(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、
上記追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、
１スキャン後の上記追尾目標の位置・速度を上記等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、
検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップと、
上記等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、上記予測誤差共分散行列から定まる上記追尾目標からの上記探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、
上記確率分布から定まるエリア内に存在する上記探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、
上記選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、
上記各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算出ステップと、
上記各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに探知確率を算出する探知確率算出ステップと、
上記誤警報確率と上記探知確率とを用いて、上記仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップと、
上記信頼度を用いて上記各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、上記追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、
追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えることを特徴とする目標追尾方法。
【請求項２】
誤警報確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する探知プロットカウントステップと、
上記探知プロット数を所定のスキャン回数でスキャン平均するスキャン平均ステップと、
上記スキャン平均ステップのスキャン平均結果を上記エリア中のセル数で除算して誤警報確率とするスキャン平均結果対セル数比算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項３】
誤警報確率算出ステップは、
探知プロットカウントステップとスキャン平均ステップとの間に、追尾目標のエリア内における探知プロット数から上記エリア中の航跡数を減算してスキャン毎に記憶する航跡数減算ステップを備えて構成されることを特徴とする請求項２記載の目標追尾方法。
【請求項４】
誤警報確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における各探知プロットＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、
Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して低いＳ／Ｎ値の探知プロット数をカウントする低Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップと、
上記探知プロット数を上記エリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項５】
誤警報確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、
確度スレショルドと比較して低い確度の探知プロット数をカウントする低確度探知プロットカウントステップと、
上記探知プロット数を上記エリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項６】
探知確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、
上記各探知プロットのＳ／Ｎ値を単純平均して所要Ｓ／Ｎ値とする探知プロットＳ／Ｎ値平均ステップと、
誤警報確率および上記所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項７】
探知確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、
上記各探知プロットの確度をそれぞれ算出し、上記各探知プロットのＳ／Ｎ値を上記確度によって重み付け平均する探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップと、
上記重み付け平均されたＳ／Ｎ値を所要Ｓ／Ｎ値として、誤警報確率および上記所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項８】
探知確率算出ステップは、
探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップとの間に、上記探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップでスキャン毎に記憶された各探知プロットのＳ／Ｎ値をスキャン平均するスキャン平均ステップを備えて構成されることを特徴とする請求項７記載の目標追尾方法。
【請求項９】
探知確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、
Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して高いＳ／Ｎ値の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップと、
上記探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項１０】
探知確率算出ステップは、
追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、
確度スレショルドと比較して高い確度の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高確度探知プロットカウントステップと、
上記探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップとから構成されることを特徴とする請求項１記載の目標追尾方法。
【請求項１１】
追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、
上記追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、
１スキャン後の上記追尾目標の位置・速度を上記等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、
検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップと、
上記等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、上記予測誤差共分散行列から定まる上記追尾目標からの上記探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、
上記確率分布から定まるエリア内に存在する上記探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、
上記選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、
２次監視レーダの応答であるＳＩＦコードを利用して上記仮説の信頼度を算出するＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップと、
上記信頼度を用いて上記各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、上記追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、
追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えることを特徴とする目標追尾方法。
【請求項１２】
ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップは、
各探知プロットのＳＩＦコードが追尾目標のＳＩＦコードとどれだけ一致しているかを調べ、上記各探知プロットのＳＩＦコードの信頼度をそれぞれ算出するＳＩＦコード信頼度算出ステップと、
各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、
上記ＳＩＦコードの信頼度を上記各探知プロットの確度で重みづけ平均して仮説の信頼度とするＳＩＦコード確度重み付け平均ステップとから構成されることを特徴とする請求項１１記載の目標追尾方法。
【請求項１３】
ＳＩＦコード信頼度算出ステップは、
目標平滑位置のＳＩＦコードと追尾目標のＳＩＦコードとの一致度を比較してＳＩＦコードの信頼度とすることを特徴とする請求項１２記載の目標追尾方法。
【請求項１４】
ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップは、
仮説生成ステップとＳＩＦコード信頼度算出ステップとの間に、追尾目標のエリア内における各探知プロットの中から、前スキャン時の追尾目標のＳＩＦコードと一致するＳＩＦコードの探知プロットを検索し、このＳＩＦコードの一致する探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップへ移行するＳＩＦコード一致判定ステップを備えることを特徴とする請求項１２記載の目標追尾方法。
【請求項１５】
追尾目標のエリア内における各探知プロットのドップラ周波数をそれぞれ測定し、測定された上記ドップラ周波数と１スキャン前のドップラ周波数との差が大きい探知プロットを仮説生成の対象から除外するドップラ周波数変化分判定ステップを仮説生成ステップの前に備えることを特徴とする請求項１または請求項１１記載の目標追尾方法。
【請求項１６】
請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の目標追尾方法にしたがって、別レーダ覆域で目標追尾を行なう別レーダと、
上記別レーダ覆域と重複領域を共有する本レーダ覆域を有し、請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の目標追尾方法にしたがって、上記本レーダ覆域で目標追尾を行なう本レーダと、
上記別レーダと上記本レーダとを接続し、追尾目標の航跡に関する航跡データを伝送する送信系とから構成されることを特徴とするレーダシステム。
【請求項１７】
別レーダは、別レーダ覆域から重複域へ向う航跡が存在すると、上記航跡に関する航跡データを本レーダへ送信系によって送信するとともに、
上記本レーダは、上記重複域における上記航跡の出現領域を上記航跡データから推定し、上記出現領域において受信信号／雑音を区別するスレショルドのレベルを下げることを特徴とする請求項１６記載のレーダシステム。
【請求項１８】
別レーダは、航跡の追尾目標の位置・速度を航跡データとして本レーダへ送信系によって送信し、
上記本レーダは、上記航跡データを用いて上記追尾目標をＡＮ追尾することを特徴とする請求項１６記載のレーダシステム。
【請求項１９】
別レーダは、重複域において得られた各探知プロットを航跡データとして本レーダへ送信系によって送信するとともに、
上記本レーダは、上記本レーダ自身で得られた各探知プロットと上記別レーダから送信された各探知プロットとの相関をとり、相関値の高い探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして採用することを特徴とする請求項１６記載のレーダシステム。
【請求項２０】
別レーダおよび本レーダは、重複域内のエリアにおける誤警報確率をそれぞれ算出するとともに、
上記別レーダは、上記誤警報確率を航跡データとして上記本レーダへ送信系によって送信し、
上記本レーダは、上記本レーダ自身で得られた上記誤警報確率と上記別レーダから送信された上記誤警報確率とを平均して利用することを特徴とする請求項１６記載のレーダシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダシステムにおける目標追尾アルゴリズムのひとつであるＡｌｌ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ追尾方式（以下、ＡＮ追尾方式と略す）において、軽い処理負荷で高精度の追尾を行い、早期の目標初探知および航跡確立を行うことが可能な目標追尾方法およびレーダシステムに係るものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１９はＡＮ追尾方式を用いた従来の目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、図２０は従来の目標追尾方法における追尾開始処理を示すフローチャートである。図１９，図２０の各処理は、例えば以下の文献１，２の中で、「Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｆｉｌｔｅｒ」，「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ（以下、ＭＨＴと称す）」としてそれぞれ開示されている。
【０００３】
＜文献１＞
ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ  ＣＯＮＴＲＯＬ  ＶＯＬ．ＡＣ−２３，ＡＵＧＵＳＴ  １９７８，Ｐ６１８〜６２６「Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  ａ  Ｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ」
【０００４】
＜文献２＞
電子情報通信学会論文誌  ＶＯＬ．Ｊ７９−Ｂ−ＩＩ  ＮＯ．１０，ＯＣＴＯＢＥＲ  １９９６，Ｐ６７７〜６８５「航跡型多重仮説相関方式を用いた多目標追尾」
【０００５】
はじめに、ＡＮ追尾方式による目標追尾方法について説明する。
図１９において、まず、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値をステップＳＴ１０１で、追尾目標の運動モデルとしての等速直線運動モデルをステップＳＴ１０２でそれぞれ設定する。ステップＳＴ１０３では、ステップＳＴ１０２で設定した等速直線運動モデルにより、１スキャン後の目標の位置・速度を予測して、この予測値の誤差を推定した予測誤差共分散行列を算出する。
【０００６】
次に、例えば目標検出装置で検出した探知プロットをステップＳＴ１０４で入力し、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に予測誤差共分散行列を使用して定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布をステップＳＴ１０５で算出する。ステップＳＴ１０６では、その追尾目標からの探知プロット確率分布により決まる目標予測存在範囲内に存在する探知プロットを選択し、ステップＳＴ１０７において、選択された探知プロットが追尾目標からの探知プロットであるかどうかの仮説を生成する。
【０００７】
ステップＳＴ１０８では、追尾目標からの探知プロット確率分布を使用してステップＳＴ１０７で生成された仮説の信頼度を求め、目標の平滑位置をステップＳＴ１０９で算出する。ステップＳＴ１０３〜ステップＳＴ１０９の一連の処理は、ステップＳＴ１１０で目標追尾が終了（ＹＥＳ）になるまで繰り返される。
【０００８】
次にＨＭＴ方式を用いた従来の追尾開始処理について説明する。
図２０において、ステップＳＴ１１１で現在のスキャン時刻における観測ベクトルを読み込み、ステップＳＴ１１２でどの観測ベクトルが１スキャン前のどの航跡の目標予測存在範囲内にあるかの判定を行い、ステップＳＴ１１３でこの判定結果をもとにして現在のスキャン時刻における航跡およびクラスタを生成する。
【０００９】
ステップＳＴ１１４では、新たに作成されたクラスタ毎に現在のスキャン時刻における観測ベクトルと航跡が相関可能となる全ての場合をそれぞれ行列表示し、ステップＳＴ１１５でこのスキャン時刻における行列表示と航跡に関する１スキャン前の仮説を統合し、航跡に関する現在のスキャン時刻において可能な全ての仮説を作成するとともに、各仮説の信頼度を算出する。
【００１０】
そして、ステップＳＴ１１６で、例えばこの信頼度により重要でないと判定された仮説を削除するなどの処理を行い、仮説数を縮小した後にクラスタの分離を行う。ステップＳＴ１１７では航跡の確立が判定され、航跡が確立するまでのステップＳＴ１１１〜ステップＳＴ１１６の一連の処理が繰り返される。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標追尾方式は以上のように構成されているので、生成した仮説の信頼度を算出する際に必要となる誤警報確率と探知確率とをリアルタイムに求めることができず、追尾性能が劣化してしまうという課題があった。
【００１２】
上記の課題を具体的に説明する。
従来のＡＮ追尾方法において、目標位置と目標の運動諸元より求めた目標予測存在位置を中心とする目標予測存在範囲内の各探知プロットが追尾目標からの探知プロットであるとする仮説の信頼度を求める。スキャン時刻ｔｋまでの情報Ｚｋにより仮説ｘｋ，ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｉｋ）が真である確率βｋ，ｉは式（１）および式（２）で得られることが知られている。
【００１３】
【数１】
0003571309.tif 000002
【００１４】
【数２】
0003571309.tif 000003
【００１５】
ここで、ｇ’（ｚｋ，ｊ：ｚｋ（−），Ｓｋ（−））は、平均ｚｋ（−），共分散行列Ｓｋ（−）の３変量正規分布のプロット・データｚｋ，ｊにおける確率密度である。また、δｔｋ，ｉは各仮説において追尾航跡が探知されたか否かの識別結果であり、探知されていればδｔｋ，ｉ＝１，探知されていなければδｔｋ，ｉ＝０である。τｊｋ，ｉは各仮説において観測ベクトルが追尾目標からの反射信号か不要信号かの識別結果を表し、追尾航跡からの信号であればτｊｋ，ｉ＝１，不要信号であればτｊｋ，ｉ＝０である。
【００１６】
さらに、Φｋ，ｉは不要信号による観測ベクトルの総数、βＦＴは単位体積あたりの不要信号の発生頻度、ＰＤは目標の探知確率、ＰＧＫは追尾航跡からの観測ベクトルが目標予測存在範囲内に存在する確率をそれぞれ表す。不要信号の発生頻度βＦＴを求めるには誤警報確率が必要である。
このように、仮説の信頼度βｋ，ｉを求めるには、探知確率と誤警報確率とが必要となっている。
【００１７】
しかし、これらの探知確率、誤警報確率をローカルのレーダシステムでリアルタイムに求めるアルゴリズムは確立されておらず、従来では固定値または別のシステムから得た値を用いており、このために追尾性能が悪くなっている。
【００１８】
また、従来の目標追尾方法は、目標予測存在範囲内で得られた全ての探知プロットについて信頼度を算出しており、処理負荷が重いという課題があった。
【００１９】
さらに、従来の目標追尾方法は、追尾開始処理において、目標のＳ／Ｎ値が低い場合は探知確率が小さく航跡が確立するまで時間がかかり、目標初探知や航跡確立が遅くなってしまうという課題があった。
【００２０】
例えば、従来の追尾開始方式であるＭＨＴ方式は、各航跡に対する探知プロットの割り振りにおいて数スキャン分のデータを勘案してから決める遅延決定のアルゴリズムであり、特にクラッタ中では航跡確立が遅く、さらに航跡への探知プロット割り振りにおいて全ての組み合わせを考慮するため、処理負荷が重い。
【００２１】
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、ＡＮ追尾方式において、今まで目標追尾に活用されていなかった要素を用いて、処理負荷を軽減して高精度で目標追尾を行うことができる目標追尾方法と、目標初探知と航跡確立を早期に行うことが可能なレーダシステムとを構築することを目的とする。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、１スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップと、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、確率分布から定まるエリア内に存在する探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算出ステップと、各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに探知確率を算出する探知確率算出ステップと、誤警報確率と探知確率とを用いて、仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップと、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えるようにしたものである。
【００２３】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する探知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回数でスキャン平均するスキャン平均ステップと、スキャン平均ステップのスキャン平均結果をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とするスキャン平均結果対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００２４】
この発明に係る目標追尾方法は、探知プロットカウントステップとスキャン平均ステップとの間に、追尾目標のエリア内における探知プロット数からエリア中の航跡数を減算する航跡数減算ステップを備えて誤警報確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００２５】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して低いＳ／Ｎ値の探知プロット数をカウントする低Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップと、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００２６】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、確度スレショルドと比較して低い確度の探知プロット数をカウントする低確度探知プロットカウントステップと、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００２７】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、各探知プロットのＳ／Ｎ値を単純平均して所要Ｓ／Ｎ値とする探知プロットＳ／Ｎ値平均ステップと、誤警報確率および所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００２８】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、各探知プロットの確度をそれぞれ算出し、各探知プロットのＳ／Ｎ値を確度によって重み付け平均する探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップと、重み付け平均されたＳ／Ｎ値を所要Ｓ／Ｎ値として、誤警報確率および所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００２９】
この発明に係る目標追尾方法は、探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップとの間に、探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップでスキャン毎に記憶された各探知プロットのＳ／Ｎ値をスキャン平均するスキャン平均ステップを備えて探知確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００３０】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して高いＳ／Ｎ値の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、確度スレショルドと比較して高い確度の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高確度探知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、１スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップと、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、確率分布から定まるエリア内に存在する探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、２次監視レーダの応答であるＳＩＦコードを利用して仮説の信頼度を算出するＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップと、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えるようにしたものである。
【００３３】
この発明に係る目標追尾方法は、各探知プロットのＳＩＦコードが追尾目標のＳＩＦコードとどれだけ一致しているかを調べ、各探知プロットのＳＩＦコードの信頼度をそれぞれ算出するＳＩＦコード信頼度算出ステップと、各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、ＳＩＦコードの信頼度を各探知プロットの確度で重みづけ平均して仮説の信頼度とするＳＩＦコード確度重み付け平均ステップとからＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップを構成するようにしたものである。
【００３４】
この発明に係る目標追尾方法は、ＳＩＦコード信頼度算出ステップにおいて、目標平滑位置のＳＩＦコードと追尾目標のＳＩＦコードとの一致度を比較してＳＩＦコードの信頼度とするようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る目標追尾方法は、仮説生成ステップとＳＩＦコード信頼度算出ステップとの間に、追尾目標のエリア内における各探知プロットの中から、前スキャン時の追尾目標のＳＩＦコードと一致するＳＩＦコードの探知プロットを検索し、このＳＩＦコードの一致する探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップへ移行するＳＩＦコード一致判定ステップをＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップが備えるようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾目標のエリア内における各探知プロットのドップラ周波数をそれぞれ測定し、測定されたドップラ周波数と１スキャン前のドップラ周波数との差が大きい探知プロットを仮説生成の対象から除外するドップラ周波数変化分判定ステップを仮説生成ステップの前に備えるようにしたものである。
【００３７】
この発明に係るレーダシステムは、請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の目標追尾方法にしたがって、別レーダ覆域で目標追尾を行なう別レーダと、別レーダ覆域と重複領域を共有する本レーダ覆域を有し、請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の目標追尾方法にしたがって、本レーダ覆域で目標追尾を行なう本レーダと、別レーダと本レーダとを接続し、追尾目標の航跡に関する航跡データを伝送する送信系とから構成されるようにしたものである。
【００３８】
この発明に係るレーダシステムは、別レーダ覆域から重複域へ向う航跡が存在すると、航跡に関する航跡データを別レーダが本レーダへ送信系によって送信するとともに、重複域における航跡の出現領域を航跡データから本レーダが推定し、出現領域において受信信号／雑音を区別するスレショルドのレベルを本レーダが下げるようにしたものである。
【００３９】
この発明に係るレーダシステムは、航跡の追尾目標の位置・速度を航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信し、航跡データを用いて追尾目標を本レーダがＡＮ追尾するようにしたものである。
【００４０】
この発明に係るレーダシステムは、重複域において得られた各探知プロットを航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信するとともに、本レーダ自身で得られた各探知プロットと別レーダから送信された各探知プロットとの相関を本レーダがとり、相関値の高い探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして本レーダが採用するようにしたものである。
【００４１】
この発明に係るレーダシステムは、別レーダおよび本レーダが重複域内のエリアにおける誤警報確率をそれぞれ算出するとともに、誤警報確率を航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信し、本レーダ自身で得られた誤警報確率と別レーダから送信された誤警報確率とを本レーダが平均して利用するようにしたものである。
【００４２】
【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による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。図１の目標追尾方法は、ローカルのレーダシステム内で探知確率と誤警報確率とを順次更新し、更新した探知確率と誤警報確率とを用いて仮説の信頼度を求めて、高精度のＡＮ追尾を行なうものである。
【００４３】
図１において、まず、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値をステップＳＴ１（初期値設定ステップ）で、追尾目標の運動モデルとして等速直線運動モデルをステップＳＴ２（運動モデル設定ステップ）でそれぞれ設定する。ステップＳＴ３（予測値・予測誤差共分散行列算出ステップ）では、ステップＳＴ２で設定した等速直線運動モデルにより、１スキャン後の追尾目標の位置・速度を予測して、この予測値の誤差を推定した予測誤差共分散行列を算出する。
【００４４】
次に、例えば目標検出装置で検出した探知プロットをステップＳＴ４（探知プロット入力ステップ）で入力し、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に予測誤差共分散行列を使用して定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布をステップＳＴ５（探知プロット確率分布算出ステップ）で算出する。ステップＳＴ６（エリア内外判定ステップ）では、その追尾目標からの探知プロット確率分布により決まる目標予測存在範囲（エリア）内に存在する探知プロットを選択し、ステップＳＴ７（仮説生成ステップ）において、選択された各探知プロットが追尾目標からの探知プロットであるかどうかの仮説をそれぞれ生成する。
【００４５】
ステップＳＴ７で生成された仮説の信頼度を求める際には、前述したように、探知確率と誤警報確率とが必要である。従来では、固定値または別システムから探知確率・誤警報確率を得て信頼度を算出していたため、追尾性能の劣化につながっていた。
【００４６】
これに対して、この実施の形態１は、ステップＳＴ８（誤警報確率算出ステップ）、ステップＳＴ９（探知確率算出ステップ）において、各エリア内の探知プロット数と各探知プロットのＳ／Ｎ値とから誤警報確率・探知確率をそれぞれ算出している点に特徴を持っている。
【００４７】
まず、誤警報確率の算出処理について説明する。
図２はこの発明の実施の形態１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の誤警報確率算出ステップＳＴ８を表している。
【００４８】
図２において、全覆域を適当な大きさに区切った各エリア毎に考え、これら各エリアに含まれる探知プロットをステップＳＴ１３（探知プロットカウントステップ）で全てフォールス（英：ｆａｌｓｅ）とみなしてカウントし、このエリア毎のカウント値をスキャン毎にメモリ１に記憶する。ステップＳＴ１４（スキャン平均ステップ）では、フォールスとカウントされたスキャン毎の探知プロット数をメモリ１から読み出して所定のスキャン回数でスキャン平均する。
【００４９】
そして、ステップＳＴ１５（スキャン平均結果対セル数比算出ステップ）において、ステップＳＴ１４のスキャン平均結果をエリアに含まれるセル数で除算し、この除算結果を該当のエリアにおける誤警報確率とする。なお、セル数はレーダの分解能より定まり、スキャン平均の際のスキャン回数はレーダシステムの仕様・目的に応じて定めれば良く、特に限定されるものではない。
【００５０】
例えば、あるエリアのセル数をＣ，Ｋ回のスキャン回数でスキャン平均するものとする。このとき、１スキャン目でＭ１個の探知プロット、２スキャン目でＭ２個の探知プロット、…、Ｋスキャン目でＭＫ個の探知プロットがあるエリアでそれぞれ得られた場合には、１スキャン当たりの探知プロットの平均値、つまりスキャン平均結果は（Ｍ１＋Ｍ２＋…＋ＭＫ）÷Ｋ＝（ΣＭｋ）／Ｋ個（ただしΣは和の指数ｋ＝１，２，…，Ｋに関する総和）となり、あるエリアの誤警報確率ＰＮ＝［（ΣＭｋ）／Ｋ］／Ｃと簡単な計算で求めることができる。
【００５１】
このように、この実施の形態１では、エリア中の探知プロット全てをフォールスとみなして誤警報確率を求めている。この理由は、ＡＮ追尾の目標予測存在範囲（エリア）当たりのセル数Ｃは数１００個以上であり、その１エリア範囲で探知される探知プロット数は１スキャン当たりたかだか数個程度に過ぎないので、探知プロット全てをフォールスとみなしても大きな誤差が生じないからである。ここでは、このような手法で誤警報確率を近似的に算出するようにしている。Ｓ／Ｎ値や確度を用いた誤警報確率の別の算出方法は実施の形態２〜４で述べる。
【００５２】
次に、探知確率の算出処理について説明する。
図３はこの発明の実施の形態１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の探知確率算出ステップＳＴ９を表している。
【００５３】
図３において、ステップＳＴ１６（探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップ）で各探知プロットのＳ／Ｎ値（信号電力対雑音電力比）をそれぞれ算出し、ステップＳＴ１７（探知プロットＳ／Ｎ値平均ステップ）で全探知プロットのＳ／Ｎ値を単純平均したものを目標予測存在範囲（エリア）内の所要Ｓ／Ｎ値とする。探知確率、誤警報確率、所要Ｓ／Ｎ値のうちの二つが決まると、残りの一つも一意に決まることが一般に知られており、ステップＳＴ１８（探知確率導出ステップ）で探知確率が導出される。
【００５４】
例えば、全探知プロット数をＪ個とし、各探知プロットにおけるＳ／Ｎ値をそれぞれＳ１／Ｎ１，Ｓ２／Ｎ２，…，ＳＪ／ＮＪとすれば、所要Ｓ／Ｎ値はＳ／Ｎ値の単純平均として、所要Ｓ／Ｎ値＝（Ｓ１／Ｎ１＋Ｓ２／Ｎ２＋…＋ＳＪ／ＮＪ）／Ｊ＝（ΣＳｊ／Ｎｊ）／Ｊとなって、簡単な計算で求めることができる。
【００５５】
そして、算出された所要Ｓ／Ｎ値とステップＳＴ８で算出した誤警報確率ＰＮとを用いて、例えばマーカム（Ｍａｒｃｕｍ）のＱ関数や換算表などから探知確率Ｐｄを導出する。
【００５６】
このように、ここでは、各探知プロットのＳ／Ｎ値を単純平均して所要Ｓ／Ｎ値を求め、ステップＳＴ８の誤警報確率と所要Ｓ／Ｎとから探知確率を求めるようにしている。Ｓ／Ｎ値や確度を用いた探知確率の別の算出方法は実施の形態５〜８で述べる。
【００５７】
図１の説明に戻る。
ステップＳＴ１０（仮説信頼度算出ステップ）では、ステップＳＴ８，ステップＳＴ９でそれぞれ算出した探知確率と誤警報確率とを用いて、ステップＳＴ７で生成した仮説の信頼度を算出する。続いてこの信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出した位置を仮想的に目標位置として、追尾目標の平滑位置をステップＳＴ１１（平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップ）で算出する。ステップＳＴ３〜ステップＳＴ１１の一連の処理は、ステップＳＴ１２（追尾終了判定ステップ）で追尾が終了（ＹＥＳ）になるまで繰り返される。
【００５８】
ＡＮ追尾において、従来では固定値だった探知確率と誤警報確率とをローカルのレーダシステムにおいてリアルタイムに順次更新することによって、目標予測存在範囲内で得られた探知プロットが追尾目標からのものであるという仮説の信頼度を精度良く求めることができるようになり、高精度のＡＮ追尾が行えるようになる。
【００５９】
以上のように、この実施の形態１によれば、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップＳＴ１と、追尾目標の運動モデルとして等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップＳＴ２と、１スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測してその誤差を推定した予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップＳＴ３と、検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップＳＴ４と、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップＳＴ５と、確率分布から定まるエリア内に存在する探知プロットを選択するエリア内外判定ステップＳＴ６と、選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップＳＴ７と、全覆域を適当に分割した各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算出ステップＳＴ８と、全覆域を適当に分割した各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに探知確率を算出する探知確率算出ステップＳＴ９と、誤警報確率と探知確率とを用いて、仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップＳＴ１０と、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップＳＴ１１と、追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップＳＴ３へ戻る追尾終了判定ステップＳＴ１２とを備えるようにしたので、固定値や別のシステムを用いることなく、誤警報確率と探知確率とをリアルタイムで得られるようになり、追尾性能を向上することができるという効果が得られる。
【００６０】
また、この実施の形態１によれば、追尾目標のエリア内における探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する探知プロットカウントステップＳＴ１３と、探知プロット数を所定のスキャン回数でスキャン平均するスキャン平均ステップＳＴ１４と、スキャン平均ステップＳＴ１４のスキャン平均結果をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とするスキャン平均結果対セル数比算出ステップＳＴ１５とから誤警報確率算出ステップＳＴ８を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００６１】
さらに、この実施の形態１によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップＳＴ１６と、各探知プロットのＳ／Ｎ値を単純平均して所要Ｓ／Ｎ値とする探知プロットＳ／Ｎ値平均ステップＳＴ１７と、誤警報確率および所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップＳＴ１８とから探知確率算出ステップＳＴ９を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００６２】
実施の形態２．
この実施の形態２では、追尾目標のエリアに航跡が含まれている場合の誤警報確率の算出処理について説明する。
【００６３】
図４はこの発明の実施の形態２による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の誤警報確率算出ステップＳＴ８を表している。図２と同一符号は同一または相当するステップである。
【００６４】
図４において、ステップＳＴ１３とステップＳＴ１４との間に設けられたステップＳＴ１９（航跡数減算ステップ）は、誤警報確率を算出するエリアに航跡が含まれている場合に、エリアの探知プロット数からエリアの航跡数を減算し、ステップＳＴ１３に代わってこの減算結果をメモリ１に記憶する処理である。
【００６５】
航跡は追尾目標を表しているので、誤警報確率を算出するエリアに航跡が含まれている場合には、ステップＳＴ１３でフォールスとカウントされた探知プロット数から航跡の分を除外する。つまり、ステップＳＴ１９において、ステップＳＴ１３の探知プロット数から航跡数を減算し、この減算結果を全てフォールスとみなしてメモリ１にスキャン毎に記憶する。ステップＳＴ１４〜ステップＳＴ１５では、実施の形態１と同様に、所定のスキャン回数のスキャン平均結果をセル数で除算して誤警報確率を算出する。
【００６６】
このように、航跡をフォールスとカウントしないようにしているので、誤警報確率をリアルタイムで正確に求めることができる。
【００６７】
以上のように、この実施の形態２によれば、探知プロットカウントステップＳＴ１３とスキャン平均ステップＳＴ１４との間に、追尾目標のエリア内における探知プロット数からエリア中の航跡数を減算してスキャン毎に記憶する航跡数減算ステップＳＴ１９を備えて誤警報確率算出ステップＳＴ８を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００６８】
実施の形態３．
この実施の形態３では、探知プロットをフォールスとみなして誤警報確率を算出する際に、そのＳ／Ｎ値によって探知プロットを選別する手法について説明する。
【００６９】
図５はこの発明の実施の形態３による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の誤警報確率算出ステップＳＴ８を表している。図３と同一符号は同一または相当するステップである。
【００７０】
図５において、ステップＳＴ２０（低Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップ）は、追尾目標の目標予測存在範囲内に存在し、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較してＳ／Ｎ値が十分に低い探知プロットをフォールスとみしてカウントする処理である。また、ステップＳＴ２１（探知プロットカウント数対セル数比算出ステップ）は、ステップＳＴ２０でカウントされた探知プロット数をエリアのセル数で除算して誤警報確率とする処理である。
【００７１】
フォールスとしての反射信号はＳ／Ｎ値が低くなる傾向にあり、また追尾目標からの反射信号はＳ／Ｎ値が高くなる傾向にあるので、この実施の形態３では、高Ｓ／Ｎ値の探知プロットをフォールスとしてカウントしないようにしている。
【００７２】
まず、追尾目標の目標予測存在範囲内に存在する各探知プロットのＳ／Ｎ値をステップＳＴ１６でそれぞれ算出し、各探知プロットのＳ／Ｎ値をＳ／Ｎ値スレショルドとそれぞれ比較して、Ｓ／Ｎ値が十分に低い探知プロットをフォールスとしてステップＳＴ２０でカウントする。そして、ステップＳＴ２１において、ステップＳＴ２０の探知プロットカウント数を目標予測存在範囲内のセル数で除算して誤警報確率とする。
【００７３】
このように、低Ｓ／Ｎ値の探知プロットだけをフォールスとカウントしているので、誤警報確率をリアルタイムで正確に求めることができる。
【００７４】
なお、特に限定されるものではないが、Ｓ／Ｎ値スレショルドは、例えば全探知プロットＳ／Ｎ値の平均値（ａ）やメディアン値（ｂ），絶対偏差の平均値（ｃ），標準偏差（ｄ）などを求め、（ａ−ｃ），（ａ−ｄ），（ｂ−ｃ），（ｂ−ｄ）などを用いれば良い。
【００７５】
以上のように、この実施の形態３によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップＳＴ１６と、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して低いＳ／Ｎ値の探知プロット数をカウントする低Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップＳＴ２０と、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップＳＴ２１とから誤警報確率算出ステップＳＴ８を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００７６】
実施の形態４．
探知プロットをフォールスとみなして誤警報確率を算出する際に、その確度によって探知プロットを選別するようにしても良い。
【００７７】
図６はこの発明の実施の形態４による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の誤警報確率算出ステップＳＴ８を表している。図５と同一符号は同一または相当するステップである。
【００７８】
図６において、ステップＳＴ２２（探知プロット確度算出ステップ）は追尾目標の目標予測存在範囲内に存在する各探知プロットの確度をそれぞれ算出する処理を、ステップＳＴ２３（低確度探知プロットカウントステップ）は確度スレショルドと比較して確度が十分に低い探知プロットをフォールスとしてカウントする処理をそれぞれ表している。
【００７９】
確度とは、目標予測存在範囲に例えば正規分布などの確率分布を設け、この確率分布から各探知プロットの尤度をそれぞれ算出し、算出された各尤度の合計値を１に規格化したときの各尤度の値である。つまり、目標予測位置から離れた探知プロットほど確度が低くなるので、低確度の探知プロットほど追尾目標からの信号である可能性も低くなる。
【００８０】
したがって、まず、追尾目標の目標予測存在範囲内に存在する各探知プロットの確度をステップＳＴ２２で算出し、確度スレショルドと比較して十分に確度が低い探知プロットをフォールスとしてステップＳＴ２３でカウントする。そして、ステップＳＴ２１において、ステップＳＴ２３のカウント数を目標予測存在範囲内のセル数で除算して誤警報確率とする。
【００８１】
このように、低確度の探知プロットだけをフォールスとカウントしているので、誤警報確率をリアルタイムで正確に求めることができる。
【００８２】
なお、特に限定されるものではないが、確度スレショルドは、例えば全探知プロット確度の平均値（ａ’）やメディアン値（ｂ’），絶対偏差の平均値（ｃ’），標準偏差（ｄ’）などを求め、（ａ’−ｃ’），（ａ’−ｄ’），（ｂ’−ｃ’），（ｂ’−ｄ’）などを用いても良いし、確度は規格化されているので１／２を確度スレショルドとしても良い。
【００８３】
以上のように、この実施の形態４によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップＳＴ２２と、確度スレショルドと比較して低い確度の探知プロット数をカウントする低確度探知プロットカウントステップＳＴ２３と、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップＳＴ２１とから誤警報確率算出ステップＳＴ８を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００８４】
実施の形態５．
誤警報確率と所要Ｓ／Ｎ値とから探知確率を算出する際に、その確度によって探知プロットを重み付け平均して所要Ｓ／Ｎ値を算出するようにしても良い。
【００８５】
図７はこの発明の実施の形態５による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の探知確率算出ステップＳＴ９を表している。図３と同一符号は同一または相当するステップである。
【００８６】
図７において、ステップＳＴ１６とステップＳＴ１８との間に設けられたステップＳＴ２４（探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップ）は、各探知プロットの確度をステップＳＴ２２と同様に算出して、ステップＳＴ１６で得られた各探知プロットのＳ／Ｎ値を確度で重み付け平均化する処理である。
【００８７】
まず、追尾目標の目標予測存在範囲内に存在する各探知プロットのＳ／Ｎ値をステップＳＴ１６でそれぞれ算出する。次にステップＳＴ２４において、各探知プロットの確度をそれぞれ算出して、ステップＳＴ１６で得られた各Ｓ／Ｎ値を確度で重み付け平均する。そして重み付け平均されたＳ／Ｎ値を所要Ｓ／Ｎ値として、この所要Ｓ／Ｎ値と誤警報確率とから探知確率をステップＳＴ１８で導出する。
【００８８】
実施の形態４でも述べたように、高確度の探知プロットほど追尾目標からの反射信号である可能性が高くなり、低確度の探知プロットほどこの可能性が低くなるので、各探知プロットのＳ／Ｎ値を確度で重み付け平均することにより、得られた所要Ｓ／Ｎ値は精度の高い値になり、したがって探知確率もリアルタイムで精度良く導出できるようになる。
【００８９】
以上のように、この実施の形態５によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップＳＴ１６と、各探知プロットの確度をそれぞれ算出し、各探知プロットのＳ／Ｎ値を確度によって重み付け平均する探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップＳＴ２４と、重み付け平均されたＳ／Ｎ値を所要Ｓ／Ｎ値として、誤警報確率および所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップＳＴ１８とから探知確率算出ステップＳＴ９を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００９０】
実施の形態６．
実施の形態５の重み付け平均化されたＳ／Ｎ値を数スキャン分だけさらに平均化するようにしても良い。
【００９１】
図８はこの発明の実施の形態６による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の探知確率算出ステップＳＴ９を表している。図２，図７と同一符号は同一または相当するステップである。
【００９２】
この実施の形態６では、実施の形態５（図７）のステップＳＴ１６とステップＳＴ２４との間にステップＳＴ１４（スキャン平均処理ステップ）を設けるようにしている。
【００９３】
このようにして、ステップＳＴ１６で算出されたＳ／Ｎ値をスキャン毎にメモリ１に記憶し、ステップＳＴ１４でメモリ１の各探知プロットのＳ／Ｎ値を所定のスキャン回数でスキャン平均することにより、ステップＳＴ２４でスキャン平均されるＳ／Ｎ値がさらに平均化されるようになり、実施の形態５と同様の効果が得られる。
【００９４】
以上のように、この実施の形態６によれば、探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップＳＴ１６と探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップＳＴ２４との間に、探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップＳＴ１６でスキャン毎に記憶された各探知プロットのＳ／Ｎ値をスキャン平均するスキャン平均ステップＳＴ１４を備えて探知確率算出ステップＳＴ９を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【００９５】
実施の形態７．
各Ｓ／Ｎ値の高低を判定して十分に高い値のＳ／Ｎ値の探知プロットを数スキャン分カウントし、このカウント値から探知確率を算出するようにしても良い。
【００９６】
図９はこの発明の実施の形態７による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の探知確率算出ステップＳＴ９を表している。図３と同一符号は同一または相当するステップである。
【００９７】
図９において、ステップＳＴ２５（高Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップ）はスキャン毎に各探知プロットのＳ／Ｎ値の高低を判定してＳ／Ｎ値スレショルドより十分に高いＳ／Ｎ値の探知プロットをカウントする処理を、ステップＳＴ２６（探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップ）はカウントされた探知プロットの数をスキャン回数で除算して探知確率とする処理をそれぞれ表している。
【００９８】
航跡が確立している追尾目標の目標予測存在範囲内で得られた探知プロットのＳ／Ｎ値が十分高い場合、図９に示すように、ステップＳＴ２５で探知プロットがあるとみなしてメモリ１に記憶し、それをスキャン毎に調べて、ステップＳＴ２６で探知プロットがあった回数をスキャン回数で割って探知確率とする。
【００９９】
このことにより、この実施の形態７においても、実施の形態１と同様の効果が得られる。なお、探知プロットのＳ／Ｎ値の高低判定は、実施の形態３と同様に考える。
【０１００】
以上のように、この実施の形態７によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップＳＴ１６と、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して高いＳ／Ｎ値の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップＳＴ２５と、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップＳＴ２６とから探知確率算出ステップＳＴ９を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１０１】
実施の形態８．
確度の高低を判定して十分に高い確度の探知プロットをカウントし、このカウント値から探知確率を算出するようにしても良い。
【０１０２】
図１０はこの発明の実施の形態８による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、特に図１の探知確率算出ステップＳＴ９を表している。図６，図９と同一符号は同一または相当するステップである。
【０１０３】
図１０において、ステップＳＴ２２とステップＳＴ２６との間に設けられたステップＳＴ２７（高確度探知プロットカウントステップ）は、目標予測存在範囲内で得られた探知プロットについて、探知プロット確率分布より求まる確度が高い探知プロットをカウントしてメモリ１に記憶する処理を表している。
【０１０４】
図１０に示すように、ステップＳＴ２２では、探知プロット確率分布から目標予測存在範囲内で得られた各探知プロットの確度をそれぞれ算出する。ステップＳＴ２７では、算出された確度が確度スレショルドよりも高い場合、この高い確度の探知プロットをカウントする。１スキャン毎のカウント値はメモリ１に蓄えられ、数スキャン分だけ蓄えられると、ステップＳＴ２６へ移行して、探知プロットのカウント数をスキャン回数で除算して探知確率とする。
【０１０５】
このように、確度をもとに探知確率を算出しているので、探知確率をリアルタイムで正確に求めることができる。
【０１０６】
以上のように、この実施の形態８によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップＳＴ２２と、確度スレショルドと比較して高い確度の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高確度探知プロットカウントステップＳＴ２７と、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップＳＴ２６とから探知確率算出ステップＳＴ９を構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１０７】
実施の形態９．
実施の形態１〜８では、仮説の信頼度を向上させるため、各探知プロットのＳ／Ｎ値や確度でリアルタイムに探知確率と誤警報確率とを求める手法を示したが、この代わりに、探知プロットとそのプロットに対する２次監視レーダの応答であるＳＩＦ（Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｆｅａｔｕｒｅ）コードの信頼度を仮説の信頼度に関連付けても良い。
【０１０８】
図１１はこの発明の実施の形態９による目標追尾方法の処理を示すフローチャートであり、ＳＩＦコードの信頼度を仮説の信頼度に関連づけてＡＮ追尾を行うものである。図１，図６と同一符号は同一または相当するステップである。
図１１では、ステップＳＴ２８，ＳＴ２２，ＳＴ２９からＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップが構成されており、ＳＩＦコードを利用して仮説の信頼度を算出している。
【０１０９】
ＳＩＦコードとは、地上の２次監視レーダから電波送信された質問信号パルスに応答して機上から地上へ電波送信される特定の応答信号パルスであり、この応答信号パルスを受信・解読すると、目標の敵味方・機種などの識別・飛行高度などの情報が地上で得られる。
【０１１０】
例えば、ＳＩＦアンテナのビーム幅は広いため、追尾目標の目標予測存在範囲内において得られた各探知プロットについてＳＩＦコードが１スキャンで多数得られるので、ステップＳＴ１〜ステップＳＴ７の処理の後に、これら各探知プロットのＳＩＦコードが追尾目標のＳＩＦコードとどれだけ一致しているか調べるようにして、ＳＩＦコードの信頼度を算出する（ステップＳＴ２８，ＳＩＦコード信頼度算出ステップ）。
【０１１１】
次にステップＳＴ２２において、各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出し、ステップＳＴ２９（ＳＩＦコード確度重み付け平均ステップ）でステップＳＴ２８のＳＩＦコードの信頼度をステップＳＴ２２の確度で重みづけ平均し、この重み付け平均の結果を仮説の信頼度とする。そして、ステップＳＴ１１，ステップＳＴ１２の処理が行なわれる。
【０１１２】
このように、この実施の形態９においても、仮説の信頼度向上が図れるため、実施の形態１と同様の効果が得られる。
【０１１３】
以上のように、この実施の形態９によれば、仮説生成ステップＳＴ７と平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップＳＴ１１との間に、各探知プロットのＳＩＦコードが追尾目標のＳＩＦコードとどれだけ一致しているかを調べ、ＳＩＦコードの信頼度を算出するＳＩＦコード信頼度算出ステップＳＴ２８と、各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップＳＴ２２と、ＳＩＦコードの信頼度を各探知プロットの確度で重みづけ平均して仮説の信頼度とするＳＩＦコード確度重み付け平均ステップＳＴ２９とから構成されるＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップを備えるようにしたので、ＳＩＦコードの利用によって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のＡＮ追尾が可能になるという効果が得られる。
【０１１４】
実施の形態１０．
図１２はこの発明の実施の形態１０による目標追尾方法の処理を説明するための図である。
【０１１５】
図１２（ａ）において、２はＳＩＦコード‘１２３４’の目標平滑位置、３は目標予測位置、４は目標予測位置３を中心とした目標予測存在範囲、Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩはそれぞれ目標予測存在範囲４内の探知プロットである。探知プロットＩは  ‘１２３５’，探知プロットＩＩは‘２２５６’となっており、探知プロットＩＩＩはＳＩＦコードが得られなかったとする。
【０１１６】
実施の形態９では、１スキャンで多数得られるＳＩＦコードからＳＩＦコードの信頼度を求める手法について説明したが、追尾目標の目標予測存在範囲内において得られた探知プロットそれぞれについて、多数得られたＳＩＦコードをもとに目標平滑位置２のＳＩＦコードが一つに決まり、このＳＩＦコードと追尾目標のＳＩＦコードとを比較する。
【０１１７】
例えば図１２（ａ）に示すように、モード３の場合のＳＩＦコードは桁数が４桁なので、各桁毎にＳＩＦコードを比較し、探知プロットＩの場合のように、目標平滑位置２のＳＩＦコードと３桁が一致していたならば、ＳＩＦコードの信頼度を３／４（一致度）とする（その他は図１２（ｂ）の表）。これを探知プロットの確率分布から求まる確度で軽い重み付け平均したものを仮説の信頼度としても良い。このとき、ＳＩＦコードのモードＣで得られた高度情報が前スキャン時の高度情報と大きく異なる場合、その探知プロットは重みづけに用いない。
【０１１８】
このことにより、実施の形態１０においても仮説の信頼度向上が図れるため、実施の形態１と同様の効果が得られる。
【０１１９】
以上のように、この実施の形態１０によれば、ＳＩＦコード信頼度算出ステップＳＴ２８において、目標平滑位置２のＳＩＦコードと追尾目標のＳＩＦコードとの一致度を比較してＳＩＦコードの信頼度とするようにしたので、ＳＩＦコードの利用によって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のＡＮ追尾が可能になるという効果が得られる。
【０１２０】
実施の形態１１．
図１３はこの発明の実施の形態１１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。図１，図１１と同一符号は同一または相当するステップである。
【０１２１】
実施の形態９では、ＳＩＦコードの信頼度を仮説の信頼度に関連付け、仮説の信頼度向上を図ったが、図１３に示すように、ステップＳＴ７とステップＳＴ２８との間に設けられたステップＳＴ３０（ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップ、ＳＩＦコード一致判定ステップ）において、追尾目標の目標予測存在範囲内において得られた探知プロットの中で、そのＳＩＦコードが前スキャン時の追尾目標のＳＩＦコードと一致したならば、それを追尾目標からの探知プロットとしてステップＳＴ１１へ移行し、ステップＳＴ１１でその探知プロットの位置から目標の平滑位置を求める。
【０１２２】
このことにより、ＡＮ追尾において、目標予測存在範囲内の探知プロットの中から追尾目標の探知プロットが軽い処理負荷で得られる。
【０１２３】
以上のように、この実施の形態１１によれば、仮説生成ステップＳＴ７とＳＩＦコード信頼度算出ステップＳＴ２８との間に、追尾目標のエリアにおける各探知プロットの中で、前スキャン時の追尾目標のＳＩＦコードと一致するＳＩＦコードの探知プロットを検索し、このＳＩＦコードの一致する探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップＳＴ１１へ移行するＳＩＦコード一致判定ステップＳＴ３０を備えてＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップを構成するようにしたので、ＡＮ追尾において、エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロットを軽い処理負荷で推定できるという効果が得られる。
【０１２４】
実施の形態１２．
実施の形態１〜８では、ＡＮ追尾において追尾目標の目標予測存在範囲内で得られた全ての探知プロットに対して仮説の信頼度を求めたが、各探知プロットのドップラ周波数を利用して、仮説を生成する探知プロットと仮説を生成しない探知プロットとを選別するようにしても良い。
【０１２５】
図１４はこの発明の実施の形態１２による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。図１と同一符号は同一または相当するステップである。
図１４では、ステップＳＴ６とステップＳＴ７との間にステップＳＴ３１（ドップラ周波数変化分判定ステップ）を設けている。図１４の目標追尾方法では、ステップＳＴ７で探知プロットの仮説生成が行なわれる前にステップＳＴ３１の処理が行なわれる。
【０１２６】
すなわち、ステップＳＴ３１では、目標予測存在範囲内の各探知プロットのドップラ周波数をそれぞれ測定し、測定されたドップラ周波数と１スキャン前の追尾目標のドップラ周波数とを各探知プロット毎に比較する。両者のドップラ周波数が大きく異なる探知プロットは追尾目標からの反射信号である可能性が低いため、この探知プロットをステップＳＴ７の仮説生成の対象から除外し、これ以外の探知プロットの仮説をステップＳＴ７で生成する。
【０１２７】
このことにより、ＡＮ追尾において、目標予測存在範囲内の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロットを軽い処理負荷で推定できる。
【０１２８】
以上のように、この実施の形態１２によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのドップラ周波数をそれぞれ測定し、測定されたドップラ周波数と１スキャン前のドップラ周波数との差が大きい探知プロットを仮説生成の対象から除外するドップラ周波数変化分判定ステップＳＴ３１を仮説生成ステップＳＴ７の前に備えるようにしたので、ＡＮ追尾において、エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロットを軽い処理負荷で推定できるという効果が得られる。
【０１２９】
実施の形態１３．
以上の実施の形態１〜１２では、ローカルのレーダシステム単体のみでの処理であったが、この実施の形態１３から実施の形態１６までは、本レーダと別レーダとが存在し、両者のレーダの覆域が重なっている場合を考え、別レーダで捉えた追尾目標の航跡情報を本レーダで利用することにより、本レーダでの目標の初探知を早める。
【０１３０】
図１５はこの発明の実施の形態１３によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。
【０１３１】
図１５において、１１は実施の形態１〜１２の目標追尾方法に従う別レーダ、１２は別レーダ１１の覆域、１３は実施の形態１〜１２の目標追尾方法に従う本レーダ、１４は本レーダ１３の覆域、１５は覆域１２と覆域１４との重複域である。また、１６は別レーダ１１で捉えた追尾目標の航跡であり、航跡１６は覆域１２から重複域１５へ向っている。さらに、１７は航跡１６に関する航跡データを伝送する送信系であり、別レーダ１１と本レーダ１３とを接続している。
【０１３２】
図１５に示すように、例えば別レーダ１１で捉えた追尾目標の航跡１６が本レーダ１３の覆域１４内へ入ろうとしているとき、別レーダ１１から本レーダ１３へ追尾目標の送信系１７で航跡データを与えて、その航跡データを本レーダ１３で利用することで、本レーダ１３の覆域１４内のどのあたりにその目標が現れるのか推測できる。
【０１３３】
本レーダ１３は、航跡データを基にして航跡１６が出現する重複域１５中斜線部分の出現領域１８を推定し、受信信号／雑音を区別するスレショルドのレベルをこの出現領域１８で下げるようにする。
【０１３４】
このようにすることで、フォールスが多くなるものの、追尾目標の探知がしやすくなる。このことにより、本レーダ１３での追尾目標の初探知を早められる。
【０１３５】
なお、別レーダ１１と本レーダ１３の役割は可換であり、本レーダ１３から別レーダ１１へ送信系１７で航跡データが送信されてももちろん良い。
【０１３６】
以上のように、この実施の形態１３によれば、実施の形態１〜１２の目標追尾を覆域１２で行なう別レーダ１１と、別レーダ１１の覆域１２と重複領域１５を共有し、実施の形態１〜１２の目標追尾を覆域１４で行なう本レーダ１３と、別レーダ１１と本レーダ１３とを接続し、航跡１６の航跡データを伝送する送信系１７とから構成するようにしたので、追尾目標の探知が容易になり、追尾目標の初探知を早めることができるという効果が得られる。
【０１３７】
また、この実施の形態１３によれば、別レーダ１１の覆域１２から重複域１５へ向う追尾目標の航跡１６が存在すると、航跡１６に関する航跡データを別レーダ１１が送信系１７で本レーダ１３へ送信するとともに、航跡データから航跡１６の出現領域１８を本レーダ１３が推定し、出現領域１８において受信信号／雑音を区別するスレショルドのレベルを本レーダ１３が下げるようにしたので、追尾目標の探知が容易になり、追尾目標の初探知を早めることができるという効果が得られる。
【０１３８】
実施の形態１４．
図１６はこの発明の実施の形態１４によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。図１５と同一符号は同一または相当する構成である。
【０１３９】
実施の形態１３では、別レーダ１１で捉えた追尾目標の航跡１６を本レーダ１３で利用することで、本レーダ１３での追尾目標初探知を早めたが、図１６に示すように、別レーダ１１で捉えた追尾目標の航跡１６が本レーダ１３の覆域１４内に入ったとき、別レーダ１１の覆域１２と本レーダ１３の覆域１４とが重複域１５で重なっているため、別レーダ１１で求めた追尾目標の位置・速度を航跡データとして送信系１７で送信し、この追尾目標の位置・速度を本レーダ１３で利用する。
【０１４０】
すなわち、追尾目標の位置・速度が航跡データとして別レーダ１１から本レーダ１３へ送信系１７で与えられるので、本レーダ１３での追尾開始に処理負荷の重いＭＨＴ方式を用いなくても、それに比べて処理負荷の軽いＡＮ追尾方式で目標を追尾していくことができる。このことにより、本レーダ１３においてＭＨＴ方式に比べて軽い処理負荷で目標追尾を開始できる。
【０１４１】
以上のように、この実施の形態１４によれば、航跡１６の追尾目標の位置・速度を航跡データとして別レーダ１１から本レーダ１３へ送信系１７によって送信し、本レーダ１３が航跡データによって追尾目標をＡＮ追尾するようにしたので、処理負荷の軽いＡＮ追尾方式によって本レーダ１３が追尾開始を行なうことができるという効果が得られる。
【０１４２】
実施の形態１５．
図１７はこの発明の実施の形態１５によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。図１５と同一符号は同一または相当する構成である。
【０１４３】
図１７に示すように、別レーダ１１の覆域１２と本レーダ１３の覆域１４とが重なっている重複域１５では、別レーダ１１，本レーダ１３によって探知プロットがそれぞれ得られる。このことを利用して、別レーダ１１から本レーダ１３へ探知プロットを航跡データとして送信系１７で送信し、本レーダ１３は両者で得られた探知プロットの相関をとる。
【０１４４】
例えば図１７（ａ）中の航跡１６が重複域１５の目標予測存在範囲１９へ向った場合、図１７（ｂ）の目標予測存在範囲１９の拡大図に示すように、別レーダ１１で得られた各探知プロット（×印）と本レーダ１３で得られた各探知プロット（○印）とを相関処理すると、符号Ｒを付した位置の探知プロットは相関値が高く、追尾目標からの探知プロットとして採用される。
【０１４５】
このように、重複域１５において、別レーダ１１，本レーダ１３の探知プロットの相関を取ることにより、追尾目標からの探知プロットなのかフォールスなのかを判別することができ、追尾目標からの探知プロットの位置を正しく求めやすくなる。
【０１４６】
なお、別レーダ１１から本レーダ１３へ航跡データ１７を送るのに時間がかかるため、追尾目標からの探知プロット以外を省けるのは数スキャン前に得た探知プロットであるが、本レーダ１３のみを用いた場合より早く追尾目標の正しい航跡１６を確立でき、本レーダ１３において追尾目標の航跡確立が早くなる。
【０１４７】
以上のように、この実施の形態１５によれば、重複域１５において得られた各探知プロットを航跡データとして別レーダ１１が本レーダ１３へ送信系１７によって送信するとともに、本レーダ１３自身で得られた各探知プロットと別レーダ１１から送信された各探知プロットとの相関を本レーダ１３がとり、相関値の高い探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして本レーダ１３が採用するようにしたので、本レーダ１３単独の場合と比較して、追尾目標の正しい航跡１６をより早く確立でき、本レーダ１３において追尾目標の航跡確立が早くなるという効果が得られる。
【０１４８】
実施の形態１６．
図１８はこの発明の実施の形態１６によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。図１５と同一符号は同一または相当する構成である。
【０１４９】
図１８に示すように、重複域１５では、実施の形態１〜４で示した誤警報確率の算出方法により、別レーダ１１と本レーダ１３との両方でそのエリアの誤警報確率を求められる。そして、別レーダ１１で得られた誤警報確率を誤警報確率データとして本レーダ１３へ送信し、本レーダ１３で両者の誤警報確率を平均して自身の誤警報確率として用いることで、本レーダ１３で目標追尾に用いる誤警報確率の精度を向上することができる。このことにより、それぞれのレーダでＡＮ追尾を行う場合、精度の良い誤警報確率を用いることができ、実施の形態１と同様の効果が得られる。
【０１５０】
以上のように、この実施の形態１６によれば、別レーダ１１および本レーダ１３が重複域１５内のエリアにおける誤警報確率を実施の形態１〜４によって算出するとともに、別レーダ１１が本レーダ１３へ誤警報確率データを送信系１７によって送信し、別レーダ１１から送信された誤警報確率と本レーダ１３における誤警報確率とを本レーダ１３が平均して利用するようにしたので、本レーダ１３における誤警報確率の精度を向上することができるという効果が得られる。
【０１５１】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、１スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップと、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、確率分布から定まるエリア内に存在する探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに誤警報確率を算出する誤警報確率算出ステップと、各エリア中の各探知プロットの個数、Ｓ／Ｎ値または確度をもとに探知確率を算出する探知確率算出ステップと、誤警報確率と探知確率とを用いて、仮説の信頼度を算出する仮説信頼度算出ステップと、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えるようにしたので、固定値や別のシステムを用いることなく、誤警報確率と探知確率とをリアルタイムで得られるようになり、追尾性能を向上することができるという効果が得られる。
【０１５２】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する探知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回数でスキャン平均するスキャン平均ステップと、スキャン平均ステップのスキャン平均結果をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とするスキャン平均結果対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５３】
この発明によれば、探知プロットカウントステップとスキャン平均ステップとの間に、追尾目標のエリア内における探知プロット数からエリア中の航跡数を減算する航跡数減算ステップを備えて誤警報確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５４】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して低いＳ／Ｎ値の探知プロット数をカウントする低Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップと、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５５】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、確度スレショルドと比較して低い確度の探知プロット数をカウントする低確度探知プロットカウントステップと、探知プロット数をエリア中のセル数で除算して誤警報確率とする探知プロットカウント数対セル数比算出ステップとから誤警報確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において誤警報確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５６】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、各探知プロットのＳ／Ｎ値を単純平均して所要Ｓ／Ｎ値とする探知プロットＳ／Ｎ値平均ステップと、誤警報確率および所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５７】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、各探知プロットの確度をそれぞれ算出し、各探知プロットのＳ／Ｎ値を確度によって重み付け平均する探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップと、重み付け平均されたＳ／Ｎ値を所要Ｓ／Ｎ値として、誤警報確率および所要Ｓ／Ｎ値から探知確率を導出する探知確率導出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５８】
この発明によれば、探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップとの間に、探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップでスキャン毎に記憶された各探知プロットのＳ／Ｎ値をスキャン平均するスキャン平均ステップを備えて探知確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１５９】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのＳ／Ｎ値をそれぞれ算出する探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップと、Ｓ／Ｎ値スレショルドと比較して高いＳ／Ｎ値の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１６０】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットの確度をそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、確度スレショルドと比較して高い確度の探知プロット数をスキャン毎にカウントして記憶する高確度探知プロットカウントステップと、探知プロット数を所定のスキャン回数で除算して探知確率とする探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップとから探知確率算出ステップを構成するようにしたので、ローカルのレーダシステム内において探知確率を正確かつ簡単に算出できるという効果が得られる。
【０１６１】
この発明によれば、追尾目標の位置・速度の平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値を設定する初期値設定ステップと、追尾目標の等速直線運動モデルを設定する運動モデル設定ステップと、１スキャン後の追尾目標の位置・速度を等速直線運動モデルで予測して予測誤差共分散行列を算出する予測値・予測誤差共分散行列算出ステップと、検出した探知プロットを入力する探知プロット入力ステップと、等速直線運動モデルによる目標予測位置を中心に、予測誤差共分散行列から定まる追尾目標からの探知プロットの確率分布を算出する探知プロット確率分布算出ステップと、確率分布から定まるエリア内に存在する探知プロットを選択するエリア内外判定ステップと、選択された各探知プロットに関する仮説を生成する仮説生成ステップと、２次監視レーダの応答であるＳＩＦコードを利用して仮説の信頼度を算出するＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップと、信頼度を用いて各探知プロットを重みづけ平均して算出される仮想目標位置から、追尾目標の平滑位置を算出する平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップと、追尾処理が終了していない場合には、予測値・予測誤差共分散行列算出ステップへ戻る追尾終了判定ステップとを備えるようにしたので、ＳＩＦコードの利用によって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のＡＮ追尾が可能になるという効果が得られる。
【０１６２】
この発明によれば、各探知プロットのＳＩＦコードが追尾目標のＳＩＦコードとどれだけ一致しているかを調べ、各探知プロットのＳＩＦコードの信頼度をそれぞれ算出するＳＩＦコード信頼度算出ステップと、各探知プロットの確度を確率分布からそれぞれ算出する探知プロット確度算出ステップと、ＳＩＦコードの信頼度を各探知プロットの確度で重みづけ平均して仮説の信頼度とするＳＩＦコード確度重み付け平均ステップとからＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップを構成するようにしたので、ＳＩＦコードの利用によって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のＡＮ追尾が可能になるという効果が得られる。
【０１６３】
この発明によれば、ＳＩＦコード信頼度算出ステップにおいて、目標平滑位置のＳＩＦコードと追尾目標のＳＩＦコードとの一致度を比較してＳＩＦコードの信頼度とするようにしたので、ＳＩＦコードの利用によって、仮説の信頼度の精度が向上して、高精度のＡＮ追尾が可能になるという効果が得られる。
【０１６４】
この発明によれば、仮説生成ステップとＳＩＦコード信頼度算出ステップとの間に、追尾目標のエリア内における各探知プロットの中から、前スキャン時の追尾目標のＳＩＦコードと一致するＳＩＦコードの探知プロットを検索し、このＳＩＦコードの一致する探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップへ移行するＳＩＦコード一致判定ステップをＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップが備えるようにしたので、ＡＮ追尾において、エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロットを軽い処理負荷で推定できるという効果が得られる。
【０１６５】
この発明によれば、追尾目標のエリア内における各探知プロットのドップラ周波数をそれぞれ測定し、測定されたドップラ周波数と１スキャン前のドップラ周波数との差が大きい探知プロットを仮説生成の対象から除外するドップラ周波数変化分判定ステップを仮説生成ステップの前に備えるようにしたので、ＡＮ追尾において、エリア中の全探知プロットの中から追尾目標の探知プロットを軽い処理負荷で推定できるという効果が得られる。
【０１６６】
この発明によれば、請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の目標追尾方法にしたがって、別レーダ覆域で目標追尾を行なう別レーダと、別レーダ覆域と重複領域を共有する本レーダ覆域を有し、請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の目標追尾方法にしたがって、本レーダ覆域で目標追尾を行なう本レーダと、別レーダと本レーダとを接続し、追尾目標の航跡に関する航跡データを伝送する送信系とから構成されるようにしたので、追尾目標の探知が容易になり、追尾目標の初探知を早めることができるという効果が得られる。
【０１６７】
この発明によれば、別レーダ覆域から重複域へ向う航跡が存在すると、航跡に関する航跡データを別レーダが本レーダへ送信系によって送信するとともに、重複域における航跡の出現領域を航跡データから本レーダが推定し、出現領域において受信信号／雑音を区別するスレショルドのレベルを本レーダが下げるようにしたので、追尾目標の探知が容易になり、追尾目標の初探知を早めることができるという効果が得られる。
【０１６８】
この発明によれば、航跡の追尾目標の位置・速度を航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信し、航跡データを用いて追尾目標を本レーダがＡＮ追尾するようにしたので、処理負荷の軽いＡＮ追尾方式によって本レーダが追尾開始を行なうことができるという効果が得られる。
【０１６９】
この発明によれば、重複域において得られた各探知プロットを航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信するとともに、本レーダ自身で得られた各探知プロットと別レーダから送信された各探知プロットとの相関を本レーダがとり、相関値の高い探知プロットを追尾目標からの探知プロットとして本レーダが採用するようにしたので、本レーダ単独の場合と比較して、追尾目標の正しい航跡をより早く確立でき、本レーダにおいて追尾目標の航跡確立が早くなるという効果が得られる。
【０１７０】
この発明によれば、別レーダおよび本レーダが重複域内のエリアにおける誤警報確率をそれぞれ算出するとともに、誤警報確率を航跡データとして別レーダが本レーダへ送信系によって送信し、本レーダ自身で得られた誤警報確率と別レーダから送信された誤警報確率とを本レーダが平均して利用するようにしたので、本レーダにおける誤警報確率の精度を向上することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図２】この発明の実施の形態１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態２による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態３による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態４による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態５による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態６による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態７による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態８による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態９による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態１０による目標追尾方法の処理を説明するための図である。
【図１３】この発明の実施の形態１１による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図１４】この発明の実施の形態１２による目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図１５】この発明の実施の形態１３によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１６】この発明の実施の形態１４によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１７】この発明の実施の形態１５によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１８】この発明の実施の形態１６によるレーダシステムの構成・動作を説明するための図である。
【図１９】ＡＮ追尾方式を用いた従来の目標追尾方法の処理を示すフローチャートである。
【図２０】従来の目標追尾方法における追尾開始処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  メモリ、２  目標平滑位置、３  目標予測位置、４  目標予測存在範囲、１１  別レーダ、１２  覆域、１３  本レーダ、１４  覆域、１５  重複域、１６  航跡、１７  送信系、１８  出現領域、１９  目標予測存在範囲、Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ  探知プロット、ＳＴ１  初期値設定ステップ、ＳＴ２  運動モデル設定ステップ、ＳＴ３  予測値・予測誤差共分散行列算出ステップ、ＳＴ４  探知プロット入力ステップ、ＳＴ５  探知プロット確率分布算出ステップ、ＳＴ６  エリア内外判定ステップ、ＳＴ７  仮説生成ステップ、ＳＴ８  誤警報確率算出ステップ、ＳＴ９  探知確率算出ステップ、ＳＴ１０  仮説信頼度算出ステップ、ＳＴ１１  平滑値・平滑誤差共分散行列算出ステップ、ＳＴ１２  追尾終了判定ステップ、ＳＴ１３  探知プロットカウントステップ、ＳＴ１４  スキャン平均ステップ、ＳＴ１５  スキャン平均結果対セル数比算出ステップ、ＳＴ１６  探知プロットＳ／Ｎ値算出ステップ、ＳＴ１７  探知プロットＳ／Ｎ値平均ステップ、ＳＴ１８  探知確率導出ステップ、ＳＴ１９  航跡数減算ステップ、ＳＴ２０  低Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップ、ＳＴ２１  探知プロットカウント数対セル数比算出ステップ、ＳＴ２２  探知プロット確度算出ステップ（ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップ）、ＳＴ２３  低確度探知プロットカウントステップ、ＳＴ２４  探知プロットＳ／Ｎ値確度重み付け平均ステップ、ＳＴ２５  高Ｓ／Ｎ値探知プロットカウントステップ、ＳＴ２６  探知プロットカウント数対スキャン回数比算出ステップ、ＳＴ２７  高確度探知プロットカウントステップ、ＳＴ２８  ＳＩＦコード信頼度算出ステップ（ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップ）、ＳＴ２９  ＳＩＦコード確度重み付け平均ステップ（ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップ）、ＳＴ３０  ＳＩＦコード一致判定ステップ（ＳＩＦコード利用仮説信頼度算出ステップ）、ＳＴ３１  ドップラ周波数変化分判定ステップ。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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