(57)【要約】【課題】実際の目標追跡装置やその模擬装置を用いずに、誤警報に対する解析処理を短時間に実施する。【解決手段】目標追跡装置の誤警報に対する解析を行う誤警報解析装置において、目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａにおける状態確率、検出対象セル数をパラメータとして設定し、前記各状態の遷移確率に基づいて状態遷移行列を生成し、前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂにおける各状態の状態確率を算出し、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率から前記状態を分類し、分類された状態の状態確率を集計し、分類集計された状態確率に検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する。状態遷移行列の各要素は、各状態の遷移確率と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）をパラメータとする近似処理により算出する。【選択図】      図１
2014169942.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析方法であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定し、
複数回の状態遷移に対応する単一の状態遷移行列を生成し、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出するものとし、
上記状態遷移行列の各要素は、前記各状態の遷移確率と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）をパラメータとする近似処理により算出する目標追跡装置の誤警報解析方法。
【請求項２】
さらに、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する請求項１記載の誤警報解析方法。
【請求項３】
さらに、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の算出結果から前記状態を分類し、分類された状態それぞれの状態確率を集計する請求項１記載の誤警報解析方法。
【請求項４】
さらに、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の分類・集計結果に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する請求項３記載の誤警報解析方法。
【請求項５】
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析方法であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率と、算出する状態確率の観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）をパラメータとして設定し、
前記観測回数ａにおける状態確率が、観測回数０における１つの状態の状態確率のみが１であることを前提条件として、観測回数ｂにおける各状態の状態確率を、状態遷移行列の一部の要素から算出するものとし、
上記観測回数ｂにおける各状態の状態確率を算出するために用いる状態遷移行列の一部の要素は、前記各状態の遷移確率と、観測回数ｂをパラメータとする近似処理により算出する目標追跡装置の誤警報解析方法。
【請求項６】
さらに、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する請求項５記載の誤警報解析方法。
【請求項７】
さらに、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の算出結果から前記状態を分類し、分類された状態それぞれの状態確率を集計する請求項５記載の誤警報解析方法。
【請求項８】
さらに、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の分類・集計結果に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する請求項７記載の誤警報解析方法。
【請求項９】
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析装置であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定するパラメータ設定手段と、
前記複数回の状態遷移に対応する単一の状態遷移行列を生成する状態遷移行列生成手段と、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する状態確率算出手段と具備し、
上記状態遷移行列の各要素は、前記各状態の遷移確率と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）をパラメータとする近似処理により算出する目標追跡装置の誤警報解析装置。
【請求項１０】
さらに、前記パラメータ設定手段は、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出手段を備える請求項９記載の誤警報解析装置。
【請求項１１】
さらに、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の算出結果から前記状態を分類し、分類された状態それぞれの状態確率を集計する状態確率分類・集計手段を備える請求項９記載の誤警報解析装置。
【請求項１２】
さらに、前記パラメータ設定手段は、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の分類・集計結果に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出手段を備える請求項１１記載の誤警報解析装置。
【請求項１３】
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析装置であって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率と、算出する状態確率の観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）をパラメータとして設定するパラメータ設定手段と、
前記観測回数ａにおける状態確率が、観測回数０における１つの状態の状態確率のみが１であることを前提条件として、観測回数ｂにおける各状態の状態確率を、状態遷移行列の一部の要素から算出する状態確率算出手段とを具備し、
上記観測回数ｂにおける各状態の状態確率を算出するために用いる状態遷移行列の一部の要素は、前記各状態の遷移確率と、観測回数ｂをパラメータとする近似処理により算出する目標追跡装置の誤警報解析装置。
【請求項１４】
さらに、前記パラメータ設定手段は、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出手段を備える請求項１３記載の誤警報解析装置。
【請求項１５】
さらに、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の算出結果から前記状態を分類し、分類された状態それぞれの状態確率を集計する状態確率分類・集計手段を備える請求項１３記載の誤警報解析装置。
【請求項１６】
さらに、前記パラメータ設定手段は、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の分類・集計結果に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出手段を備える請求項１５記載の誤警報解析装置。
【請求項１７】
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する処理をコンピュータに実行させる誤警報解析プログラムであって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定するパラメータ設定ステップと、
複数回の状態遷移に対応する単一の状態遷移行列を生成する状態遷移行列生成ステップと、
前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出する状態確率算出ステップと具備し、
上記状態遷移行列の各要素は、各状態の遷移確率と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）をパラメータとする近似処理により算出する目標追跡装置の誤警報解析プログラム。
【請求項１８】
さらに、前記パラメータ設定ステップは、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出ステップを備える請求項１７記載の誤警報解析プログラム。
【請求項１９】
さらに、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の算出結果から前記状態を分類し、分類された状態それぞれの状態確率を集計する状態確率分類・集計ステップを備える請求項１７記載の誤警報解析プログラム。
【請求項２０】
さらに、前記パラメータ設定ステップは、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の分類・集計結果に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出ステップを備える請求項１９記載の誤警報解析プログラム。
【請求項２１】
目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する処理をコンピュータに実行させる誤警報解析プログラムであって、
前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率と、算出する状態確率の観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）をパラメータとして設定するパラメータ設定ステップと、
前記観測回数ａにおける状態確率が、観測回数０における１つの状態の状態確率のみが１であることを前提条件として、観測回数ｂにおける各状態の状態確率を、状態遷移行列の一部の要素から算出する状態確率算出ステップとを具備し、
上記観測回数ｂにおける各状態の状態確率を算出するために用いる状態遷移行列の一部の要素は、前記各状態の遷移確率と、観測回数ｂをパラメータとする近似処理により算出する目標追跡装置の誤警報解析プログラム。
【請求項２２】
さらに、前記パラメータ設定ステップは、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出ステップを備える請求項２１記載の誤警報解析プログラム。
【請求項２３】
さらに、前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の算出結果から前記状態を分類し、分類された状態それぞれの状態確率を集計する状態確率分類・集計ステップを備える請求項２１記載の誤警報解析プログラム。
【請求項２４】
さらに、前記パラメータ設定ステップは、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて検出対象セル数を設定し、
前記観測回数ｂにおける各状態の状態確率の分類・集計結果に前記検出対象セル数を乗算して航跡数を算出する航跡数算出ステップを備える請求項２３記載の誤警報解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ装置、ソナー装置等の目標追跡装置にて生じる誤警報に対する状態確率、航跡数等を解析する誤警報解析方法、解析装置及び解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
目標追跡装置の開発において、その性能を把握するための解析として、目標が存在しないにもかかわらず、目標が存在するとされた誤った検出データ、すなわち誤警報の発生を想定し、誤警報に対する航跡数を算出する解析処理が行われる。その解析方法としては、実際の目標追跡装置を用いて目標が存在しないときの航跡数を計測する方法、目標追跡装置の模擬装置（シミュレータ）を用いて多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、その結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する方法がある。
【０００３】
しかしながら、実際の目標追跡装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を実測する場合、長時間の計測が必要であり、性能の把握に時間がかかる。また、目標追跡装置の模擬装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を算出する場合、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、この結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する必要があり、やはり性能の把握に時間がかかる。その時間を短縮するためには、処理能力の高い模擬装置が必要になるという課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２２３８１３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】小幡康, "航跡型ＭＨＴによる目標追尾開始の性能評価" 電子情報通信学会論文誌Ｂ Vol.J88-B No.5 pp.987-996, 2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上述べたように、実際の目標追跡装置を用いて誤差が少ない性能値を実測する場合には、長時間の計測が必要であって、性能の把握に時間がかかる。また、目標追跡装置の模擬装置を用いて誤差が少ない性能値を算出する場合には、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、この結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する必要があり、性能の把握に時間がかかる、または、処理能力の高い模擬装置が必要になるという課題があった。
【０００７】
本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、実際の目標追跡装置やその模擬装置を用いずに、誤警報に対する解析処理を短時間に実施することのできる目標追跡装置の誤警報解析方法、解析装置及び解析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本実施形態によれば、目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を算出する誤警報解析方法として、前記目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率をパラメータとして設定し、複数回の状態遷移に対応する単一の状態遷移行列を生成し、前記状態遷移行列と前記観測回数ａにおける各状態の状態確率に基づいて、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の状態確率を算出するものとし、上記状態遷移行列の各要素は、前記各状態の遷移確率と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）をパラメータとする近似処理により算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャート。
【図３】第１の実施形態の状態遷移行列の一例に対応する状態遷移を示す状態遷移図。
【図４】第２の実施形態に係る誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図。
【図５】図４に示す誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャート。
【図６】第３の実施形態に係る誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図。
【図７】図６に示す誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャート。
【図８】第４の実施形態に係る誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図。
【図９】図８に示す誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図である。図１に示す誤警報解析装置は、状態遷移行列生成部１、状態確率算出部２、状態確率分類・集計部３、航跡数算出部４及びパラメータ設定部５から構成される。
【００１２】
パラメータ設定部５は、目標追跡装置の処理内容に基づいて各状態の遷移確率、観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における状態確率、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）、検出対象セル（ここで、検出対象セルは、目標追跡装置の検出処理において処理対象となるデータの単位。）数をパラメータとして設定する。
【００１３】
状態遷移行列生成部１は、複数回の状態遷移に対応する単一の状態遷移行列を生成するもので、パラメータ設定部５から各状態の遷移確率と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）を入力し、これらをパラメータとする近似式により、状態遷移行列の各要素を算出する。
【００１４】
状態確率算出部２は、パラメータ設定部５から観測回数ａにおける各状態の状態確率（状態の状態確率は、状態の確率と略する場合がある）を観測回数ａにおける状態確率ベクトル（すなわち、状態確率ベクトルの初期値）として入力すると共に観測回数ｂを入力し、状態遷移行列生成部１で生成された状態遷移行列と観測回数ａにおける状態確率ベクトルに基づいて、観測回数ｂにおける各状態の確率を観測回数ｂにおける状態確率ベクトルとして算出する。
【００１５】
状態確率分類・集計部３は、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルから、状態を分類し、分類された状態の確率を集計する。分類・集計される状態確率としては、航跡確立している状態の確率である航跡確率や、航跡確立しておらず航跡候補とみなされる仮航跡の状態の確率である仮航跡確率がある。
【００１６】
航跡数算出部４は、状態確率分類・集計部３で分類・集計された状態確率とパラメータ設定部５から入力した検出対象セル数を乗算し、航跡数を算出する。
【００１７】
図２は、第１の実施形態の誤警報解析方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【００１８】
以下では、目標追跡装置の航跡確立ロジックが、連続する３回の観測において２回以上の検出があったときに、航跡が確立したと判断する（2 out of 3）を適用した場合を例として具体的な処理の流れを説明する。
【００１９】
図３は上記（2 out of 3）の状態遷移図を示す。図３に示すように、（2 out of 3）では、４つの状態Ｓ１〜Ｓ４がある。図３において、状態Ｓ２とＳ３が仮航跡の状態、状態Ｓ４が航跡確立している状態を表している。
【００２０】
状態遷移行列生成部１は、パラメータ設定部５から状態Ｓ１〜Ｓ３のそれぞれに対応する遷移確率ｐ１〜ｐ３と、観測回数の差ｃ（＝ｂ−ａ）を入力（※観測回数ｂが２未満の場合はｂも入力）し、以下のように、複数回の状態遷移に対応する単一の状態遷移行列Ｂを生成する（ステップＳＴ１０１）。
【数１】
2014169942.tif 000003
【００２１】
状態遷移行列Ｂの要素Ｂ４１の近似式を以下に示す。
【数２】
2014169942.tif 000004
【００２２】
なお、状態Ｓ１〜Ｓ３のそれぞれに対応する遷移確率ｐ１（ｋ）〜ｐ３（ｋ）は、誤警報確率やそれぞれ状態における相関範囲であるゲートサイズに基づいて設定される。
【００２３】
状態確率算出部２は、パラメータ設定部５から観測回数ａ（ａは、０以上の整数）における各状態の確率を状態確率ベクトルＰ（ａ）（＝［Ｐ１（ａ），Ｐ２（ａ），Ｐ３（ａ），Ｐ４（ａ）］Ｔ）として入力し、状態遷移行列生成部１で生成された状態遷移行列Ａ（ｋ）と観測回数ａにおける状態確率ベクトルＰ（ａ）に基づいて、以下の式により、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の確率を状態確率ベクトルＰ（ｂ）（＝［Ｐ１（ｂ），Ｐ２（ｂ），Ｐ３（ｂ），Ｐ４（ｂ）］Ｔ）として算出する（ステップＳＴ１０２）。
【数３】
2014169942.tif 000005
【００２４】
なお、ステップＳＴ１０１とステップＳＴ１０２の処理は、以下の式のように、観測毎の状態遷移行列を時不変の状態遷移行列Ａと仮定し、状態遷移行列Ａのｃ乗を、近似的に状態遷移行列Ｂに置き換えたことに相当する。
【数４】
2014169942.tif 000006
【００２５】
状態確率分類・集計部３は、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）から、状態を分類し、分類された状態の確率を集計する（ステップＳＴ１０３）。分類・集計する状態確率として、航跡確立している状態の確率である航跡確率が選択された場合、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）から、航跡確立している状態Ｓ４の確率Ｐ４（ｂ）を航跡確率として出力する。また、分類・集計する状態確率として、航跡確立しておらず航跡候補とみなされる仮航跡の状態の確率である仮航跡確率が選択された場合、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルＰ（ｂ）から、仮航跡の状態Ｓ２とＳ３に対応する確率Ｐ２（ｂ）と確率Ｐ３（ｂ）を加算し、仮航跡確率として出力する。
【００２６】
航跡数算出部４は、状態確率分類・集計部３で分類・集計された状態確率とパラメータ設定部５から入力した検出対象セル数を乗算して、航跡数を算出する（ステップＳＴ１０４）。すなわち、状態確率分類・集計部３から分類・集計する状態確率として航跡確率が出力された場合には、検出対象セル数を乗算することにより、誤警報に対する航跡数を算出することができる。また、分類・集計する状態確率として仮航跡確率が出力された場合には、検出対象セル数を乗算することにより、誤警報に対する仮航跡数を算出することができる。
【００２７】
なお、第１の実施形態の誤警報解析装置では、誤警報に対する状態確率、誤警報に対する分類・集計された状態確率（誤警報に対する航跡確率や仮航跡確率）、誤警報に対する航跡数の全てを算出できるように構成したが、誤警報に対する状態確率を算出する解析装置や、誤警報に対する分類・集計された状態確率を算出する解析装置として構成できるのは勿論である。
【００２８】
先に述べたように、実際の目標追跡装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を実測する場合、長時間の計測が必要であり、性能の把握に時間がかかる。また、目標追跡装置の模擬装置を用いて、誤差が少ない性能値（誤警報に対する航跡数）を算出する場合、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施し、この結果を解析して誤警報に対する航跡数を算出する必要があり、性能の把握に時間がかかる、または、処理能力の高い模擬装置が必要になるという課題があった。これに対し、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する航跡数を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。
【００２９】
また、目標追跡装置の模擬装置を用いて、発生頻度が低く、モンテカルロ・シミュレーションのステップ毎の結果の多くが０となる「誤警報による航跡確立」という事象から、その発生確率を算出することは、多くのモンテカルロ・シミュレーションを実施する必要があり、模擬装置の結果を解析する解析装置も、大型化するという課題があった。これに対し、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する航跡確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。
【００３０】
さらに、実際の目標追跡装置や目標追跡装置に似せて作られた模擬装置を用いた場合、外部に出力されない誤警報に対する仮航跡確率や状態確率は、計測することができないという課題があった。これに対し、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する仮航跡確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。また、第１の実施形態の誤警報解析装置では、目標追跡装置の誤警報に対する状態確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。
【００３１】
（第２の実施形態）
図４及び図５は、それぞれ図１に示す第１の実施形態を変形した第２の実施形態の誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図と、その処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４及び図５において、図１及び図２と同一部分には同一符号を付して示し、ここでは異なる部分について説明する。
【００３２】
本実施形態の誤警報解析装置は、状態確率算出部２ａ、状態確率分類・集計部３、航跡数算出部４及びパラメータ設定部５ａから構成される。この構成において、第１の実施形態と異なる点は、観測回数ａにおける状態確率ベクトルＰ（ａ）が、観測回数０における状態確率ベクトルＰ（０）（＝［１，０，０，０］Ｔ）であることを前提条件とすることにある。この前提条件により、第１の実施形態の解析装置よりも、誤警報に対する状態確率を短時間かつ簡易な構成で算出することができる。この効果により、誤警報に対する分類・集計された状態確率（誤警報に対する航跡確率等）と、誤警報に対する航跡数についても、短時間で算出することができる。
【００３３】
具体的には、パラメータ設定部５ａは、目標追跡装置の処理内容に基づく各状態の遷移確率、観測回数ｂ、検出対象セル数を設定するものとする。また、状態確率算出部２ａは、パラメータ設定部５ａから各状態の遷移確率と観測回数ｂ（このとき、ｃ＝ｂ）を入力し、これらをパラメータとする近似式により、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における各状態の確率を観測回数ｂにおける状態確率ベクトルとして算出する。状態確率分類・集計部３と航跡数算出部４は、第１の実施形態の解析装置と同じであるため、説明を省略する。
【００３４】
図５は、第２の実施形態の誤警報解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３５】
状態確率算出部２ａでは、観測回数ｂ（ｂは、０以上の整数）における状態確率ベクトルＰ（ｂ）を、以下の式に示すように、状態遷移行列Ｂを生成することなく、状態遷移行列Ｂの一部の要素から算出する（ステップＳＴ２０１）。
【数５】
2014169942.tif 000007
【００３６】
フローチャートのステップＳＴ１０３とステップＳＴ１０４については、第１の実施形態の誤警報解析装置と同じであるため、説明を省略する。
【００３７】
上記で説明したように、第２の実施形態の誤警報解析装置は、第１の実施形態で説明した効果に加え、第１の実施形態の解析装置と異なって状態遷移行列Ｂを生成していないため、誤警報に対する状態確率を更に短時間かつ簡易な構成で算出することができる。この結果、誤警報に対する分類・集計された状態確率（誤警報に対する航跡確率等）と、誤警報に対する航跡数についても、更に短時間で算出することができる。
【００３８】
（第３の実施形態）
図６及び図７は、それぞれ図１に示す第１の実施形態を変形した第３の実施形態の誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図と、その処理の流れを示すフローチャートである。なお、図６及び図７において、図１及び図２と同一部分には同一符号を付して示し、ここでは異なる部分について説明する。
【００３９】
本実施形態において、第１の実施形態の誤警報解析装置と異なる点は、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略し、航跡数算出部４が、状態確率算出部２で算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルを直接入力し、この状態確率ベクトルにパラメータ設定部５から入力した検出対象セル数を乗算することで航跡数を算出することにある。すなわち、本実施形態は、航跡数算出に際して、航跡確率あるいは仮航跡確率について分類・集計する必要がない場合に、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略して、解析処理時間の短縮を図っている。また、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略することにより、外部に出力されない状態（Ｓ１〜Ｓ３）のそれぞれで処理されている数、すなわち、状態毎の仮航跡数を把握することが可能となる。
【００４０】
（第４の実施形態）
図８及び図９は、それぞれ図４に示す第２の実施形態を変形した第４の実施形態の誤警報解析方法を実現する誤警報解析装置の構成を示すブロック図と、その処理の流れを示すフローチャートである。なお、図８及び図９において、図４及び図５と同一部分には同一符号を付して示し、ここでは異なる部分について説明する。
【００４１】
本実施形態において、第２の実施形態の誤警報解析装置と異なる点は、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略し、航跡数算出部４が、状態確率算出部２ａで算出された観測回数ｂにおける状態確率ベクトルを直接入力し、この状態確率ベクトルにパラメータ設定部５ａから入力した検出対象セル数を乗算することで航跡数を算出することにある。すなわち、本実施形態は、第３の実施形態と同様に、航跡数算出に際して、航跡確率あるいは仮航跡確率について分類・集計する必要がない場合に、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略して、解析処理時間の短縮を図っている。また、状態確率分類・集計部３（ＳＴ１０３）を省略することにより、外部に出力されない状態（Ｓ１〜Ｓ３）のそれぞれで処理されている数、すなわち、状態毎の仮航跡数を把握することが可能となる。
【００４２】
なお、上記実施形態では、解析方法を装置によって実現する場合について説明したが、それぞれ図２、図５、図７、図９に示すフローチャートの手順でプログラムを作成し、コンピュータに実行させるようにしても実現可能である。
【００４３】
また、上記実施形態はそのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせでもよい。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
１…状態遷移行列生成部、
２，２ａ…状態確率算出部、
３…状態確率分類・集計部、
４…航跡数算出部、
５，５ａ…パラメータ設定部。
【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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