(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列，メンバシップ関数およびルールベースを入力し、メンバシップ値を算出して出力するファジィ演算器を複数個並列配置したファジィ並列器と、該ファジィ並列器を構成する前記各ファジィ演算器が出力する複数個の前記メンバシップ値を入力し、有効度ベクトルを算出して出力する目標毎各ルール統合器とから成る複数個の系を備え、さらに、前記メンバシップ関数を格納するメンバシップ関数ファイルと、前記ルールベースを格納するルールベースファイルと、前記各目標毎各ルール統合器が出力する複数個の前記有効度ベクトルを入力し、有効度行列を算出して出力するセンサ毎各ファジィ推論値統合器と、該センサ毎各ファジィ推論値統合器が出力する前記有効度行列を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備えたセンサ群管理装置。
【請求項２】
センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、パラメータ行列を入力し、割当て行列案を算出して出力する総当り評価器と、該総当り評価器が出力する割当て行列案を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記総当り評価器は、前記割当て行列案を格納する行列案ファイルと、前記パラメータ行列と前記行列案ファイルに格納されている前記割当て行列案とを入力し、評価関数値を算出する評価関数値算出器と、該評価関数値算出器が出力する評価関数値が最適であるか否かを判定する評価関数値比較判定器とから構成されていることを特徴とするセンサ群管理装置。
【請求項３】
センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、被約費用ベクトルを算出して出力する単体演算器と、該単体演算器が出力する前記被約費用ベクトルを入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記単体演算器は、前記パラメータ行列，基底行列および非基底行列を入力し、前記基底行列の更新を行った上で更新された前記基底行列と前記非基底行列とを出力する基底行列更新器と、前記基底行列と前記非基底行列とを格納する基底行列ファイルと、前記パラメータ行列と前記基底行列更新器が出力する前記基底行列とを入力し、単体乗数ベクトルを算出して出力する単体乗数ベクトル算出器と、該単体乗数ベクトルと前記基底行列更新器が出力する前記非基底行列とを入力して被約費用ベクトルを算出して出力する被約費用ベクトル算出器とから構成されていることを特徴とするセンサ群管理装置。
【請求項４】
センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、目標番号，センサ番号および更新されたパラメータ行列を算出して出力する最大効果目標・センサ選択器と、該最大効果目標・センサ選択器が出力する前記目標番号，前記センサ番号および前記更新されたパラメータ行列を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器と、該割当て行列算出器が算出した前記割当て行列を格納する割当て行列ファイルとを備え、前記最大効果目標・センサ選択器は、前記パラメータ行列および前記更新されたパラメータ行列を格納するパラメータファイルと、前記パラメータ行列の更新を行って前記パラメータファイルへ出力するパラメータ更新器と、前記パラメータファイルに格納されている前記パラメータ行列を入力して目標番号を出力する目標選択器と、前記パラメータファイルに格納されている前記パラメータ行列を入力してセンサ番号を出力するセンサ選択器とから構成されていることを特徴とするセンサ群管理装置。
【請求項５】
センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、最大勾配と該最大勾配に対応する目標番号およびセンサ番号を算出して出力する逐次改善器と、該逐次改善器が出力する最大勾配および対応する目標番号とセンサ番号とを入力し、割当て行列を出力する割当て行列算出器とを備え、前記逐次改善器は、前記割当て行列を格納する割当て行列ファイルと、該割当て行列ファイルに格納されている前記割当て行列を入力し、現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対を出力する非割当て目標・センサ番号生成器と、前記現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対、および前記割当て行列ファイルに格納されている前記割当て行列を入力し、現在割当てが行われている目標番号とセンサ番号とを選択して出力する該割当て目標・センサ番号生成器と、前記現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対、前記現在割当てが行われている目標番号とセンサ番号との対、および前記パラメータ行列を入力し、勾配を算出して出力する勾配算出器と、該勾配算出器が出力する前記勾配を入力し、該勾配が最大になっている目標番号，センサ番号および最大勾配を選択して出力する最大勾配目標・センサ選択器とから構成されていることを特徴とするセンサ群管理装置。
【請求項６】
センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力してニューロン行列および該ニューロン行列に対応する目標番号とセンサ番号とを算出して出力するニューラルネット演算器と、該ニューラルネット演算器が出力する前記ニューロン行列および対応する目標番号とセンサ番号とを入力して割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記ニューラルネット演算器は、前記ニューロン行列を格納するニューロンファイルと、前記ニューロン行列およびニューロン行列更新回数を入力し、それらを更新して出力するニューロン行列更新器と、目標番号を生成して出力する目標番号生成器と、センサ番号を生成して出力するセンサ番号生成器と、前記ニューロン行列更新器が出力する前記ニューロン行列，前記パラメータ行列，前記目標番号生成器が出力する前記目標番号および前記センサ番号生成器が出力する前記センサ番号を入力とし、前記ニューロン行列の行列要素を更新し、更新したニューロン行列を前記割当て行列算出器に出力するエネルギー算出器とから構成されていることを特徴とするセンサ群管理装置。
【請求項７】
単体演算器と割当て行列算出器との間に、被約費用ベクトルと基底行列とを入力して近似割当て行列を出力する線形化近似割当て行列算出器を設けたことを特徴とする請求項３記載のセンサ群管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、複数のセンサにより目標の観測を行う場合に、これらセンサに対してそれぞれどの目標を観測するか指示するセンサ群管理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図９は、たとえばロバート・ポポリ・アンド・サミュエル・ブラックマン；エキスパート・システム・アロケーション・フォア・ジ・エレクトロニカリイ・スキャンド・アンテナ・レーダ，１９８７  アメリカン・コントロール・コンファレンス（１９８７）第１８２１頁（Ｒｏｂｅｒｔ  Ｐｏｐｏｌｉ  ａｎｄ  Ｓａｍｕｅｌ  Ｂｌａｃｋｍａｎ；Ｅｘｐｅｒｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ  Ｓｃａｎｎｅｄ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｒａｄａｒ，１９８７  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（１９８７）ｐ．１８２１）に示された従来のセンサ群管理装置をブロック構成図としてまとめた図である。図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器１０１、メンバシップ関数ファイル１０２、ルールベースファイル１０３、ファジィ演算器１０４、ファジィ並列器１０５、目標毎各ルール統合器１０６、および割当てベクトル算出器１０７から構成されている。パラメータ算出器１０１はセンサの観測情報ＩからパラメータベクトルＰＶを算出するものであり、メンバシップ関数ファイル１０２はメンバシップ関数ＭＦを格納しているものであり、ルールベースファイル１０３はルールベースＲＢを格納しているものである。ファジィ演算器１０４はパラメータ算出器１０１が出力するパラメータベクトルＰＶ，メンバシップ関数ファイル１０２に格納されているメンバシップ関数ＭＦおよびルールベースファイル１０３に格納されているルールベースＲＢを入力してメンバシップ関数値ＭＶを算出するものである。ファジィ並列器１０５は並列配置された複数個のファジィ演算器１０４から構成されている。目標毎各ルール統合器１０６はファジィ並列器１０５を構成する各ファジィ演算器１０４が出力する複数のメンバシップ関数値ＭＶを入力とし、各目標毎に統合して有効度ベクトルＥＶを算出するものである。割当てベクトル算出器１０７は目標毎各ルール統合器１０６が出力する有効度ベクトルＥＶを入力し、割当てベクトルＸＶを算出するものである。
【０００３】
次に動作について説明する。
まずファジィ並列器１０５を構成する各ファジィ演算器１０４がパラメータ算出器１０１が観測情報Ｉに基づいて算出するパラメータベクトルＰＶ、メンバシップ関数ファイル１０２が格納しているメンバシップ関数ＭＦ、およびルールベースファイル１０３が格納しているルールベースＲＢを入力とし、各ファジィ演算器１０４毎に目標の捜索、目標の認識および目標の更新を行った方がよい度合を表すメンバシップ関数値ＭＶを出力する。このメンバシップ関数値ＭＶは０から１までの連続値をとり、値が大きいほど有効度が高いことを意味する。目標毎各ルール統合器１０６は、複数のファジィ演算器１０４を並列に配置したファジィ並列器１０５が出力する複数のメンバシップ関数値ＭＶを入力とし、各メンバシップ関数値ＭＶの統合を行い、有効度ベクトルＥＶを出力する。図１０に有効度ベクトルＥＶの一例を示す。図１０に示す例では、有効度ベクトルＥＶ「捜索，目標１更新，目標１認識，目標２更新，・・・，目標５更新」の有効度が「０．１，０．３，０．６，０．１５，・・・，０．４」であることを示しているから、たとえば捜索の有効度、すなわち捜索を行った方がよい度合いは０．１であることを示している。割当てベクトル算出器１０７は、この有効度ベクトルＥＶを基にどの目標を観測すべきかという割当てを決定して割当てベクトルＸＶを出力する。この割当てベクトルＸＶの次元は、目標の数と同数であり、割当てベクトルＸＶを構成する各要素は０または１の値をとる。０はセンサを目標に割当てないことを意味し、１はセンサを目標に割当てることを意味する。図１１に割当てベクトルＸＶの一例を示す。図１１に示す例は、割当てベクトルＸＶ「目標１，目標２，目標３，目標４，目標５」の要素が「０，１，０，０，０」であるから、センサを目標２に割当てることを意味している。
以上のように、図９に示す従来のセンサ群管理装置はファジィ推論とファジィ演算とを用いてセンサの目標への割当てを決定している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
図９に示した従来のセンサ群管理装置は単一のセンサ群を利用して、それを複数個の目標のいずれかに観測の役割を割当てるように構成されているので、近年利用されつつある複数のセンサ群を利用した観測システムのセンサ群管理を行うことができないという課題があった。
【０００５】
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、複数のセンサ群から複数の目標への観測の割当てを可能にするセンサ群管理装置を得ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明に係るセンサ群管理装置は、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列，メンバシップ関数およびルールベースを入力し、メンバシップ値を算出して出力するファジィ演算器を複数個並列配置したファジィ並列器と、該ファジィ並列器を構成する前記各ファジィ演算器が出力する複数個の前記メンバシップ値を入力し、有効度ベクトルを算出して出力する目標毎各ルール統合器とから成る複数個の系を備え、さらに、前記メンバシップ関数を格納するメンバシップ関数ファイルと、前記ルールベースを格納するルールベースファイルと、前記各目標毎各ルール統合器が出力する複数個の前記有効度ベクトルを入力し、有効度行列を算出して出力するセンサ毎各ファジィ推論値統合器と、該センサ毎各ファジィ推論値統合器が出力する前記有効度行列を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備えたものである。
【０００７】
請求項２記載の発明に係るセンサ群管理装置は、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、パラメータ行列を入力し、割当て行列案を算出して出力する総当り評価器と、該総当り評価器が出力する割当て行列案を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記総当り評価器は、前記割当て行列案を格納する行列案ファイルと、前記パラメータ行列と前記行列案ファイルに格納されている前記割当て行列案とを入力し、評価関数値を算出する評価関数値算出器と、該評価関数値算出器が出力する評価関数値が最適であるか否かを判定する評価関数値比較判定器とから構成されているものである。
【０００８】
請求項３記載の発明に係るセンサ群管理装置は、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、被約費用ベクトルを算出して出力する単体演算器と、該単体演算器が出力する前記被約費用ベクトルを入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記単体演算器は、前記パラメータ行列，基底行列および非基底行列を入力し、前記基底行列の更新を行った上で更新された前記基底行列と前記非基底行列とを出力する基底行列更新器と、前記基底行列と前記非基底行列とを格納する基底行列ファイルと、前記パラメータ行列と前記基底行列更新器が出力する前記基底行列とを入力し、単体乗数ベクトルを算出して出力する単体乗数ベクトル算出器と、該単体乗数ベクトルと前記基底行列更新器が出力する前記非基底行列とを入力して被約費用ベクトルを算出して出力する被約費用ベクトル算出器とから構成されているものである。
【０００９】
請求項４記載の発明に係るセンサ群管理装置は、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、目標番号，センサ番号および更新されたパラメータ行列を算出して出力する最大効果目標・センサ選択器と、該最大効果目標・センサ選択器が出力する前記目標番号，前記センサ番号および前記更新されたパラメータ行列を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器と、該割当て行列算出器が算出した前記割当て行列を格納する割当て行列ファイルとを備え、前記最大効果目標・センサ選択器は、前記パラメータ行列および前記更新されたパラメータ行列を格納するパラメータファイルと、前記パラメータ行列の更新を行って前記パラメータファイルへ出力するパラメータ更新器と、前記パラメータファイルに格納されている前記パラメータ行列を入力して目標番号を出力する目標選択器と、前記パラメータファイルに格納されている前記パラメータ行列を入力してセンサ番号を出力するセンサ選択器とから構成されているものである。
【００１０】
請求項５記載の発明に係るセンサ群管理装置は、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、最大勾配と該最大勾配に対応する目標番号およびセンサ番号を算出して出力する逐次改善器と、該逐次改善器が出力する最大勾配および対応する目標番号とセンサ番号とを入力し、割当て行列を出力する割当て行列算出器とを備え、前記逐次改善器は、前記割当て行列を格納する割当て行列ファイルと、該割当て行列ファイルに格納されている前記割当て行列を入力し、現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対を出力する非割当て目標・センサ番号生成器と、前記現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対、および前記割当て行列ファイルに格納されている前記割当て行列を入力し、現在割当てが行われている目標番号とセンサ番号とを選択して出力する該割当て目標・センサ番号生成器と、前記現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対、前記現在割当てが行われている目標番号とセンサ番号との対、および前記パラメータ行列を入力し、勾配を算出して出力する勾配算出器と、該勾配算出器が出力する前記勾配を入力し、該勾配が最大になっている目標番号，センサ番号および最大勾配を選択して出力する最大勾配目標・センサ選択器とから構成されているものである。
【００１１】
請求項６記載の発明に係るセンサ群管理装置は、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力してニューロン行列および該ニューロン行列に対応する目標番号とセンサ番号とを算出して出力するニューラルネット演算器と、該ニューラルネット演算器が出力する前記ニューロン行列および対応する目標番号とセンサ番号とを入力して割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記ニューラルネット演算器は、前記ニューロン行列を格納するニューロンファイルと、前記ニューロン行列およびニューロン行列更新回数を入力し、それらを更新して出力するニューロン行列更新器と、目標番号を生成して出力する目標番号生成器と、センサ番号を生成して出力するセンサ番号生成器と、前記ニューロン行列更新器が出力する前記ニューロン行列，前記パラメータ行列，前記目標番号生成器が出力する前記目標番号および前記センサ番号生成器が出力する前記センサ番号を入力とし、前記ニューロン行列の行列要素を更新し、更新したニューロン行列を前記割当て行列算出器に出力するエネルギー算出器とから構成されているものである。
【００１２】
請求項７記載の発明に係るセンサ群管理装置は、請求項３記載のものにおいて、単体演算器と割当て行列算出器との間に、被約費用ベクトルと基底行列とを入力して近似割当て行列を出力する線形化近似割当て行列算出器を設けたものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２1 ，２2 ，・・・，２n 、メンバシップ関数ファイル３、ルールベースファイル４、ファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n 、ファジィ並列器６1 ，６2 ，・・・，６n 、目標毎各ルール統合器７1 ，７2 ，・・・，７n 、センサ毎各ファジィ推論値統合器８、および割当て行列算出器９から構成されている。パラメータ算出器２1 ，２2 ，・・・，２n はセンサの観測情報Ｉ1 ，Ｉ2 ，・・・，Ｉn からパラメータベクトルＰＶを算出するものであり、メンバシップ関数ファイル３はメンバシップ関数ＭＦを格納しているものであり、ルールベースファイル４はルールベースＲＢを格納しているものである。ファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n はパラメータ算出器２1 ，２2 ，・・・，２n が出力するパラメータベクトルＰＶ，メンバシップ関数ファイル３に格納されているメンバシップ関数ＭＦおよびルールベースファイル４に格納されているルールベースＲＢを入力としてメンバシップ値ＭＶを算出するものである。ファジィ並列器６1 ，６2 ，・・・，６n は並列配置された複数個のファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n から構成されている。目標毎各ルール統合器７1 ，７2 ，・・・，７n はファジィ並列器６1 ，６2 ，・・・，６n を構成する各ファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n が出力する複数のメンバシップ値ＭＶを入力とし、各目標毎に統合して有効度ベクトルＥＶ1 ，ＥＶ2 ，・・・，ＥＶn を算出するものである。センサ毎各ファジィ推論値統合器８は目標毎各ルール統合器７1 ，７2 ，・・・，７n が出力する有効度ベクトルＥＶ1 ，ＥＶ2 ，・・・，ＥＶn を入力とし、有効度行列ＥＭを出力するものである。割当て行列算出器９はセンサ毎各ファジィ推論値統合器８が出力する有効度行列ＥＭを入力とし、割当て行列Ｘを算出するものである。
【００１４】
次に動作について説明する。
まずファジィ並列器６1 ，６2 ，・・・，６n を構成する各ファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n が、パラメータ算出器２1 ，２2 ，・・・，２n がセンサの観測情報Ｉ1 ，Ｉ2 ，・・・，Ｉn に基づいて算出するパラメータベクトルＰＶ、メンバシップ関数ファイル３が格納しているメンバシップ関数ＭＦ、およびルールベースファイル４が格納しているルールベースＲＢを入力とし、各ファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n 毎に目標の捜索、目標の認識および目標の更新の各グレードを表すメンバシップ値ＭＶを出力する。このメンバシップ値ＭＶは０から１までの連続値をとり、値が大きいほどグレード（有効度）が高いことを意味する。目標毎各ルール統合器７1 ，７2 ，・・・，７n は、複数のファジィ演算器５1 ，５2 ，・・・，５n を並列に配置したファジィ並列器６1 ，６2 ，・・・，６n が出力する複数のメンバシップ値ＭＶを入力とし、目標毎に各メンバシップ値ＭＶの統合を行い、有効度ベクトルＥＶ1 ，ＥＶ2 ，・・・，ＥＶn を出力する。センサ毎各ファジィ推論値統合器８は目標毎各ルール統合器７1 ，７2 ，・・・，７n が出力する各センサ毎の有効度ベクトルＥＶ1 ，ＥＶ2 ，・・・，ＥＶn を入力とし、有機的に統合を行って有効度行列ＥＭを出力する。割当て行列算出器９は、この有効度行列ＥＭを入力とし、各センサから各目標に対して観測の役割を割当てる割当て行列Ｘを算出して出力する。この割当て行列Ｘはセンサの数と目標の数とを行数および列数とする行列であり、割当て行列Ｘを構成する各要素は０または１の値をとる。０はセンサを目標に割当てないことを意味し、１はセンサを目標に割当てることを意味する。図２に割当て行列Ｘの一例を示す。図２に示す割当て行列Ｘの例は行方向にセンサをとり、列方向に目標をとったものである。「センサ１」に対して「目標１，目標２，目標３，目標４，目標５」の要素が「０，１，０，０，０」であり、「センサ２」に対して「０，０，０，１，０」であり、「センサ３」に対して「１，０，０，０，０」であるから、センサ１を目標２に割当て、センサ２を目標４に割当て、センサ３を目標１に割当てることを意味している。
【００１５】
この発明に係るセンサ群管理装置は複数のセンサから複数の目標への観測役割の割当てを行う際に、ある評価基準を設け、その評価基準に準ずるような最適解または準最適解を求めようとするものである。このため各センサから各目標を観測した場合の効果を最大にするような評価基準を予め設定しておく必要がある。たとえば目標追尾におけるカルマンフィルタの存在期待領域の減少量と各目標の脅威度とを用いて観測効果を最大にする評価基準として次に示す式（１）が挙げられる。
【００１６】
【数１】
0003662344.tif 000002
ただし、Ｍ：センサ数，Ｎ：目標数，ψij：センサｉから目標ｊを観測したときの効果，ｘij：センサｉから目標ｊへの観測役割の割当て数である。
【００１７】
また式（１）以外にも、各センサから各目標に対する探知確率と各目標の脅威度を用い、目標群の残存脅威を最小にするような評価基準を用いて観測効果を最大にすることもできる。この場合たとえば次に示す式（２）のような評価基準が考えられる。
【００１８】
【数２】
0003662344.tif 000003
ただし、φj ：目標ｊの脅威度，ψij：センサｉから目標ｊを観測したときの効果，ｘij：センサｉから目標ｊへの観測役割の割当て数である。
【００１９】
この実施の形態１は以上のように構成したので、複数のセンサを複数の目標に効率的に割当てることができる。
【００２０】
実施の形態２．
図３はこの発明の実施の形態２によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２，総当り評価器１０，および割当て行列算出器９から構成されている。さらに総当り評価器１０は、割当て行列案ファイル１１ａ，評価関数値算出器１２，評価関数値比較判定器１３，および評価関数値ファイル１１ｂから構成されている。
パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。割当て行列案ファイル１１ａには複数の割当て行列案ＸＸが格納されている。評価関数値算出器１２はパラメータ算出器２が出力するパラメータ行列Ｐと前記割当て行列案ＸＸとを入力とし、評価関数値ＶＡを算出する。評価関数値比較判定器１３は評価関数値算出器１２が出力する評価関数値ＶＡが最適であるか否かを判断する。割当て行列算出器９は残割当て行列案数Ｎが０であるか否かを判断し、Ｎが０の場合には現在の割当て行列案ＸＸを割当て行列Ｘとし外部に出力する。
【００２１】
次に動作について説明する。
まず割当て行列案ファイル１１ａに格納されている複数の割当て行列案の中から割当て行列案ＸＸが１個出力される。その結果、当該割当て行列案ＸＸは行列案ファイル１１ａから消去される。評価関数値算出器１２は、パラメータ算出器２がセンサの観測情報Ｉから算出して出力するパラメータ行列Ｐと前記割当て行列案ＸＸとを入力とし、前記の式（１）または式（２）と割当て行列案ＸＸとを演算することにより評価関数値ＶＡを算出する。次いで評価関数値比較判定器１３は、評価関数値算出器１２が算出して出力する評価関数値ＶＡが現在までに算出されたものの中で最適であるか否かを判断し、最適であれば割当て行列算出器９に前記割当て行列案ＸＸを出力するとともに、評価関数値ファイル１１ｂに前記評価関数値ＶＡを出力する。割当て行列算出器９は、残割当て行列案数Ｎが０であるか否かを判断し、Ｎが０でない場合には前記割当て行列案ＸＸを現在までの最適なものとして割当て行列Ｘを割当て行列案ファイル１１ａに出力する。残割当て行列案数Ｎが０の場合には、現在の割当て行列案ＸＸを割当て行列Ｘとし外部に出力する。
【００２２】
この実施の形態２は以上のように構成したので、複数のセンサを複数の目標に割当てる全ての割当て案の評価基準値を調べ上げた上で、複数のセンサを複数の目標に割当てることができるから、所定の評価基準の下における複数のセンサの複数の目標に対する割当てを最も適切に決定することができる。
【００２３】
実施の形態３．
図４はこの発明の実施の形態３によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２，単体演算器１４，および割当て行列算出器９から構成されている。さらに単体演算器１４は、基底行列更新器１５，基底行列ファイル１６，単体乗数ベクトル算出器１７，および被約費用ベクトル算出器１８から構成されている。
パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。基底行列更新器１５はパラメータ算出器２が出力するパラメータ行列Ｐを入力し、基底行列の更新を行った上で基底行列Ｂと非基底行列Ｎとを出力する。基底行列ファイル１６には基底行列Ｂと非基底行列Ｎとが格納されている。単体乗数ベクトル算出器１７はパラメータ行列Ｐと基底行列Ｂとを入力とし、単体乗数ベクトルπを算出して出力する。被約費用ベクトル算出器１８は単体乗数ベクトルπを入力とし、被約費用ベクトルＣを算出して出力する。割当て行列算出器９は被約費用ベクトルＣと基底行列Ｂとを入力とし、被約費用ベクトルＣが全て非正の場合、割当て行列Ｘを算出して外部へ出力する。
【００２４】
次に動作について説明する。
この実施の形態３によるセンサ群管理装置は上記した式（１）のように評価基準が線形で表せるものについて、単体法により最適解を直接求めるものである。ここでは評価基準が式（１）で表されている場合について説明する。まず基底行列更新器１５が、パラメータ算出器２がセンサの観測情報Ｉから算出して出力するパラメータ行列Ｐを入力し、基底行列の更新を行った上で基底行列Ｂと非基底行列Ｎとを基底行列ファイル１６および単体乗数ベクトル算出器１７に出力する。次いで単体乗数ベクトル算出器１７は、パラメータ算出器２が出力するパラメータ行列Ｐと基底行列更新器１５が出力する基底行列Ｂとを入力とし、次に示す式（３）によって単体乗数ベクトルπを算出して出力する。
π＝ψt B Ｂ-1      ・・・・・（３）
ただし、Ｂ：基底行列，ψB ：基底行列Ｂに対応した観測効果である。
被約費用ベクトル算出器１８は、単体乗数ベクトル算出器１７が出力する単体乗数ベクトルπを入力とし、次に示す式（４）によって被約費用ベクトルＣを算出して出力する。
Ｃ＝ψt N −πＮ    ・・・・・（４）
ただし、Ｎ：非基底行列，ψN ：非基底行列Ｎに対応した観測効果，π：単体乗数ベクトルπである。
割当て行列算出器９は、被約費用ベクトル算出器１８が出力する被約費用ベクトルＣと基底行列更新器１５が出力する基底行列Ｂとを入力とし、被約費用ベクトルＣに正の値をとるものが含まれていれば、基底行列更新器１５に被約費用ベクトルＣを出力する。基底行列更新器１５は、被約費用ベクトルＣ，基底行列Ｂ，非基底行列Ｎおよびパラメータ行列Ｐを入力とし、基底行列Ｂの更新を行う。もし被約費用ベクトルＣが全て非正であれば、割当て行列算出器９は割当て行列Ｘを算出して外部へ出力する。
【００２５】
この実施の形態３は以上のように構成したので、評価基準の関数が線形の場合、最適な複数のセンサの複数の目標に対する割当てを効率的かつ短時間で求めることができる。
【００２６】
実施の形態４．
図５はこの発明の実施の形態４によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２，最大効果目標・センサ選択器１９，割当て行列算出器９，および割当て行列ファイル９ａから構成されている。さらに最大効果目標・センサ選択器１９は、パラメータファイル２０，パラメータ更新器２１，目標選択器２２，およびセンサ選択器２３から構成されている。
パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。パラメータファイル２０は更新されたパラメータ行列Ｐを格納する。パラメータ更新器２１はパラメータ行列Ｐの更新を行ってパラメータファイル２０へ出力する。目標選択器２２およびセンサ選択器２３は、パラメータ行列Ｐを入力し、それぞれ目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとを出力する。割当て行列算出器９は目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとを入力とし、割当て行列Ｘを算出する。割当て行列ファイル９ａは割当て行列算出器９が算出した割当て行列Ｘを格納する。
【００２７】
次に動作について説明する。
目標選択器２２およびセンサ選択器２３は、パラメータ算出器２がセンサの観測情報Ｉから算出して出力するパラメータ行列Ｐを入力し、相互の影響を考慮しながら、それぞれ目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとを出力する。この目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとを出力する方法として、以下の３通りの方法がある。
（１）目標選択器２２において目標の選択を行って目標番号Ｔを出力し、次いで目標番号Ｔをセンサ選択器２３に入力し、センサ選択器２３においてセンサの選択を行ってセンサ番号Ｓを出力する。
（２）最初にセンサ選択器２３においてセンサの選択を行ってセンサ番号Ｓを出力し、センサ番号Ｓを目標選択器２２に入力し、目標選択器２２において目標の選択を行って目標番号Ｔを出力する。
（３）目標選択器２２およびセンサ選択器２３で、パラメータ行列Ｐを基に目標の選択とセンサの選択とを同時並行して行って目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとを出力する。
割当て行列算出器９は目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとを入力とし、次に示す式（５）の処理を行って割当て行列Ｘを算出し、割当て行列ファイル９ａに格納する。
ｘS,T ＝ｘS,T ＋１        ・・・・・（５）
ただし、Ｘ：割当て行列，Ｓ：センサ番号，Ｔ：目標番号である。
さらに割当てを終了するか否かの判断を行い、終了の場合には割当て行列Ｘを外部へ出力する。終了しない場合には、パラメータ更新器２１は割当て行列算出器９が出力するパラメータ行列Ｐ，目標選択器２２が出力する目標番号Ｔ，およびセンサ選択器２３が出力するセンサ番号Ｓを入力とし、パラメータ行列Ｐの更新を行ってパラメータファイル２０へ出力する。
【００２８】
この実施の形態４は以上のように構成したので、目標の残存脅威を最小にするような評価基準の関数が非線形組合せ関数の形をしている場合であっても、割当て行列を短時間で求めることができる。
【００２９】
実施の形態５．
図６はこの発明の実施の形態５によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２，逐次改善器２４，および割当て行列算出器９から構成されている。さらに逐次改善器２４は、割当て行列ファイル２５，非割当て目標・センサ番号生成器２６，該割当て目標・センサ番号生成器２７，勾配算出器２８，最大勾配目標・センサ選択器２９から構成されている。
パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。割当て行列ファイル２５には割当て行列Ｘが格納されている。非割当て目標・センサ番号生成器２６は割当て行列Ｘを入力とし、現在割当てられていない目標番号Ｔ１とセンサ番号Ｓ１との対を出力する。該割当て目標・センサ番号生成器２７は目標番号Ｔ１，センサ番号Ｓ１および割当て行列Ｘを入力とし、現在割当てが行われている目標番号Ｔ２とセンサ番号Ｓ２とを選択して出力する。勾配算出器２８は目標番号Ｔ１，センサ番号Ｓ１，目標番号Ｔ２，センサ番号Ｓ２およびパラメータ行列Ｐを入力とし、勾配Ｇを算出して出力する。最大勾配目標・センサ選択器２９は勾配Ｇを入力とし、勾配Ｇが最大になっている目標番号Ｔ３，センサ番号Ｓ３および最大勾配ｍａｘＧを出力する。割当て行列算出器９は最大勾配ｍａｘＧ，センサ番号Ｓ１，センサ番号Ｓ３，目標番号Ｔ１および目標番号Ｔ３を入力とし、割当て行列Ｘを算出して出力する。
【００３０】
次に動作について説明する。
非割当て目標・センサ番号生成器２６は割当て行列算出器９が算出して出力し、割当て行列ファイル２５に格納されている割当て行列Ｘを入力とし、当該割当て行列Ｘに現在割当てられていない目標番号Ｔ１とセンサ番号Ｓ１との対を出力する。該割当て目標・センサ番号生成器２７は、目標番号Ｔ１とセンサ番号Ｓ１との対、および割当て行列Ｘを入力とし、現在割当てが行われている行列要素から目標番号Ｔ２とセンサ番号Ｓ２とを選択して出力する。勾配算出器２８は、非割当て目標・センサ番号生成器２６が出力する目標番号Ｔ１およびセンサ番号Ｓ１，該割当て目標・センサ番号生成器２７が出力する目標番号Ｔ２およびセンサ番号Ｓ２，並びにパラメータ算出器２がセンサの観測情報Ｉから算出して出力するパラメータ行列Ｐを入力とし、勾配Ｇを算出して出力する。勾配Ｇの例としては、現在割当てが行われている目標番号Ｔ１およびセンサ番号Ｓ１の対と、現在割当てが行われていない目標番号Ｔ２およびセンサ番号Ｓ２の対に対応する割当て行列Ｘの値を次に示す式（６）および式（７）のように変更した場合の評価基準値の変化などがある。
ｘS1,T1 ＝ＸS1,T1 −１        ・・・・・（６）
ｘS2,T2 ＝ＸS2,T2 ＋１        ・・・・・（７）
ただし、Ｓ１：現在割当てが行われているセンサ番号，Ｔ１：現在割当てが行われている目標番号，Ｓ２：現在割当てが行われていないセンサ番号，Ｔ２：現在割当てが行われていない目標番号である。
Ｓ１，Ｔ１の値は固定したままで勾配Ｇの計算を全てのＳ２，Ｔ２の組み合わせについて行う。最大勾配目標・センサ選択器２９は勾配Ｇを入力とし、勾配Ｇが最大になっている目標番号Ｔ３とセンサ番号Ｓ３との対、および最大勾配ｍａｘＧを割当て行列算出器９へ出力する。割当て行列算出器９は、最大勾配ｍａｘＧ，センサ番号Ｓ１とセンサ番号Ｓ３，および目標番号Ｔ１と目標番号Ｔ３を入力とし、最大勾配ｍａｘＧが正の場合、割当て行列Ｘの値を次に示す式（８）および式（９）に基づいて算出して出力する。
ｘS1,T1 ＝ＸS1,T1 −１        ・・・・・（８）
ｘS3,T3 ＝ＸS3,T3 ＋１        ・・・・・（９）
ただし、Ｓ１：現在割当てが行われているセンサ番号，Ｔ１：現在割当てが行われている目標番号，Ｓ３：勾配が最大になるセンサ番号，Ｔ３：勾配が最大になる目標番号である。
【００３１】
この実施の形態５は以上のように構成したので、既に求められている割当て行列をより最適な割当て行列に短時間で改善できる。
【００３２】
実施の形態６．
図７はこの発明の実施の形態６によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２，ニューラルネット演算器３０および割当て行列算出器９から構成されている。さらにニューラルネット演算器３０は、ニューロンファイル３１，ニューロン行列更新器３２，目標番号生成器３３，センサ番号生成器３４およびエネルギー算出器３５から構成されている。
パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。ニューロンファイル３１はニューロン行列Ｖを格納している。ニューロン行列更新器３２はニューロン行列Ｖおよびニューロン行列更新回数Ｎを入力とし、それらを更新して出力する。目標番号生成器３３は目標番号Ｔを生成して出力する。センサ番号生成器３４はセンサ番号Ｓを生成して出力する。エネルギー算出器３５はニューロン行列Ｖ，パラメータ行列Ｐ，目標番号Ｔおよびセンサ番号Ｓを入力とし、ニューロン行列Ｖの行列要素を更新し、更新したニューロン行列Ｖを割当て行列算出器９に出力する。割当て行列算出器９はニューロン行列更新回数Ｎが所定の値に達している場合、エネルギー算出器３５から入力されたニューロン行列Ｖを割当て行列Ｘとして出力する。
【００３３】
次に動作について説明する。
この実施の形態６によるセンサ群管理装置は、上記した式（２）のように評価基準が離散型非線形関数の形をしているものについて、ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いて準最適解を直接出力させるものである。パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。ニューロン行列更新器３２はニューロンファイル３１からニューロン行列Ｖを入力し、ニューロン行列Ｖおよびニューロン行列更新回数Ｎを更新してそれらを出力する。目標番号生成器３３およびセンサ番号生成器３４はそれぞれ目標番号Ｔおよびセンサ番号Ｓを生成して出力する。エネルギー算出器３５はニューロン行列Ｖ，パラメータ行列Ｐ，目標番号Ｔおよびセンサ番号Ｓを入力とし、ニューロン行列Ｖの目標番号Ｔとセンサ番号Ｓとに該当する行列要素の値を更新し、更新したものをニューロン行列Ｖとして割当て行列算出器９に出力する。割当て行列算出器９はニューロン行列更新回数Ｎが所定の値に達したか否かを判断し、Ｎが所定の値に達している場合には前記ニューロン行列Ｖを割当て行列Ｘとして出力する。Ｎが所定の値に達していない場合にはニューロン行列更新回数Ｎを更新し、前記ニューロン行列Ｖおよび更新された該ニューロン行列更新回数Ｎをニューロン行列更新器３２へ出力する。ニューロン行列更新器３２はこのニューロン行列Ｖおよびニューロン行列更新回数Ｎを入力とし、更新を行い出力する。
【００３４】
この実施の形態６は以上のように構成したので、目標の残存価値を最小にするような評価基準関数が非線形組合せ関数の形をしている場合であっても、最適解に近い割当て行列を短時間で求めることができる。
【００３５】
実施の形態７．
図８はこの発明の実施の形態７によるセンサ群管理装置を示す図であり、図において、１はセンサ群管理装置であり、パラメータ算出器２，単体演算器１４，線形化近似割当て行列算出器３６および割当て行列算出器９から構成されている。さらに単体演算器１４は、基底行列更新器１５，基底行列ファイル１６，単体乗数ベクトル算出器１７，および被約費用ベクトル算出器１８から構成されている。パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。基底行列更新器１５はパラメータ算出器２が出力するパラメータ行列Ｐを入力し、基底行列の更新を行った上で基底行列Ｂと非基底行列Ｎとを出力する。基底行列ファイル１６には基底行列Ｂと非基底行列Ｎとが格納されている。単体乗数ベクトル算出器１７はパラメータ行列Ｐと基底行列Ｂとを入力とし、単体乗数ベクトルπを算出して出力する。被約費用ベクトル算出器１８は単体乗数ベクトルπを入力とし、被約費用ベクトルＣを算出して出力する。線形化近似割当て行列算出器３６は被約費用ベクトルＣと基底行列Ｂとを入力とし、被約費用ベクトルＣの要素の値がすべて負になった場合、近似割当て行列Ｘｈを算出して出力する。割当て行列算出器９は入力された近似割当て行列Ｘｈに対して必要な修正を施したのち、割当て行列Ｘを外部へ出力する。
【００３６】
図４に示した実施の形態３によるセンサ群管理装置は上記した式（１）のように割当て行列が容易に求めることのできる形をしている場合に主として用いる。これに対して、この実施の形態７によるセンサ群管理装置１は上記した式（２）のように最適な割当て行列を求めることが容易でない場合に、目的とする割当て行列を一旦、容易に解くことができる線形関数等で近似し、近似した線形関数等を解くことによって目的とする割当て行列の近似割当て行列を求めるものである。たとえば式（２）の近似関数の一例として次に示す式（１０）などが考えられる。
【００３７】
【数３】
0003662344.tif 000004
ただし、φj ：目標ｊの脅威度，ｘij：センサｉから目標ｊへの観測役割の割当て数，ψij：センサｉから目標ｊを観測したときの効果である。
【００３８】
次に動作について説明する。
パラメータ算出器２はセンサの観測情報Ｉからパラメータ行列Ｐを算出して出力する。基底行列更新器１５は基底行列ファイル１６に格納されている基底行列Ｂおよびパラメータ行列Ｐを入力とし、基底行列Ｂの更新を行った上で更新した基底行列Ｂと非基底行列Ｎとを基底行列ファイル１６および単体乗数ベクトル算出器１７に出力する。単体乗数ベクトル算出器１７はパラメータ算出器２が出力するパラメータ行列Ｐと基底行列更新器１５が出力する基底行列Ｂとを入力とし、上記した式（３）によって単体乗数ベクトルπを算出して出力する。被約費用ベクトル算出器１８は単体乗数ベクトル算出器１７が出力する単体乗数ベクトルπと基底行列更新器１５が出力する非基底行列Ｎとを入力とし、上記した式（４）によって被約費用ベクトルＣを算出して出力する。線形化近似割当て行列算出器３６は被約費用ベクトル算出器１８が出力する被約費用ベクトルＣと基底行列更新器１５が出力する基底行列Ｂとを入力とし、被約費用ベクトルＣの要素の値がすべて負になった場合、たとえば上記した式（１０）によって近似割当て行列Ｘｈを算出して割当て行列算出器９へ出力する。ただし、この近似割当て行列Ｘｈはたとえば式（１０）に示すような近似関数によって算出したもであるから、必ずしも原条件を満たしている訳ではない。そこで、割当て行列算出器９は線形化近似割当て行列算出器３６が出力する近似割当て行列Ｘｈを入力とし、解のチェックを行ったのち、原条件を満たしていない場合には、近似割当て解（近似割当て行列Ｘｈ）を修正してから割当て行列Ｘを外部へ出力する。
【００３９】
この実施の形態７は以上のように構成したので、目標の残存価値を最小にするような評価基準関数が非線形組合せ関数の形をしている場合であっても、元の目的関数を近似して近似的な割当て行列が得られる。
【００４０】
【発明の効果】
以上のように、請求項１記載の発明によればセンサ群管理装置を、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列，メンバシップ関数およびルールベースを入力し、メンバシップ値を算出して出力するファジィ演算器を複数個並列配置したファジィ並列器と、該ファジィ並列器を構成する前記各ファジィ演算器が出力する複数個の前記メンバシップ値を入力し、有効度ベクトルを算出して出力する目標毎各ルール統合器とから成る複数個の系を備え、さらに、前記メンバシップ関数を格納するメンバシップ関数ファイルと、前記ルールベースを格納するルールベースファイルと、前記各目標毎各ルール統合器が出力する複数個の前記有効度ベクトルを入力し、有効度行列を算出して出力するセンサ毎各ファジィ推論値統合器と、該センサ毎各ファジィ推論値統合器が出力する前記有効度行列を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備えるように構成したので、複数のセンサを複数の目標に効率的に割当てることができる効果がある。
【００４１】
請求項２記載の発明によればセンサ群管理装置を、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、パラメータ行列を入力し、割当て行列案を算出して出力する総当り評価器と、該総当り評価器が出力する割当て行列案を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記総当り評価器は、前記割当て行列案を格納する行列案ファイルと、前記パラメータ行列と前記行列案ファイルに格納されている前記割当て行列案とを入力し、評価関数値を算出する評価関数値算出器と、該評価関数値算出器が出力する評価関数値が最適であるか否かを判定する評価関数値比較判定器とから成るように構成したので、複数のセンサを複数の目標に割当てる全ての割当て案の評価基準値を調べ上げた上で、複数のセンサを複数の目標に割当てることができるから、所定の評価基準の下における複数のセンサの複数の目標に対する割当てを最も適切に決定することができる効果がある。
【００４２】
請求項３記載の発明によればセンサ群管理装置を、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、被約費用ベクトルを算出して出力する単体演算器と、該単体演算器が出力する前記被約費用ベクトルを入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記単体演算器は、前記パラメータ行列，基底行列および非基底行列を入力し、前記基底行列の更新を行った上で更新された前記基底行列と前記非基底行列とを出力する基底行列更新器と、前記基底行列と前記非基底行列とを格納する基底行列ファイルと、前記パラメータ行列と前記基底行列更新器が出力する前記基底行列とを入力し、単体乗数ベクトルを算出して出力する単体乗数ベクトル算出器と、該単体乗数ベクトルと前記基底行列更新器が出力する前記非基底行列とを入力して被約費用ベクトルを算出して出力する被約費用ベクトル算出器とから成るように構成したので、評価基準の関数が線形の場合、最適な複数のセンサの複数の目標に対する割当てを効率的かつ短時間で求めることができる効果がある。
【００４３】
請求項４記載の発明によればセンサ群管理装置を、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、目標番号，センサ番号および更新されたパラメータ行列を算出して出力する最大効果目標・センサ選択器と、該最大効果目標・センサ選択器が出力する前記目標番号，前記センサ番号および前記更新されたパラメータ行列を入力し、割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器と、該割当て行列算出器が算出した前記割当て行列を格納する割当て行列ファイルとを備え、前記最大効果目標・センサ選択器は、前記パラメータ行列および前記更新されたパラメータ行列を格納するパラメータファイルと、前記パラメータ行列の更新を行って前記パラメータファイルへ出力するパラメータ更新器と、前記パラメータファイルに格納されている前記パラメータ行列を入力して目標番号を出力する目標選択器と、前記パラメータファイルに格納されている前記パラメータ行列を入力してセンサ番号を出力するセンサ選択器とから成るように構成したので、目標の残存脅威を最小にするような評価基準の関数が非線形組合せ関数の形をしている場合であっても、割当て行列を短時間で求めることができる効果がある。
【００４４】
請求項５記載の発明によればセンサ群管理装置を、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力し、最大勾配と該最大勾配に対応する目標番号およびセンサ番号を算出して出力する逐次改善器と、該逐次改善器が出力する最大勾配および対応する目標番号とセンサ番号とを入力し、割当て行列を出力する割当て行列算出器とを備え、前記逐次改善器は、前記割当て行列を格納する割当て行列ファイルと、該割当て行列ファイルに格納されている前記割当て行列を入力し、現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対を出力する非割当て目標・センサ番号生成器と、前記現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対、および前記割当て行列ファイルに格納されている前記割当て行列を入力し、現在割当てが行われている目標番号とセンサ番号とを選択して出力する該割当て目標・センサ番号生成器と、前記現在割当てられていない目標番号とセンサ番号との対、前記現在割当てが行われている目標番号とセンサ番号との対、および前記パラメータ行列を入力し、勾配を算出して出力する勾配算出器と、該勾配算出器が出力する前記勾配を入力し、該勾配が最大になっている目標番号，センサ番号および最大勾配を選択して出力する最大勾配目標・センサ選択器とから成るように構成したので、既に求められている割当て行列をより最適な割当て行列に短時間で改善できる効果がある。
【００４５】
請求項６記載の発明によればセンサ群管理装置を、センサの観測情報からパラメータ行列を算出して出力するパラメータ算出器と、前記パラメータ行列を入力してニューロン行列および該ニューロン行列に対応する目標番号とセンサ番号とを算出して出力するニューラルネット演算器と、該ニューラルネット演算器が出力する前記ニューロン行列および対応する目標番号とセンサ番号とを入力して割当て行列を算出して出力する割当て行列算出器とを備え、前記ニューラルネット演算器は、前記ニューロン行列を格納するニューロンファイルと、前記ニューロン行列およびニューロン行列更新回数を入力し、それらを更新して出力するニューロン行列更新器と、目標番号を生成して出力する目標番号生成器と、センサ番号を生成して出力するセンサ番号生成器と、前記ニューロン行列更新器が出力する前記ニューロン行列，前記パラメータ行列，前記目標番号生成器が出力する前記目標番号および前記センサ番号生成器が出力する前記センサ番号を入力し、前記ニューロン行列の行列要素を更新し、更新したニューロン行列を前記割当て行列算出器に出力するエネルギー算出器とから成るように構成したので、目標の残存価値を最小にするような評価基準関数が非線形組合せ関数の形をしている場合であっても、最適解に近い割当て行列を短時間で求めることができる効果がある。
【００４６】
請求項７記載の発明によればセンサ群管理装置を、請求項３記載のものにおいて、単体演算器と割当て行列算出器との間に、被約費用ベクトルと基底行列とを入力して近似割当て行列を出力する線形化近似割当て行列算出器を設けるように構成したので、目標の残存価値を最小にするような評価基準関数が非線形組合せ関数の形をしている場合であっても、元の目的関数を近似して近似的な割当て行列が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施の形態１によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図２】  割当て行列Ｘの一例を示す図である。
【図３】  実施の形態２によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図４】  実施の形態３によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図５】  実施の形態４によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図６】  実施の形態５によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図７】  実施の形態６によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図８】  実施の形態７によるセンサ群管理装置を示す図である。
【図９】  従来のセンサ群管理装置のブロック構成図である。
【図１０】  有効度ベクトルＥＶの一例を示す図である。
【図１１】  割当てベクトルＸＶの一例を示す図である。
【符号の説明】
１  センサ群管理装置、２，１０１  パラメータ算出器、３，１０２  メンバシップ関数ファイル、４，１０３  ルールベースファイル、５，１０４  ファジィ演算器、６，１０５  ファジィ並列器、７，１０６  目標毎各ルール統合器、８  センサ毎各ファジィ推論値統合器、９  割当て行列算出器、９ａ，２５  割当て行列ファイル、１０  総当り評価器、１２  評価関数値算出器、１３  評価関数値比較判定器、１４  単体演算器、１５  基底行列更新器、１６  基底行列ファイル、１７  単体乗数ベクトル算出器、１８  被約費用ベクトル算出器、１９  最大効果目標・センサ選択器、２０  パラメータファイル、２１  パラメータ更新器、２２  目標選択器、２３  センサ選択器、２４  逐次改善器、２６  非割当て目標・センサ番号生成器、２７  該割当て目標・センサ番号生成器、２８  勾配算出器、２９  最大勾配目標・センサ選択器、３０  ニューラルネット演算器、３１  ニューロンファイル、３２  ニューロン行列更新器、３３  目標番号生成器、３４  センサ番号生成器、３５  エネルギー算出器、３６線形化近似割当て行列算出器。
【図１】
0003662344.tif 000005
【図２】
0003662344.tif 000006
【図３】
0003662344.tif 000007
【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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