゲート判定行列作成部、１７  相関行列作成部、１８  仮説更新部、１９  仮説信頼度算出部、２０  準最適化制御部、２１  準最適化処理部、２２  表示用航跡決定部、３１  クラスタ状況データ群用メモリ、３２  仮説数制限処理部、３３  信頼度制限処理部、３４  累積信頼度制限処理部、３５  仮説統合処理部、３６  航跡統合処理部、４１  演算時間予測部、４２  運動状態評価部、４３  準最適化方式決定部。
【図１】
0003616029.tif 000015
【図２】
0003616029.tif 000016
【図３】
0003616029.tif 000017
【図４】
0003616029.tif 000018
【図５】
0003616029.tif 000019
【図６】
0003616029.tif 000020
【図７】
0003616029.tif 000021
【図８】
0003616029.tif 000022
【図９】
0003616029.tif 000023