(57)【要約】【課題】物標の時間的な連続性を精度よく判定することができるレーダ装置および連続性判定方法を提供すること。【解決手段】レーダ装置は、導出部と、予測部と、設定部と、判定部とを備える。導出部は、物標による反射波に基づいて物標との距離、相対速度および角度のデータのうち少なくとも一つを含む物標の観測データを導出する。予測部は、観測データを予測した予測データを生成する。設定部は、予測データに基づいて予測範囲を設定する。判定部は、導出部によって今回導出された観測データが予測範囲内である場合に、導出部によって前回導出された観測データと今回導出された観測データとが時間的に連続する同一物標の観測データであると判定する。設定部は、導出部によって過去に導出された観測データの誤差に基づいて予測範囲の大きさを決定する決定部を備える。【選択図】図１Ｂ
2018063130.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物標による反射波に基づいて前記物標との距離、相対速度および角度のデータのうち少なくとも一つを含む前記物標の観測データを導出する導出部と、
前記観測データを予測した予測データを生成する予測部と、
前記予測データに基づいて予測範囲を設定する設定部と、
前記導出部によって今回導出された観測データが前記予測範囲内である場合に、前記導出部によって前回導出された観測データと前記今回導出された観測データとが時間的に連続する同一物標の観測データであると判定する判定部と、を備え、
前記設定部は、
前記導出部によって過去に導出された観測データの誤差に基づいて前記予測範囲の大きさを決定する決定部を備える
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記設定部は、
前記過去に導出された観測データの誤差の平均値を演算する誤差平均値演算部を備え、
前記決定部は、
前記平均値が大きいほど前記予測範囲を小さくする
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記設定部は、
前記過去に導出された観測データの誤差の時間的な変動範囲であるばらつき幅を演算するばらつき幅演算部を備え、
前記決定部は、
前記ばらつき幅が大きいほど前記予測範囲を小さくする
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記設定部は、
前記過去に導出された観測データの誤差の平均値を演算する誤差平均値演算部を備え、
前記決定部は、
前記平均値が閾値を超える場合に、前記予測範囲を小さくする
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項５】
前記設定部は、
前記過去に導出された観測データの誤差の時間的な変動範囲であるばらつき幅を演算するばらつき幅演算部を備え、
前記決定部は、
前記平均値に前記ばらつき幅の大きさに応じた重み付けを行って求めたスコアに基づいて前記予測範囲を小さくする
ことを特徴とする請求項４に記載のレーダ装置。
【請求項６】
前記観測データには、前記距離、前記相対速度および前記角度のデータがそれぞれ含まれ、
前記誤差平均値演算部は、
前記距離、前記相対速度および前記角度のデータのそれぞれの誤差の平均値を演算し、
前記決定部は、
前記距離、前記相対速度および前記角度のデータのそれぞれの誤差の平均値がそれぞれの閾値を超える場合に、前記予測範囲を小さくする
ことを特徴とする請求項５に記載のレーダ装置。
【請求項７】
前記ばらつき幅演算部は、
前記距離、前記相対速度および前記角度のデータのそれぞれの誤差の時間的な変動範囲であるばらつき幅を演算し、
前記決定部は、
前記距離、前記相対速度および前記角度のデータのそれぞれの誤差の平均値に対して前記距離、前記相対速度および前記角度のデータのそれぞれの誤差のばらつき幅の大きさに応じた重み付けを行って加算して前記スコアを求める
ことを特徴とする請求項６に記載のレーダ装置。
【請求項８】
前記設定部は、
前記観測データと前記予測データとの差を前記観測データの前記誤差として演算する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載のレーダ装置。
【請求項９】
前記観測データを前記予測データに基づいて補正し、当該補正結果を確定データとして出力する補正部を備え、
前記設定部は、
前記観測データと当該観測データを補正した前記確定データとの差を前記観測データの前記誤差として演算する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載のレーダ装置。
【請求項１０】
コンピュータが実行する連続性判定方法であって、
物標による反射波に基づいて前記物標との距離、相対速度および角度のデータのうち少なくとも一つを含む前記物標の観測データを導出する導出工程と、
前記観測データを予測した予測データを生成する予測工程と、
前記予測データに基づいて予測範囲を設定する設定工程と、
前記導出工程によって今回導出された観測データが前記予測範囲内である場合に、前記導出工程によって前回導出された観測データと前記今回導出された観測データとが時間的に連続する同一物標の観測データであると判定する判定工程と、を備え、
前記設定工程は、
前記導出工程によって過去に導出された観測データの誤差に基づいて前記予測範囲の大きさを変更する変更工程を含む
ことを特徴とする連続性判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、レーダ装置および連続性判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、送信波を送信し物標からの反射波に基づき、物標を検出するレーダ装置が知られている。かかるレーダ装置は、物標からの反射波に基づいて物標との距離および相対速度のデータを含む観測データを導出する処理を所定時間毎に繰り返し行い、今回導出した観測データに対応する物標の中に、前回導出した観測データに対応する物標と同じ物標が存在するか否かを判定する。
【０００３】
具体的には、レーダ装置は、今回導出される観測データを予測した予測データを算出し、かかる予測データに基づく予測範囲内に、今回導出された観測データが含まれる場合は、前回導出された観測データと今回導出された観測データとが時間的な連続性を有する同じ物標であると判定する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１２８７５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したレーダ装置においては、物標の時間的な連続性の判定精度を向上させることが望まれる。
【０００６】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができるレーダ装置および連続性判定方法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】
【０００７】
実施形態の一態様に係るレーダ装置は、導出部と、予測部と、設定部と、判定部とを備える。前記導出部は、物標による反射波に基づいて前記物標との距離、相対速度および角度のデータのうち少なくとも一つを含む前記物標の観測データを導出する。前記予測部は、前記導出部により導出される観測データを予測した予測データを生成する。前記設定部は、前記予測データに基づいて予測範囲を設定する。前記判定部は、前記導出部によって今回導出された観測データが前記予測範囲内である場合に、前記導出部によって前回導出された観測データと前記今回導出された観測データとが時間的に連続する同一物標の観測データであると判定する。前記設定部は、前記導出部によって過去に導出された観測データの誤差に基づいて前記予測範囲の大きさを決定する決定部を備える。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様に係るレーダ装置および連続性判定方法によれば、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】図１Ａは、車両に搭載されたレーダ装置と物標との位置関係を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、観測データ、予測データおよび予測範囲の変化の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係るレーダ装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、図２に示す記憶部に記憶される過去の確定データを含む確定データテーブルの一例を示す図である。
【図４】図４は、図２に示す設定部の構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、距離観測データ、速度観測データおよび角度観測データそれぞれの誤差のばらつき幅の一例を示す図である。
【図６】図６は、距離予測範囲と、距離予測データと、距離観測データと、距離確定データとの関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、データ処理部が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および連続性判定方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
［１．レーダ装置による物標検出方法］
図１Ａは、車両に搭載されたレーダ装置と物標との位置関係の一例を示す図である。図１Ａに示すように、実施形態に係るレーダ装置１は、自動車などの車両５に搭載されており、前方の物標を検出する。
【００１２】
かかるレーダ装置１は、送信波を送信し物標による送信波の反射波に基づき、レーダ装置１（車両５）と物標との距離、相対速度および角度のデータを含む観測データを導出する処理を所定時間毎に繰り返し行う。なお、以下において、観測データは、距離、相対速度および角度のデータを含むものとして説明するが、観測データは、距離、相対速度および角度のデータのうち少なくともいずれか一つのデータでもよいし、これらのデータ以外のデータを含んでもよい。また、以下において、観測データのうち距離のデータを距離観測データと記載し、観測データのうち相対速度のデータを速度観測データと記載し、観測データのうち角度のデータを角度観測データと記載する場合がある。
【００１３】
物標との距離（以下、単に距離と記載する場合がある）は、物標から反射した反射波がレーダ装置１に到達するまでの距離であり、距離観測データは、物標との距離の瞬時値を示すデータである。また、物標との相対速度（以下、単に速度と記載する場合がある）は、物標とレーダ装置１との相対速度であり、速度観測データは、物標との相対速度の瞬時値を示すデータである。また、物標との角度（以下、単に角度と記載する場合がある）は、物標から反射した反射波がレーダ装置１に到達する角度であり、角度観測データは、物標との角度の瞬時値を示すデータである。
【００１４】
図１Ａに示す例では、レーダ装置１の検出範囲Ｌ内に他車両６が存在しており、かかる他車両６の後端部が物標としてレーダ装置１によって検出される。
【００１５】
レーダ装置１は、前回導出した観測データと同じ物標の観測データが、今回導出した観測データのなかに存在するか否かを判定する。すなわち、レーダ装置１は、前回導出した観測データと今回導出した観測データとの時間的な連続性の有無を判定する。具体的には、レーダ装置１は、今回導出される観測データを予測した予測データを生成する。かかる予測データには、予測された距離、角度および速度のデータが含まれており、レーダ装置１は、距離、角度および速度の予測データに基づいて、距離、角度および速度のそれぞれの予測範囲を設定する。
【００１６】
なお、距離の予測データ（以下、距離予測データと記載する場合がある）は、予測される物標との距離の瞬時値を示すデータであり、速度の予測データ（以下、速度予測データと記載する場合がある）は、予測される物標との相対速度の瞬時値を示すデータである。また、角度の予測データ（以下、角度予測データと記載する場合がある）は、予測される物標との角度の瞬時値を示すデータである。
【００１７】
レーダ装置１は、今回導出された観測データのうち距離、角度および速度のそれぞれについて予測範囲内に含まれる観測データを前回導出された観測データと時間的な連続性を有する同じ物標であると判定する連続性判定を行う。
【００１８】
レーダ装置１は、今回導出された観測データのうち距離、角度および速度のそれぞれについて予測範囲内に含まれる観測データが複数ある場合、例えば、観測データによって特定される距離、角度および速度が予測データで特定される距離、角度および速度が最も近い観測データを前回導出された観測データと時間的な連続性を有する同じ物標であると判定する。
【００１９】
例えば、レーダ装置１は、距離観測データと距離予測データとの差、速度観測データと速度予測データとの差、および、角度観測データと角度予測データとの差にそれぞれ重み付けし、重み付けしたこれらの差を加算した結果が最も小さい観測データを前回導出された観測データと時間的な連続性を有する同じ物標であると判定することができる。
【００２０】
また、レーダ装置１は、距離、速度および角度の多次元空間において予測データに対するマハラノビス距離を算出し、かかるマハラノビス距離が最も近い観測データを前回導出された観測データと時間的な連続性を有する同じ物標であると判定することができる。
【００２１】
ここで、観測データの誤差Δが大きい場合、連続性判定を精度よく行うことができず、物標に対する追従性が低下するおそれがある。そこで、実施形態に係るレーダ装置１は、過去の予測データと過去の観測データとの差に基づいて、予測範囲を変更する。すなわち、レーダ装置１は、過去の距離観測データと過去の距離予測データとの差、過去の速度観測データと過去の速度予測データとの差、および、過去の角度観測データと過去の角度予測データとの差に基づいて、予測範囲を変更する。
【００２２】
図１Ｂは、観測データ、予測データおよび予測範囲の変化の一例を示す図である。なお、図１Ｂに示す例では、理解を容易にするために、距離、角度および速度のデータを含めた３つのパラメータで表現される３次元の観測データ、予測データおよび予測範囲を便宜上１次元の観測データ、予測データおよび予測範囲で表している。
【００２３】
図１Ｂに示すように、時刻ｔｎ−２において、レーダ装置１は、観測データが予測範囲内になるため、時刻ｔｎ−３から時間的に連続する物標であると判定し、時刻ｔｎ−２の観測データに基づいて、時刻ｔｎ−２の確定データを決定する。例えば、レーダ装置１は、距離、角度および速度のパラメータ毎に、時刻ｔｎ−２の観測データと時刻ｔｎ−２の予測データとをそれぞれ重み付けして加算し、かかる加算結果を時刻ｔｎ−２の確定データとして決定する。
【００２４】
次に、レーダ装置１は、時刻ｔｎ−２の確定データに基づいて、時刻ｔｎ−１の予測データを算出し、時刻ｔｎ−１の予測データから所定範囲を時刻ｔｎ−１の予測範囲として設定する。図１Ｂに示す例では、時刻ｔｎ−１の観測データが時刻ｔｎ−１の予測範囲内になるため、レーダ装置１は、時刻ｔｎ−１の観測データは時刻ｔｎ−２から時間的に連続する物標の観測データであると判定し、時刻ｔｎ−２の場合と同様に、時刻ｔｎ−１の観測データと時刻ｔｎ−１の予測データとに基づいて、時刻ｔｎ−１の確定データを決定する。
【００２５】
同様に、レーダ装置１は、時刻ｔｎ−１の確定データに基づいて、時刻ｔｎの予測データを算出し、時刻ｔｎの予測データから所定範囲を時刻ｔｎの予測範囲として設定する。時刻ｔｎの観測データが時刻ｔｎの予測範囲内になるため、レーダ装置１は、時刻ｔｎの観測データは時刻ｔｎ−１から時間的に連続する物標であると判定し、時刻ｔｎの観測データと時刻ｔｎの予測データとに基づいて、時刻ｔｎ−２の場合と同様に、時刻ｔｎの確定データを決定する。
【００２６】
ここで、予測範囲の設定方法について説明する。レーダ装置１は、過去の複数の観測データの誤差Δに基づいて、予測範囲の大きさを決定する。例えば、レーダ装置１は、過去の複数の観測データの誤差Δの平均値やばらつきに基づいて、予測範囲の大きさを決定することができる。具体的には、レーダ装置１は、過去の観測データと対応する予測データ（または確定データ）との差を観測データの誤差Δとし、かかる誤差Δの平均値（以下、誤差平均値Δａｖと記載する）が所定値以上になった場合に、予測範囲の大きさを小さく設定する。
【００２７】
また、レーダ装置１は、過去の誤差平均値Δａｖが所定値以上になった場合、観測データの誤差Δのばらつき幅Δｗが大きいほど大きい係数を誤差平均値Δａｖに乗算し、かかる乗算結果が大きいほど予測範囲の大きさを小さく設定することができる。上記ばらつき幅Δｗは、観測データの誤差Δの時間的な変動幅であり、例えば、過去の所定時間内における観測データの誤差Δの最大値（正の最大値）と最小値（負の最大値）との差である。かかる観測データの誤差Δの変動は、例えば、レーダ装置１の検出誤差やレーダ装置１の送信波に対する物体の反射点の変動によって生じる。
【００２８】
なお、レーダ装置１は、誤差平均値Δａｖが大きいほど、予測範囲の大きさを小さく設定したり、誤差Δのばらつき幅Δｗが大きいほど、予測範囲の大きさを小さく設定したりすることができる。また、レーダ装置１は、物標との距離、角度および速度について予測範囲の縮小率（変更率）を同一にすることができ、また、予測範囲の縮小率を距離、角度および速度のそれぞれで個別に設定することができる。以下、実施形態に係るレーダ装置１の構成例について具体的に説明する。
【００２９】
［２．レーダ装置１の構成例］
図２は、実施形態に係るレーダ装置１の構成を示す図である。実施形態に係るレーダ装置１は、例えばミリ波レーダの各種方式のうち、周波数変調した連続波であるＦＭ−ＣＷ（Frequency  Modulated-Continuous  Wave）を用いて、車両５の周辺に存在する物標を検出する。
【００３０】
かかるレーダ装置１は、送信部１０と、受信部２０と、信号処理部３０とを備え、車両５の挙動を制御する車両制御装置２と接続される。かかる車両制御装置２は、レーダ装置１による物標の検出結果に基づいて、ＰＣＳ（Pre-crash  Safety  System）やＡＥＢ(Advanced  Emergency  Braking  System)などの車両制御を行う。なお、レーダ装置１は、車載レーダ装置以外の各種用途（例えば、航空機や船舶の監視等）に用いられてもよい。
【００３１】
［２．１．送信部１０］
送信部１０は、信号生成部１１と、発振器１２と、送信アンテナ１３とを備える。信号生成部１１は三角波状に電圧が変化する変調信号を生成し、発振器１２に供給する。発振器１２は、信号生成部１１で生成された変調信号に基づいて、時間の経過に従って周波数が変化する送信信号ＳＴを生成して、送信アンテナ１３へ出力する。
【００３２】
送信アンテナ１３は、発振器１２からの送信信号ＳＴを送信波ＴＷへ変換し、かかる送信波ＴＷを車両５の外部に出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波ＴＷは、所定の周期で周波数が上下するＦＭ−ＣＷとなる。送信アンテナ１３から車両５の前方に送信された送信波ＴＷは、他の車両などの物標で反射されて反射波ＲＷとなる。
【００３３】
［２．２．受信部２０］
受信部２０は、アレーアンテナを形成する複数の受信アンテナ２１と、これら複数の受信アンテナ２１に接続された複数の個別受信部２２とを備える。各受信アンテナ２１は物標からの反射波ＲＷを受信し、かかる反射波ＲＷを受信信号ＳＲへ変換する。各個別受信部２２は対応する受信アンテナ２１で得られた受信信号ＳＲを処理する。なお、図２に示す受信アンテナ２１および個別受信部２２の数は、それぞれ４つであるが、３つ以下または５つ以上であってもよい。
【００３４】
各個別受信部２２は、増幅器２３と、ミキサ２４と、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）変換器２５とを備える。受信アンテナ２１で受信された反射波ＲＷから得られた受信信号ＳＲは、増幅器２３（例えば、ローノイズアンプ）で増幅された後にミキサ２４に送られる。ミキサ２４は、送信信号ＳＴと受信信号ＳＲとの一部をミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号ＳＢを生成する。
【００３５】
これにより送信信号ＳＴの周波数と、受信信号ＳＲの周波数との差となるビート周波数を示すビート信号ＳＢが生成される。ミキサ２４で生成されたビート信号ＳＢは、Ａ／Ｄ変換器２５でデジタルの信号に変換された後に信号処理部３０に出力される。
【００３６】
［２．３．信号処理部３０］
信号処理部３０は、送信制御部３１、フーリエ変換部３２およびデータ処理部３３を備える。かかる信号処理部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、入出力ポート等を含むマイクロコンピュータであり、レーダ装置１全体を制御する。
【００３７】
かかるマイクロコンピュータのＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、送信制御部３１、フーリエ変換部３２およびデータ処理部３３として機能する。なお、送信制御部３１、フーリエ変換部３２およびデータ処理部３３は全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００３８】
［２．３．１．送信制御部３１］
送信制御部３１は、送信部１０の信号生成部１１を制御し、信号生成部１１から三角波状に電圧が変化する変調信号を発振器１２へ出力させる。これにより、時間の経過に従って周波数が変化する送信信号ＳＴが発振器１２から送信アンテナ１３へ出力される。
【００３９】
［２．３．２．フーリエ変換部３２］
フーリエ変換部３２は、複数の個別受信部２２のそれぞれから出力されるビート信号ＳＢに対してそれぞれ高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast  Fourier  Transform）処理を行う。これにより、フーリエ変換部３２は、複数の個別受信部２２のそれぞれから出力されるビート信号ＳＢを周波数スペクトルのデータにそれぞれ変換する。
【００４０】
フーリエ変換部３２で変換された周波数スペクトルは、データ処理部３３へ出力される。なお、かかる周波数スペクトルのデータには、フーリエ変換部３２の周波数分解能に応じた周波数間隔で設定された周波数ビン（ＢＩＮ）ごとの信号レベルの情報が含まれる。
【００４１】
［２．３．３．データ処理部３３］
データ処理部３３は、観測データ導出部３４と、連続性判定部３５と、フィルタ部３６と、出力部３７とを備える。かかるデータ処理部３３は、フーリエ変換部３２で変換された周波数スペクトルのデータに基づいて、物標との距離、速度および角度の観測データを導出し、かかる観測データに応じたターゲット情報を車両制御装置２へ出力する。車両制御装置２は、レーダ装置１から取得したターゲット情報に基づき、車両５の挙動を制御する。
【００４２】
［２．３．４．観測データ導出部３４］
観測データ導出部３４は、フーリエ変換部３２で変換された周波数スペクトルのデータに基づき、物標との距離、速度および角度のデータを含む観測データを導出する観測データ導出処理を行う。かかる観測データ導出処理は、観測データ導出部３４により所定周期Ｔｓ（例えば、１／２０秒）毎に繰り返し実行され、導出された観測データが所定周期Ｔｓ毎に観測データ導出部３４から連続性判定部３５へ出力される。
【００４３】
かかる観測データ導出部３４は、ピーク抽出部４１と、角度推定部４２と、ペアリング部４３とを備える。ピーク抽出部４１は、フーリエ変換部３２で変換された周波数スペクトルにおいて、所定の信号レベルを超えるピークを、送信信号ＳＴの周波数が上昇するアップ区間と、送信信号ＳＴの周波数が下降するダウン区間とのそれぞれの区間で抽出する。以下、このように抽出される周波数を「ピーク周波数」という。
【００４４】
同一の物標からの反射波ＲＷは４つの受信アンテナ２１で受信されるため、４つのビート信号ＳＢの周波数スペクトルの相互間において、抽出されるピーク周波数は同一となる。また、同一周波数ビンの異なる角度に複数の物標が存在する場合は、周波数スペクトルにおける１つのピーク周波数の信号に、それら複数の物標についての情報が含まれる。
【００４５】
なお、４つの受信アンテナ２１の位置は互いに異なるため、４つの受信アンテナ２１で受信される反射波ＲＷの位相は互いに異なる。このため、同一周波数ビンとなる受信信号ＳＲの位相情報は、受信アンテナ２１毎に異なっている。
【００４６】
角度推定部４２は、アップ区間およびダウン区間それぞれについて、所定の角度演算処理により、１つのピーク周波数の信号から、同一周波数ビンに存在する複数の物標についての情報を分離し、それら複数の物標それぞれの角度を推定する。角度推定部４２は、４つのビート信号ＳＢの全ての周波数スペクトルにおいて各ピーク周波数に対応する同一周波数ビンの信号（以下、ピーク信号と記載する）に注目し、それらピーク信号の位相情報に基づいて物標の角度を推定する。なお、以下において、観測データ導出部３４によって推定された物標の角度を「ピーク角度」と記載し、かかるピーク角度の信号パワーを「角度パワー」と記載する。
【００４７】
角度推定部４２は、このようなピーク角度の導出を、アップ区間およびダウン区間の周波数スペクトルにおける全てのピーク周波数に関して行う。なお、角度推定部４２における角度の推定は、例えば、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation  of  Signal  Parameters  via  Rotational  Invariance  Techniques）、ＤＢＦ（Digital  Beam  Forming）、または、ＭＵＳＩＣ（Multiple  Signal  Classification）などの所定の角度推定方式を用いて行われる。これにより、角度推定部４２は、１つの周波数の信号から、複数のピーク角度、および、これらピーク角度それぞれの信号のパワーを推定することができる。
【００４８】
以上の処理により、ピーク抽出部４１および角度推定部４２は、アップ区間およびダウン区間それぞれにおける、車両５の前方に存在する複数の物標それぞれに対応するピークデータを導出する。ピークデータは、上述したピーク周波数、ピーク角度、ピーク角度の信号のパワー（以下、角度パワーと記載する）等のデータを含む。
【００４９】
ペアリング部４３は、角度推定部４２により算出されたアップ区間のピーク角度および角度パワーと、ダウン区間のピーク角度および角度パワーとの一致度合い等に基づき、アップ区間のピークおよびダウン区間のピークを対応づけるペアリングを行う。
【００５０】
例えば、ペアリング部４３は、アップ区間およびダウン期間それぞれのピークの角度推定結果のうち、ピーク角度および角度パワーが所定範囲内で近いピークをペアリングする。例えば、ペアリング部４３は、アップ区間およびダウン期間それぞれの周波数ピークのピーク角度および角度パワーを用いて、マハラノビス距離を算出し、マハラノビス距離が最小値となるアップ区間のピークとダウン期間のピークとを対応付ける。なお、マハラノビス距離の算出は、周知技術を用いることができる。
【００５１】
このように、ペアリング部４３は、同一の物標に関するピーク同士を対応付ける。これにより、ペアリング部４３は、車両５の前方に存在する複数の物標それぞれに係る観測データを導出する。かかる観測データは、２つのピークを対応付けて得られるため、「ペアデータ」とも呼ばれる。
【００５２】
ペアリング部４３は、ペアリングしたアップ区間およびダウン期間のピークから、車両５（レーダ装置１）に対する各物標の速度および距離の瞬時値を示すデータを観測データとして導出する。例えば、ペアリング部４３は、観測データ（ペアデータ）の元となるアップ区間およびダウン区間の２つのピークデータのピーク周波数の差から速度を導出し、これら２つのピークデータのピーク周波数の和から距離を導出することができる。また、ペアリング部４３は、観測データ（ペアデータ）の元となるアップ区間およびダウン区間の２つのピークデータのピーク角度の平均値から車両５（レーダ装置１）に対する各物標の角度の瞬時値を示すデータを観測データとして導出する。
【００５３】
ペアリング部４３は、距離観測データｚｒ（ｔ）、速度観測データｚｖ（ｔ）および角度観測データｚａ（ｔ）を含む物標毎の観測データＺ（ｔ）を連続性判定部３５へ出力する。距離観測データｚｒ（ｔ）、速度観測データｚｖ（ｔ）および角度観測データｚａ（ｔ）は、物標に対する縦距離、速度および角度の時刻ｔにおける瞬時値を示すデータである。ｔは、演算時刻を示し、以下において、最新の演算時刻をｔｎとし、前回の演算時刻をｔｎ−１と表現している。
【００５４】
［２．３．５．連続性判定部３５］
連続性判定部３５は、過去に導出された観測データと、新たに導出された観測データとの時間的な連続性を判定する。かかる連続性判定部３５は、予測部５１と、設定部５２と、判定部５３とを備える。
【００５５】
［２．３．５．１．予測部５１］
予測部５１は、過去にフィルタ部３６によってフィルタリングされたフィルタリング後の観測データ（以下、確定データＦ（ｔ）と記載する）に基づいて、物標毎に新たに導出される観測データＺ（ｔ）を予測した結果である予測データＰ（ｔ）を生成する。
【００５６】
なお、予測データＰ（ｔ）には、物標に対する距離、速度および角度の予測データである距離予測データｐｒ（ｔ）、速度予測データｐｖ（ｔ）および角度予測データｐａ（ｔ）が含まれる。また、確定データＦ（ｔ）には、物標に対する距離、速度および角度の確定データである距離確定データｆｒ（ｔ）、速度確定データｆｖ（ｔ）および角度確定データｆａ（ｔ）が含まれる。かかる確定データＦ（ｔ）が物標との距離、速度および角度の情報として、レーダ装置１から車両制御装置２へ出力される。
【００５７】
記憶部６０には、過去の観測データＺ（ｔ）や過去の確定データＦ（ｔ）が記憶されており、予測部５１は、記憶部６０に記憶された過去の確定データＦ（ｔ）に基づき、予測データＰ（ｔ）を生成する。図３は、記憶部６０に記憶される過去の観測データＺ（ｔ）や過去の確定データＦ（ｔ）を含むデータテーブルの一例を示す図である。かかるデータテーブルは、例えば、フィルタ部３６によって記憶部６０に記憶される。
【００５８】
図３に示すデータテーブルは、所定周期Ｔｓ毎の観測データＺ（ｔ）や確定データＦ（ｔ）が物標ＩＤ毎に関連付けられている。例えば、物標ＩＤ「０００１」の物標の各時刻ｔｎ−Ｍ〜時刻ｔｎ−１における観測データＺ（ｔｎ−Ｍ）〜Ｚ（ｔｎ−１）や確定データＦ（ｔｎ−Ｍ）〜Ｆ（ｔｎ−１）がデータテーブルに設定されている。
【００５９】
観測データＺ（ｔｎ−Ｍ）〜Ｚ（ｔｎ−１）には、距離観測データｚｒ（ｔｎ−Ｍ）〜ｚｒ（ｔｎ−１）、速度観測データｚｖ（ｔｎ−Ｍ）〜ｚｖ（ｔｎ−１）および角度観測データｚａ（ｔｎ−Ｍ）〜ｚａ（ｔｎ−１）が含まれる。また、確定データＦ（ｔｎ−Ｍ）〜Ｆ（ｔｎ−１）には、距離確定データｆｒ（ｔｎ−Ｍ）〜ｆｒ（ｔｎ−１）、速度確定データｆｖ（ｔｎ−Ｍ）〜ｆｖ（ｔｎ−１）および角度確定データｆａ（ｔｎ−Ｍ）〜ｆａ（ｔｎ−１）が含まれる。
【００６０】
予測部５１は、各物標の推移から状態推定演算を行って、各物標ＩＤの物標に対する予測データＰ（ｔ）を生成する。例えば、各物標の状態推移から各物標の運動モデルを定義し、かかる運動モデルを使用した追尾フィルタによって、各物標ＩＤの物標に対する予測データＰ（ｔ）を生成することができる。予測部５１は、各物標の状態推移を例えば、記憶部６０に記憶された過去の確定データＦ（ｔ）に基づいて判定することができる。
【００６１】
予測部５１で使用可能な運動モデルには、例えば、等加速度直線運動モデル、等速直線運動モデルおよび蛇行運動モデルなどがあり、予測部５１で使用可能な追尾フィルタには、カルマンフィルタ、ベイズフィルタ、パーティクルフィルタなどがある。以下においては、等加速度直線運動モデルを使用したパーティクルフィルタを例に挙げて説明するが、かかる例に限定されるものではない。例えば、等速直線運動モデルを使用したパーティクルフィルタや、等加速度直線運動モデルを使用したカルマンフィルタを用いてもよい。
【００６２】
予測部５１は、等加速度直線運動モデルを使用したパーティクルフィルタによって、各物標ＩＤの物標に対する予測データを生成する。かかるパーティクルフィルタは、線形運動または非線形運動に対して追従特性が高い一般化されたトラッキングモデルの一つである。
【００６３】
予測部５１は、例えば、過去の確定データＦ（ｔｎ−Ｍ）〜Ｆ（ｔｎ−１）から、過去の物標の縦距離、横距離、縦速度、横速度、縦加速度、横加速度を演算する。ここで、縦距離、縦速度および縦加速度は、車両進行方向に関するパラメータであり、横距離、横速度および横加速度は、車幅方向に関するパラメータである。そして、予測部５１は、各物標の過去（例えば、前回）の縦距離、横距離、縦速度、横速度、縦加速度、横加速度を状態変数として、例えば、下記式（１）の演算によって、各物標の今回の縦距離、横距離、縦速度、横速度、縦加速度、横加速度を推定する。
【数１】
2018063130.tif 000003
【００６４】
なお、上記式（１）において、ｘ（ｔｎ）は今回の物標の状態を示し、ｘ（ｔｎ−１）は前回の物標の状態を示し、Ｆ（・）は、物標の動きを表す関数である。なお、ｕ（ｔｎ）は、モデリングの雑音を示す。
【００６５】
ここで、非線形運動を考慮した観測モデルを下記式（２）に示すように定義する。下記式（２）において、Ｈ（・）は、今回の縦距離、横距離、縦速度、横速度、縦加速度、横加速度の予測データから今回のデータｚ（ｔｎ）へ変換する関数である。ｎ（ｔｎ）は、観測雑音であり、ガウス分布に従う。
【数２】
2018063130.tif 000004
【００６６】
予測部５１は、上記式（２）に基づき、今回の観測データｚ（ｔｎ）の予測データである予測データＰ（ｔｎ）を演算する。すなわち、予測部５１は、Ｈ（ｘ（ｔｎ））＋ｎ（ｔｎ）＝ｐ（ｔｎ）とした演算を行うことで、予測データＰ（ｔｎ）を求める。かかる予測データＰ（ｔｎ）には、距離予測データｐｒ（ｔｎ）、速度予測データｐｖ（ｔｎ）、角度予測データｐａ（ｔｎ）が含まれる。
【００６７】
なお、予測部５１による予測データＰ（ｔｎ）の演算方法は上述した例に限定されない。例えば、物標の速度が等速であり、横距離が変化しないような場合、予測部５１は、下記式（３）〜（５）の演算によって、距離予測データｐｒ（ｔｎ）、速度予測データｐｖ（ｔｎ）、角度予測データｐａ（ｔｎ）を含む予測データＰ（ｔｎ）を求めることもできる。また、予測部５１は、他の周知の推定方法によって、予測データＰ（ｔｎ）を求めることもできる。
【数３】
2018063130.tif 000005
【００６８】
［２．３．５．２．設定部５２］
設定部５２は、予測データＰ（ｔｎ）と観測データＺ（ｔ）の誤差Δ（ｔ）とに基づいて予測範囲Ａ（ｔｎ）を設定する。例えば、設定部５２は、過去の観測データＺ（ｔ）の誤差Δ（ｔ）に基づいて、予測範囲Ａ（ｔｎ）の大きさを決定し、予測データＰ（ｔｎ）に基づいて予測範囲Ａ（ｔｎ）の配置を決定する。
【００６９】
図４は、設定部５２の構成の一例を示す図である。図４に示すように、設定部５２は、誤差平均値演算部５５と、ばらつき幅演算部５６と、範囲決定部５７（決定部の一例）とを備える。
【００７０】
誤差平均値演算部５５は、距離分散値ｓｑｒＢｒ（ｔｎ−１）を下記式（６）の演算によって求めることができる。下記式（６）において、ｍは、１〜Ｍ−１までの整数であり、ｚｒ（ｔｎ−ｍ−１）は前回よりも過去の距離観測データであり、ｆｒ（ｔｎ−ｍ−１）は前回よりも過去の距離確定データである。また、ｚｒ（ｔｎ−１）は前回の距離観測データであり、ｆｒ（ｔｎ−１）は前回の距離確定データである。
【数４】
2018063130.tif 000006
【００７１】
誤差平均値演算部５５は、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）を、下記式（７）の演算によって求めることができる。距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）は、距離確定データｆｒ（ｔ）に対する距離データｚｒ（ｔ）の誤差Δｒ（ｔ）の平均値である。距離確定データｆｒ（ｔ）は、真値として推定された値であり、したがって、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）は、距離データの真値に対する誤差平均値ということができる。
【数５】
2018063130.tif 000007
【００７２】
なお、上記式（７）は、下記式（８）のように表すことができる。下記式（８）において、ｓｑｒＢｒ（ｔｎ−２）は、前回算出された距離分散値である。したがって、誤差平均値演算部５５は、前回の距離分散値ｓｑｒＢｒ（ｔｎ−２）を記憶しておくことで、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）の演算を迅速に行うことができる。このことは、後述する速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）および角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）についても同様である。
【数６】
2018063130.tif 000008
【００７３】
同様に、誤差平均値演算部５５は、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）を演算する。速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）は、速度確定データｆｖ（ｔ）に対する速度観測データｚｖ（ｔ）の誤差Δｖ（ｔ）の平均値である。速度確定データｆｖ（ｔ）は、真値として推定された値であり、したがって、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）は、速度観測データｚｖ（ｔ）の真値に対する誤差平均値ということができる。
【００７４】
具体的には、誤差平均値演算部５５は、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）を下記式（９）の演算によって求めることができる。下記式（９）において、ｚｖ（ｔｎ−ｍ−１）は前回よりも過去の速度確定データであり、ｆｖ（ｔｎ−ｍ−１）は前回よりも過去の速度予測データであり、ｚｖ（ｔｎ−１）は前回の速度確定データであり、ｆｖ（ｔｎ−１）は前回の速度予測データである。
【数７】
2018063130.tif 000009
【００７５】
同様に、誤差平均値演算部５５は、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）を演算する。角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）は、角度確定データｆａ（ｔ）に対する角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）の平均値である。角度確定データｆａ（ｔ）は、真値として推定された値であり、したがって、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）は、角度観測データｚａ（ｔ）の真値に対する誤差平均値ということができる。
【００７６】
具体的には、誤差平均値演算部５５は、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）を下記式（１０）の演算によって求めることができる。下記式（１０）において、ｚａ（ｔｎ−ｍ−１）は前回よりも過去の角度観測データであり、ｆａ（ｔｎ−ｍ−１）は前回よりも過去の角度確定データであり、ｚａ（ｔｎ−１）は前回の角度観測データであり、ｆａ（ｔｎ−１）は前回の角度確定データである。
【数８】
2018063130.tif 000010
【００７７】
また、ばらつき幅演算部５６は、距離観測データｚｒ（ｔ）の誤差Δｒ（ｔ）のばらつき幅ΔＲ、速度観測データｚｖ（ｔ）の誤差Δｖ（ｔ）のばらつき幅ΔＶ、および、角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）のばらつき幅ΔＡを検出する。ここで、ばらつき幅ΔＲ、ΔＶ、ΔＡについて説明する。図５は、距離観測データｚｒ（ｔ）、速度観測データｚｖ（ｔ）および角度データｚａ（ｔ）それぞれの誤差のばらつき幅ΔＲ、ΔＶ、ΔＡの一例を示す図である。
【００７８】
図５に示すように、ばらつき幅ΔＲは、距離観測データｚｒ（ｔ）の誤差Δｒ（ｔ）のうち正の誤差の最大値ｒｍａｘｐと負の誤差の最大値ｒｍａｘｎとの差である。なお、距離観測データｚｒ（ｔ）の誤差Δｒ（ｔ）は、距離観測データｚｒ（ｔ）と距離確定データｆｒ（ｔ）との差であり、例えば、Δｒ（ｔｎ−１）＝ｚｒ（ｔｎ−１）−ｆｒ（ｔｎ−１）である。
【００７９】
同様に、ばらつき幅ΔＶは、速度観測データｚｖ（ｔ）の誤差Δｖ（ｔ）のうち正の誤差の最大値ｖｍａｘｐと負の誤差の最大値ｖｍａｘｎとの差であり、速度観測データｚｖ（ｔ）の誤差Δｖ（ｔ）は、速度観測データｚｖ（ｔ）と速度確定データｆｖ（ｔ）との差である。例えば、Δｖ（ｔｎ−１）＝ｚｖ（ｔｎ−１）−ｆｖ（ｔｎ−１）である。
【００８０】
同様に、ばらつき幅ΔＡは、角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）のうち正の誤差の最大値ａｍａｘｐと負の誤差の最大値ａｍａｘｎとの差であり、角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）は、角度観測データｚａ（ｔ）と角度確定データｆａ（ｔ）との差である。例えば、Δａ（ｔｎ−１）＝ｚａ（ｔｎ−１）−ｆａ（ｔｎ−１）である。
【００８１】
距離観測データｚｒ（ｔ）の誤差Δｒ（ｔ）、速度観測データｚｖ（ｔ）の誤差Δｖ（ｔ、および、角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）は、観測データ導出部３４による観測データＺ（ｔ）の導出精度や物体の反射点の変化などによって生じる。例えば、前方を走行する他車両が自車線にカットインした場合、すなわち、隣接車線を走行する前方の他車両が、自車両（車両５）が走行する自車線に急に割り込んできた場合、他車両は比較的速い速度で横方向（隣接車線から自車線への方向）に移動する。
【００８２】
そして、他車両の形状には一般的に曲面や凹凸が含まれていることから、他車両の横方向の移動に伴って、レーダ装置１からの送信波ＴＷに対する他車両の反射点が相対的に大きく変動する。そのため、隣接車線を走行する前方の他車両が、自車両が走行する自車線に急に割り込んできた場合において、時間的な連続性がとれたとしても、図５に示すように、観測データの誤差の時間的な変動であるばらつき（特に、角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）のばらつき）が大きくなっている。
【００８３】
なお、図５に示す例では前方を走行する他車両が自車線にカットインした場合における観測データの誤差のばらつきを示しているが、例えば、他車両が自車両より遠い場合には、速度観測データｚｖ（１）の誤差Δｖ（ｔ）のばらつきや距離観測データｚｒ（ｔ）の誤差Δｒ（ｔ）のばらつきが、角度観測データｚａ（ｔ）の誤差Δａ（ｔ）のばらつきよりも大きくなる場合もある。
【００８４】
図４に戻って、設定部５２の説明を続ける。設定部５２の範囲決定部５７は、誤差平均値演算部５５による演算結果と、ばらつき幅演算部５６による演算結果とに基づいて、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）を決定する。
【００８５】
範囲決定部５７は、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）と距離誤差平均値閾値Ｔｈｒとを比較し、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）と速度誤差平均値閾値Ｔｈｖとを比較し、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）と角度誤差平均値閾値Ｔｈａとを比較する。
【００８６】
そして、範囲決定部５７は、Ｂｒ（ｔｎ−１）＞Ｔｈｒ、Ｂｖ（ｔｎ−１）＞Ｔｈｖ、および、Ｂａ（ｔｎ−１）＞Ｔｈａである場合、ばらつき幅ΔＲに応じた係数Ｋｒ、ばらつき幅ΔＶに応じた係数Ｋｖ、および、ばらつき幅ΔＡに応じた係数Ｋａを決定する。範囲決定部５７は、決定した係数Ｋｒ、Ｋｖ、Ｋａを用いて、スコアＣ（ｔｎ−１）を下記式（１１）の演算によって求める。
【数９】
2018063130.tif 000011
【００８７】
範囲決定部５７は、スコアＣ（ｔｎ−１）に基づいて、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）の大きさを決定する。これにより、距離、速度および角度の誤差平均値やばらつき幅に応じた大きさの距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）を設定することができる。
【００８８】
例えば、設定部５２は、ばらつき幅ΔＲとばらつき閾値ΔＴｈｒとを比較し、ばらつき幅ΔＶとばらつき閾値ΔＴｈｖとを比較し、ばらつき幅ΔＡとばらつき閾値ΔＴｈａとを比較する。そして、設定部５２は、ΔＲ≦ΔＴｈｒの場合、係数Ｋｒを小さい値（例えば、０．１）とし、ΔＲ＞ΔＴｈｒである場合、係数Ｋｒを大きい値（例えば、１）とする。
【００８９】
同様に、設定部５２は、ΔＶ≦ΔＴｈｖの場合、係数Ｋｖを小さい値（例えば、０．１）とし、ΔＶ＞ΔＴｈｖである場合、係数Ｋｖを大きい値（例えば、１）とする。また、設定部５２は、ΔＡ≦ΔＴｈａの場合、係数Ｋａを小さい値（例えば、０．１）とし、ΔＡ＞ΔＴｈａである場合、係数Ｋａを大きい値（例えば、１）とする。
【００９０】
そして、設定部５２は、スコアＣ（ｔｎ−１）が小さいほど、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）の大きさがそれぞれ小さくなるように予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、Ａｖ（ｔｎ）、Ａａ（ｔｎ）を決定することができる。
【００９１】
また、設定部５２は、ばらつき幅ΔＲが大きいほど係数Ｋｒを大きくし、ばらつき幅ΔＶが大きいほど係数Ｋｖを大きくし、ばらつき幅ΔＡが大きいほど係数Ｋａを大きくする。そして、設定部５２は、スコアＣ（ｔｎ−１）が大きいほど、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）の大きさがそれぞれ小さくなるように予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、Ａｖ（ｔｎ）、Ａａ（ｔｎ）を決定することもできる。
【００９２】
範囲決定部５７は、予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、Ａｖ（ｔｎ）、Ａａ（ｔｎ）の大きさを決定した後、予測データＰ（ｔｎ）に基づいて、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）の配置を決定する。
【００９３】
例えば、範囲決定部５７は、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）の中心値が距離予測データｐｒ（ｔｎ）と一致するように、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）の配置を決定する。同様に、範囲決定部５７は、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）の中心値が速度予測データｐｖ（ｔｎ）と一致するように速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）の配置を決定する。また、範囲決定部５７は、角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）の中心値が角度予測データｐａ（ｔｎ）と一致するように角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）の配置を決定する。
【００９４】
なお、範囲決定部５７は、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）の中心値からずれた値が距離予測データｐｒ（ｔｎ）と一致するように、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）の配置を決定することもできる。このことは、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）や角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）についても同様である。
【００９５】
また、範囲決定部５７による予測範囲Ａ（ｔ）の設定方法は、上述した例に限定されず、範囲決定部５７は、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）のそれぞれの大きさを個別に変更することもできる。
【００９６】
例えば、範囲決定部５７は、Ｂｒ（ｔｎ−１）＞Ｔｈｒの場合に、ばらつき幅ΔＲが大きいほど距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）を小さくすることができる。同様に、範囲決定部５７は、Ｂｖ（ｔｎ−１）＞Ｔｈｖの場合に、ばらつき幅ΔＶが大きいほど速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）を小さくし、Ｂａ（ｔｎ−１）＞Ｔｈａの場合に、ばらつき幅ΔＡが大きいほど角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）を小さくすることができる。
【００９７】
また、範囲決定部５７は、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）が大きいほど距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）を連続的または段階的に小さくすることができる。同様に、範囲決定部５７は、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）が大きいほど速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）を連続的または段階的に小さくし、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）が大きいほど角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）を連続的または段階的に小さくすることもできる。
【００９８】
また、範囲決定部５７は、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）とばらつき幅ΔＲとにそれぞれ重み付けを行った値ＣＲ（＝ｋ１×Ｂｒ（ｔｎ−１）＋ｋ２×ΔＲ）が大きいほど距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）を連続的または段階的に小さくすることができる。この重み付けは、ばらつき幅ΔＲが大きいほど重み付けの係数を大きくすることで、重み付けを行った値ＣＲの値も大きくなる。
【００９９】
同様に、範囲決定部５７は、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）とばらつき幅ΔＶとにそれぞれ重み付けを行った値ＣＶに基づいて速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）を変更することができる。また、範囲決定部５７は、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）とばらつき幅ΔＡとにそれぞれ重み付けを行った値ＣＡに基づいて角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）を変更することができる。
【０１００】
また、設定部５２は、観測データＺの誤差Δのばらつきに偏りがある場合、かかる誤差Δが相対的に少ない範囲を予測範囲Ａ（ｔｎ）から除外することで予測範囲Ａ（ｔｎ）を小さくすることもできる。
【０１０１】
なお、範囲決定部５７は、観測データＺ（ｔ）の誤差を確定データＦ（ｔ）に対する観測データＺ（ｔ）の差として予測範囲Ａ（ｔ）を設定する例を説明したが、かかる例に限定されない。例えば、範囲決定部５７は、観測データＺ（ｔ）の誤差を予測データＰ（ｔ）に対する観測データＺ（ｔ）の差として予測範囲Ａ（ｔ）を設定することもできる。
【０１０２】
この場合、範囲決定部５７は、距離確定データｆｒ（ｔ）、速度確定データｆｖ（ｔ）および角度確定データｆａ（ｔ）を、距離予測データｐｒ（ｔ）、速度予測データｐｖ（ｔ）および角度予測データｐａ（ｔ）に置き換えて上述した処理を行うことができる。
【０１０３】
例えば、範囲決定部５７は、ｚｒ（ｔ）−ｆｒ（ｔ）、ｚｖ（ｔ）−ｆｖ（ｔ）、ｚａ（ｔ）−ｆａ（ｔ）をｚｒ（ｔ）−ｐｒ（ｔ）、ｚｖ（ｔ）−ｐｖ（ｔ）、ｚａ（ｔ）−ｐａ（ｔ）に置き換える。そして、範囲決定部５７は、上記式（６）〜（１１）の演算を行って、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）および角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１）を求めることができる。
【０１０４】
また、範囲決定部５７は、Δｒ（ｔｎ−１）＝ｚｒ（ｔｎ−１）−ｐｒ（ｔｎ−１）とし、Δｖ（ｔｎ−１）＝ｚｖ（ｔｎ−１）−ｐｖ（ｔｎ−１）とし、Δａ（ｔｎ−１）＝ｚａ（ｔｎ−１）−ｐａ（ｔｎ−１）とすることができる。これにより、ばらつき幅ΔＲ、ΔＶ、ΔＡを求めることができる。
【０１０５】
そして、範囲決定部５７は、Ｂｒ（ｔｎ−１）＞Ｔｈｒ、Ｂｖ（ｔｎ−１）＞Ｔｈｖ、および、Ｂａ（ｔｎ−１）＞Ｔｈａである場合、上記式（１１）の演算を行って、スコアＣ（ｔｎ−１）を求める。範囲決定部５７は、スコアＣ（ｔｎ−１）に応じた予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、Ａｖ（ｔｎ）、Ａａ（ｔｎ）を決定する。
【０１０６】
また、範囲決定部５７は、観測データＺ（ｔ）の誤差を予測データＰ（ｔ）に対する観測データＺ（ｔ）の差とした場合も同様に、距離予測範囲Ａｒ（ｔｎ）、速度予測範囲Ａｖ（ｔｎ）および角度予測範囲Ａａ（ｔｎ）のそれぞれの大きさを個別に変更することもできる。
【０１０７】
［２．３．５．３．判定部５３］
図２に示す判定部５３は、前回導出された観測データＺ（ｔｎ−１）と、今回導出された観測データＺ（ｔｎ）とが同一の物標か否かを判定する。判定部５３は、観測データＺ（ｔｎ）と予測範囲Ａ（ｔｎ）とに基づき、今回の観測データＺ（ｔｎ）が過去の観測データＺ（ｔｎ−１）と同一物標であるか否かを判定する。
【０１０８】
例えば、判定部５３は、各物標の予測範囲Ａ（ｔｎ）内に観測データＺ（ｔｎ）が存在するか否かを判定する。そして、予測範囲Ａ（ｔｎ）内に存在する観測データＺ（ｔｎ）のうち、予測データＰ（ｔｎ）に最も近い観測データＺ（ｔｎ）を前回導出された観測データＺ（ｔｎ−１）と時間的に連続する観測データＺ（ｔｎ）であると判定する。
【０１０９】
例えば、判定部５３は、距離データｚｒ（ｔｎ）、速度データｚｖ（ｔｎ）および角度データｚａ（ｔｎ）と、距離予測データｐｒ（ｔｎ）、速度予測データｐｖ（ｔｎ）および角度予測データｐａ（ｔｎ）とを用いて、予測データＰ（ｔｎ）と各観測データＺ（ｔｎ）との間のマハラノビス距離を算出する。そして、判定部５３は、予測データＰ（ｔｎ）とのマハラノビス距離が最も短い観測データＺ（ｔｎ）を予測データＰ（ｔｎ）に対応する物標の今回の観測データＺ（ｔｎ）であると判定する。
【０１１０】
なお、判定部５３は、距離データｚｒ（ｔｎ）と距離予測データｐｒ（ｔｎ）との差、速度データｚｖ（ｔｎ）と速度予測データｐｖ（ｔｎ）との差、および、角度データｚａ（ｔｎ）と角度予測データｐａ（ｔｎ）との差にそれぞれ重み付けして加算した値が最も小さい観測データＺ（ｔｎ）を予測データＰ（ｔｎ）に対応する物標の今回の観測データＺ（ｔｎ）として判定することもできる。
【０１１１】
［２．３．６．フィルタ部３６］
図２に示すフィルタ部３６は、物標の今回の観測データＺ（ｔｎ）を時間軸方向に平滑化して確定データＦ（ｔｎ）を導出する。例えば、フィルタ部３６は、物標の今回の観測データＺ（ｔｎ）とその予測データＰ（ｔｎ）とにそれぞれ重み付けした結果を加算した値を確定データＦ（ｔｎ）として導出することができる。
【０１１２】
例えば、フィルタ部３６は、下記式（１２）〜（１４）の演算によって、確定データＦ（ｔｎ）に含まれる距離確定データｆｒ（ｔｎ）、速度確定データｆｖ（ｔｎ）および角度確定データｆａ（ｔｎ）を求めることができる。なお、下記式（１２）〜（１４）において、Ｃｒ、Ｃｖ、Ｃａは重み付けのための係数であり、例えば、物標の挙動などによって変更される。
【数１０】
2018063130.tif 000012
【０１１３】
図６は、距離予測範囲Ａｒ（ｔ）と、距離予測データｐｒ（ｔ）と、距離データｚｒ（ｔ）と、距離確定データｆｒ（ｔ）との関係の一例を示す図である。図６に示すように、距離データｚｒ（ｔ）と距離予測データｐｒ（ｔ）との関係に基づいて距離確定データｆｒ（ｔ）が決定される。なお、図６では、距離予測範囲Ａｒ（ｔ）内の距離データｚｒ（ｔ）が時間的に連続性がある距離データｚｒとして判定され、また、誤差Δ（ｔ）の平均値やばらつき幅に基づいて距離予測範囲Ａｒ（ｔ）の大きさが変更されていることを示している。
【０１１４】
なお、フィルタ部３６は、物標の距離、速度および角度の真値に対するばらつきを抑えることができれば、上述した処理に限定されず、種々の変更が可能である。
【０１１５】
［２．３．７．出力部３７］
出力部３７は、各物標の確定データＦ（ｔｎ）を含むターゲット情報を車両制御装置２へ出力する。
【０１１６】
［３．データ処理部３３による処理］
次に、フローチャートを用いて、データ処理部３３が実行する処理の流れの一例を説明する。図７は、データ処理部３３が実行する処理手順の一例を示すフローチャートであり、繰り返し実行される処理である。
【０１１７】
図７に示すように、データ処理部３３の観測データ導出部３４は、フーリエ変換部３２で変換された周波数スペクトルに基づき、各物標との距離、速度および角度のデータのうち少なくとも一つのデータを含む今回の観測データＺ（ｔｎ）を導出する（ステップＳ１１）。また、データ処理部３３の連続性判定部３５は、各物標に対する今回の予測データＰ（ｔｎ）を算出する（ステップＳ１２）。
【０１１８】
さらに、連続性判定部３５は、各物標の過去の観測データ（例えば、Ｚ（ｔｎ−１）〜Ｚ（ｔｎ−Ｍ−１））の誤差平均値Δａｖ（例えば、距離誤差平均値Ｂｒ（ｔｎ−１）、速度誤差平均値Ｂｖ（ｔｎ−１）、角度誤差平均値Ｂａ（ｔｎ−１））を算出する（ステップＳ１３）。また、連続性判定部３５は、各物標の過去の観測データ（例えば、Ｚ（ｔｎ−１）〜Ｚ（ｔｎ−Ｍ−１））のばらつき幅Δｗ（例えば、ΔＲ、ΔＶ、ΔＡ）を算出する（ステップＳ１４）。
【０１１９】
連続性判定部３５は、各物標の過去の観測データの誤差平均値Δａｖおよびばらつき幅Δｗに基づいて、各物標に対する予測範囲Ａ（ｔｎ）の大きさ決定する（ステップＳ１５）。そして、連続性判定部３５は、ステップＳ１５において大きさが調整された予測範囲Ａ（ｔｎ）が予測データＰ（ｔｎ）と所定関係（例えば予測範囲Ａ（ｔｎ）が予測範囲Ａ（ｔｎ）の中心値）になるように予測範囲Ａ（ｔｎ）を設定する（ステップＳ１６）。なお、ステップＳ１１とステップＳ１２〜Ｓ１６との順番は逆であってもよい。また、ステップＳ１２〜Ｓ１４の順番やステップＳ１５、Ｓ１６の順番は入れ替えてもよい。
【０１２０】
次に、連続性判定部３５は、予測範囲Ａ（ｔｎ）に今回の観測データＺ（ｔｎ）があるか否かを判定する（ステップＳ１７）。連続性判定部３５は、予測範囲Ａ（ｔｎ）に今回の観測データＺ（ｔｎ）があると判定した場合（ステップＳ１７、Ｙｅｓ）、予測データＰ（ｔｎ）に最も近い観測データＺ（ｔｎ）を予測データＰ（ｔｎ）に対応する物標の観測データＺ（ｔｎ）として判定する（ステップＳ１８）。
【０１２１】
次に、フィルタ部３６は、物標の今回の観測データＺ（ｔ）を時間軸方向に平滑化して確定データＦ（ｔ）を導出する（ステップＳ１９）。そして、連続性判定部３５は、前回検出された物標の全ての予測範囲Ａ（ｔｎ）に対するステップＳ１７、Ｓ１８の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ２０）。
【０１２２】
全ての予測範囲Ａ（ｔｎ）に対する処理が終了していないと判定した場合（ステップＳ２０；Ｎｏ）、連続性判定部３５は、残りの予測範囲Ａ（ｔｎ）に対する処理を行うために、ステップＳ１７に戻る。一方、連続性判定部３５は、予測範囲Ａ（ｔｎ）に今回の観測データＺ（ｔｎ）がないと判定した場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、または、全ての予測範囲Ａ（ｔｎ）に対する処理が終了したと判定した場合（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）、データ処理部３３は、図７に示す処理を終了し、所定時間後にステップＳ１１の処理から繰り返し実行する。
【０１２３】
なお、上述した例では、レーダ装置１は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency  Modulated-Continuous  Wave）を用いて、物標を検出するが、レーダ装置１は、ＦＣＭ（Fast  Chirp  Modulation）方式のレーダ装置であってもよい。この場合、レーダ装置１は、周波数が連続して上昇または下降するチャープ波毎のビート信号ＳＢに対して２次元高速フーリエ変換処理を行って物標との距離および速度の加速値を含む観測データを導出する。
【０１２４】
以上のように、実施形態に係るレーダ装置１は、観測データ導出部３４（導出部の一例）と、予測部５１と、設定部５２と、判定部５３とを備える。観測データ導出部３４は、物標による反射波に基づいて物標のデータｚｒ（ｔ）、ｚｖ（ｔ）、ｚａ（ｔ）のうち少なくとも一つを含む観測データＺ（ｔ）を導出する。予測部５１は、観測データ導出部３４により導出される観測データＺ（ｔ）を予測した予測データＰ（ｔ）を生成する。設定部５２は、予測部５１により生成された予測データＰ（ｔ）に基づいて予測範囲Ａ（ｔ）を設定する。設定部５２は、観測データ導出部３４によって今回導出された観測データＺ（ｔｎ）が予測部５１によって予測された予測範囲（ｔｎ）内である場合に、観測データ導出部３４によって前回導出された観測データＺ（ｔｎ−１）と今回導出された観測データＺ（ｔｎ）とが時間的に連続する同一物標の観測データであると判定する。設定部５２は、観測データ導出部３４によって過去に導出された観測データＺ（ｔ）の誤差に基づいて予測範囲Ａ（ｔｎ）の大きさを決定する範囲決定部５７（決定部の一例）を備える。このように、レーダ装置１は、観測データＺ（ｔ）の誤差に応じて予測範囲Ａ（ｔ）の大きさを決定することから、観測データＺ（ｔ）の誤差が大きいような場合においても、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【０１２５】
また、設定部５２は、観測データ導出部３４によって過去に導出された観測データＺ（ｔ）の誤差平均値Δａｖ（例えば、Ｂｒ（ｔｎ−１）、Ｂｖ（ｔｎ−１）、Ｂａ（ｔｎ−１））を演算する。範囲決定部５７は、誤差平均値演算部５５によって演算された誤差平均値Δａｖが大きいほど予測範囲Ａ（ｔｎ）を小さくする。これにより、例えば、観測データＺの誤差平均値Δａｖが大きいような場合には予測範囲Ａ（ｔ）が小さくなるため、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【０１２６】
また、設定部５２は、観測データ導出部３４によって過去に導出された観測データＺ（ｔ）の誤差のばらつき幅Δｗ（例えば、ΔＲ、ΔＶ、ΔＡ）を演算するばらつき幅演算部５６を備える。範囲決定部５７は、ばらつき幅演算部５６によって演算されたばらつき幅Δｗが大きいほど予測範囲Ａ（ｔｎ）を小さくする。これにより、例えば、観測データＺの誤差Δの時間的な変動幅であるばらつき幅Δｗが大きいような場合には予測範囲Ａ（ｔ）が小さくなるため、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【０１２７】
また、範囲決定部５７は、誤差平均値演算部５５によって導出された誤差平均値Δａｖ（例えば、Ｂｒ（ｔｎ−１）、Ｂｖ（ｔｎ−１）、Ｂａ（ｔｎ−１））が閾値（例えば、Ｔｈｒ、Ｔｈｖ、Ｔｈａ）を超える場合に、予測範囲Ａ（ｔｎ）を小さくする。これにより、観測データＺの誤差平均値Δａｖが閾値以上になった場合に、予測範囲Ａ（ｔ）が小さくなるため、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【０１２８】
また、範囲決定部５７は、ばらつき幅演算部５６によって演算されたばらつき幅Δｗが大きいほど予測範囲Ａ（ｔｎ）を小さくする。これにより、観測データＺの誤差平均値Δａｖが閾値以上になった場合に、ばらつき幅Δｗが大きいほど予測範囲Ａ（ｔ）が小さくなるため、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【０１２９】
また、範囲決定部５７は、誤差平均値演算部５５によって導出された誤差平均値Δａｖにばらつき幅演算部５６によって演算されたばらつき幅Δｗの大きさに応じた重み付けを行って求めたスコアＣ（ｔｎ−１）に基づいて予測範囲Ａ（ｔｎ）を小さくする。このようにスコアに応じた大きさの予測範囲Ａ（ｔｎ）にすることができるため、重み付けを適切に調整することによって、物標の時間的な連続性を精度よく判定することができる。
【０１３０】
また、観測データＺ（ｔ）には、物標との距離、速度および角度のデータｚｒ（ｔ）、ｚｖ（ｔ）、ｚａ（ｔ）がそれぞれ含まれる。誤差平均値演算部５５は、データｚｒ（ｔ）、ｚｖ（ｔ）、ｚａ（ｔ）のそれぞれの誤差平均値であるＢｒ（ｔ）、Ｂｖ（ｔ）、Ｂａ（ｔ）を演算する。範囲決定部５７は、Ｂｒ（ｔ）、Ｂｖ（ｔ）、Ｂａ（ｔ）がそれぞれの閾値Ｔｈｒ、Ｔｈｖ、Ｔｈａを超える場合に、予測範囲Ａｒ（ｔ）、Ａｖ（ｔ）、Ａａ（ｔ）を小さくする。これにより、距離、速度および角度の３つの関係を総合的に考慮して、予測範囲Ａｒ（ｔ）、Ａｖ（ｔ）、Ａａ（ｔ）の大きさを適切に設定することができる。
【０１３１】
また、ばらつき幅演算部５６は、データｚｒ（ｔ）、ｚｖ（ｔ）、ｚａ（ｔ）のそれぞれの誤差Δｒ、Δｖ、Δｔのばらつき幅ΔＲ、ΔＶ、ΔＡを演算する。範囲決定部５７は、Ｂｒ（ｔｎ−１）、Ｂｖ（ｔｎ−１）、Ｂａ（ｔｎ−１）に対してばらつき幅ΔＲ、ΔＶ、ΔＡの大きさに応じた重み付けを行って加算してスコアＣ（ｔｎ−１）を求める。これにより、距離、速度および角度の３つの関係を総合的に考慮して、スコアに応じた大きさの予測範囲Ａｒ（ｔ）、Ａｖ（ｔ）、Ａａ（ｔ）を精度よく設定することができる。
【０１３２】
また、レーダ装置１は、フィルタ部３６（補正部の一例）を備える。フィルタ部３６は、観測データ導出部３４によって導出された観測データＺ（ｔ）を予測部５１によって予測された予測データＰ（ｔ）に基づいて補正し、当該補正結果を確定データＦ（ｔ）（確定データの一例）として出力する。設定部５２は、観測データＺ（ｔ）と当該観測データＺ（ｔ）を補正した確定データＦ（ｔ）との差を観測データＺ（ｔ）の誤差Δとして演算する。これにより、例えば、確定データＦ（ｔ）が真値に近いような場合において、観測データＺ（ｔ）の誤差Δを精度よく検出することができる。
【０１３３】
また、設定部５２は、観測データＺ（ｔ）と予測データＰ（ｔ）との差を観測データＺ（ｔ）の誤差Δとして演算する。これにより、例えば、確定データＦ（ｔ）よりも予測データＰ（ｔ）が真値に近いような場合において、観測データＺ（ｔ）の誤差Δを精度よく検出することができる。
【０１３４】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１３５】
１  レーダ装置
１０  送信部
２０  受信部
３０  信号処理部
３１  送信制御部
３２  フーリエ変換部
３３  データ処理部
３４  観測データ導出部（導出部の一例）
３５  連続性判定部
３６  フィルタ部（補正部の一例）
３７  出力部
４１  ピーク抽出部
４２  角度推定部
４３  ペアリング部
５１  予測部
５２  設定部
５３  判定部
５５  誤差平均値演算部
５６  ばらつき幅演算部
５７  範囲決定部（決定部の一例）
６０  記憶部
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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