(57)【要約】【課題】精度を維持しつつ処理負荷を軽減することができる推定演算装置および推定演算プログラムを提供すること。【解決手段】実施形態の推定演算装置は、α‐βフィルタ処理部と、カルマンフィルタ処理部と、拡張カルマンフィルタ処理部と、第１選択部とを持つ。α‐βフィルタ処理部は、レーダ装置から取得した目標物の観測データに対して、α‐βフィルタを行って目標物の推定位置座標、推定速度、および旋回半径を導出する。カルマンフィルタ処理部、および拡張カルマン処理部は、レーダ装置から取得した観測データから、目標物の推定位置座標、および推定速度を導出する。第１選択部は、α‐βフィルタ処理部が導出した旋回半径が閾値より大きい場合、カルマンフィルタ処理部にカルマンフィルタ処理を行わせ、α‐βフィルタ処理部が導出した旋回半径が閾値より小さい場合、拡張カルマンフィルタ処理部に拡張カルマンフィルタ処理を行わせる。【選択図】図１
2019158838.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ装置から取得した目標物の観測データに対して、α‐βフィルタを行って目標物の推定位置座標、推定速度、および旋回半径を導出するα‐βフィルタ処理部と、
レーダ装置から取得した観測データに対して、カルマンフィルタ処理を行って前記目標物の推定位置座標、および推定速度を導出するカルマンフィルタ処理部と、
レーダ装置から取得した観測データに対して、拡張カルマンフィルタ処理を行って前記目標物の推定位置座標、および推定速度を導出する拡張カルマンフィルタ処理部と、
前記α‐βフィルタ処理部が導出した前記旋回半径が閾値より大きい場合、前記カルマンフィルタ処理部に前記カルマンフィルタ処理を行わせ、前記α‐βフィルタ処理部が導出した前記旋回半径が閾値より小さい場合、前記拡張カルマンフィルタ処理部に前記拡張カルマンフィルタ処理を行わせる、第１選択部と、
を備える推定演算装置。
【請求項２】
前記第１選択部により前記推定位置座標、および前記推定速度を導出する前記カルマンフィルタ処理部と、前記拡張カルマンフィルタ処理部とが切り替えられた後、所定のフィルタリング収束期間の間、前記α‐βフィルタ処理部の導出結果である前記推定位置座標、および前記推定速度を出力する第２選択部を更に備える、
請求項１に記載の推定演算装置。
【請求項３】
前記第２選択部は、前記カルマンフィルタ処理部から前記拡張カルマンフィルタ処理部に切り替えられてから、動作を開始した前記拡張カルマンフィルタ処理部の前記拡張カルマンフィルタ処理が収束した時点まで、前記α‐βフィルタ処理部の導出した前記推定位置座標、および前記推定速度を出力し、
前記拡張カルマンフィルタ処理部から前記カルマンフィルタ処理部に切り替えられてから、動作を開始した前記カルマンフィルタ処理部の前記カルマンフィルタ処理が収束した時点まで、前記α‐βフィルタ処理部の導出した前記推定位置座標、および前記推定速度を出力する、
請求項２記載の推定演算装置。
【請求項４】
コンピュータに、
レーダ装置から取得した目標物の観測データに対して、α‐βフィルタ処理を行って目標物の推定位置座標、推定速度、および旋回半径を導出させ、
レーダ装置から取得した観測データに対して、カルマンフィルタ処理を行って前記目標物の推定位置座標、および推定速度を導出させ、
レーダ装置から取得した観測データに対して、拡張カルマンフィルタ処理を行って前記目標物の推定位置座標、および推定速度を導出させ、
前記α‐βフィルタ処理で導出した前記旋回半径が閾値より大きい場合、前記カルマンフィルタ処理を行わせ、前記α‐βフィルタ処理で導出した前記旋回半径が閾値より小さい場合、前記拡張カルマンフィルタ処理を行わせる、
推定演算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、推定演算装置および推定演算プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
移動している目標物をレーダ等によって観測し、予測フィルタにより目標物の未来位置を予測する技術が開示されている。
【０００３】
従来の技術では、フィルタの推定精度によっては一定の推定精度を満たさない可能性があることから、複数の予測フィルタのうちどの予測フィルタを用いるかを慎重に選択する必要があり、処理負荷が大きくなる場合があった。また、目標物が旋回や直進を繰り返す場合、目標物の速度推定の精度向上のために、多数の観測ポイントのデータが必要になる場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特公昭５５−９５１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、精度を維持しつつ処理負荷を軽減することができる推定演算装置および推定演算プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の推定演算装置は、α‐βフィルタ処理部と、カルマンフィルタ処理部と、拡張カルマンフィルタ処理部と、第１選択部とを持つ。α‐βフィルタ処理部は、レーダ装置から取得した目標物の観測データに対して、α‐βフィルタを行って目標物の推定位置座標、推定速度、および旋回半径を導出する。カルマンフィルタ処理部は、レーダ装置から取得した観測データに対して、カルマンフィルタ処理を行って目標物の推定位置座標、および推定速度を導出する。拡張カルマンフィルタ処理部は、レーダ装置から取得した観測データに対して、拡張カルマンフィルタ処理を行って目標物の推定位置座標、および推定速度を導出する。第１選択部は、α‐βフィルタ処理部が導出した旋回半径が閾値より大きい場合、カルマンフィルタ処理部にカルマンフィルタ処理を行わせ、α‐βフィルタ処理部が導出した旋回半径が閾値より小さい場合、拡張カルマンフィルタ処理部に拡張カルマンフィルタ処理を行わせる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】推定演算装置１００を示す機能構成図。
【図２】目標物ＯＢの軌跡の一例を示す図。
【図３】第１選択部１３０および第２選択部１６０による選択処理の一例を示すタイミングチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施形態の推定演算装置および推定演算プログラムを、図面を参照して説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態の推定演算装置１００の機能構成を示す図である。推定演算装置１００は、例えば、取得部１１０と、α‐βフィルタ処理部１２０と、第１選択部１３０と、カルマンフィルタ処理部１４０と、拡張カルマンフィルタ処理部１５０と、第２選択部１６０とを持つ。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００１０】
α‐βフィルタ処理部１２０は、α‐βフィルタを行って目標物ＯＢの推定位置座標、推定速度、および旋回半径Ｒを導出する。目標物ＯＢとは、例えば、主に直線軌道や旋回軌道で飛翔する飛翔体である。カルマンフィルタ処理部１４０は、レーダ装置から取得した観測データに対して、目標物ＯＢが直線軌道で移動することを前提としたカルマンフィルタ処理を行って目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出する。拡張カルマンフィルタ処理部１５０は、レーダ装置から取得した観測データに対して、目標物ＯＢが旋回軌道で移動することを前提とした拡張カルマンフィルタ処理を行って目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出する。
【００１１】
推定演算装置１００は、目標物ＯＢを観測するレーダ装置２００からの観測データに基づいて、目標物ＯＢの推定速度、および推定位置座標を導出し、導出結果を表示装置３００に出力する。
【００１２】
取得部１１０は、レーダ装置２００から観測データを取得し、α‐βフィルタ処理部１２０に出力する。α‐βフィルタ処理部１２０は、所定の動作間隔で、観測データのうち、少なくとも任意の３つの時点の観測データに対してα‐βフィルタ処理を行って、目標物ＯＢの推定位置座標、推定速度、および旋回半径Ｒを導出する。α‐βフィルタ処理部１２０は、フィルタ処理結果を第１選択部１３０と、第２選択部１６０に出力する。
【００１３】
第１選択部１３０は、α‐βフィルタ処理部１２０から入力された旋回半径Ｒに基づいて、カルマンフィルタ処理部１４０または拡張カルマンフィルタ処理部１５０のいずれかに、レーダ装置２００からの観測データを出力して処理させる。より具体的には、第１選択部１３０は、α‐βフィルタ処理部１２０が導出した旋回半径Ｒが閾値以上である場合、カルマンフィルタ処理部１４０にカルマンフィルタ処理を行わせ、α‐βフィルタ処理部１２０が導出した旋回半径Ｒが閾値未満である場合、拡張カルマンフィルタ処理部１５０に拡張カルマンフィルタ処理を行わせる。このように、第１選択部１３０は、旋回半径Ｒに基づいて目標物ＯＢの推定位置座標および推定速度を導出する処理部を切り替える。
【００１４】
カルマンフィルタ処理部１４０は、レーダ装置２００からの観測データに対して直進モデルのカルマンフィルタ処理を実行し、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出する。
【００１５】
拡張カルマンフィルタ処理部１５０は、レーダ装置２００からの観測データに対して旋回モデルの拡張カルマンフィルタ処理を実行し、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出する。
【００１６】
第２選択部１６０は、α‐βフィルタ処理部１２０、カルマンフィルタ処理部１４０、拡張カルマンフィルタ処理部１５０のいずれか１つの導出結果、または組合せを、推定演算装置１００の推定演算結果として表示装置３００に出力する。
【００１７】
以下、カルマンフィルタ処理部１４０および拡張カルマンフィルタ処理部１５０が行う処理の原理について簡単に説明する。
【００１８】
カルマンフィルタ処理部１４０は、目標物ＯＢの動きを直進モデルに当てはめ、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出する。カルマンフィルタ処理部１４０の備える状態空間モデルは、下記の式（１）および式（２）によって示される。
【００１９】
【数１】
2019158838.tif 000003
【００２０】
ここで、ｘ（ｋ）は観測時刻ｔｋにおける目標物ＯＢの状態ベクトル、ＡとＢはそれぞれ観測時刻ｔｋ１からｔｋ＋１における遷移行列と駆動行列、ｕ（ｋ）は観測時刻ｔｋにおける目標物ＯＢの制御入力ベクトル、ｖ（ｋ）は観測時刻ｔｋにおける平均０、且つ、共分散行列Ｑ(ｋ)の正規分布に従うシステム雑音ベクトル、ｙ(ｋ)は観測時刻ｔｋにおける観測ベクトル、Ｃは観測時刻ｔｋ１からｔｋ＋１における観測行列、ｗ(ｋ)は、観測時刻ｔｋにおける平均０であって、共分散行列Ｒ(ｋ)の正規分布に従う観測雑音ベクトルである。
【００２１】
カルマンフィルタ処理部１４０は、式（３）、（４）で表される予測ステップと、式（５）〜（７）で表される更新ステップとを交互に行うことで状態推定値を算出する。
【００２２】
【数２】
2019158838.tif 000004
【００２３】
なお、式（３）では、観測時刻ｔｋにおける事前状態推定値を算出し、式（４）では、観測時刻ｔｋにおける事前誤差共分散行列を算出する。
【００２４】
【数３】
2019158838.tif 000005
【００２５】
なお、式（５）では、カルマンゲイン行列を算出し、式（６）では、状態推定値を算出し、式（７）では、事後誤差共分散行列を算出する。
【００２６】
カルマンフィルタ処理部１４０では、状態推定値の精度を表す誤差共分散行列（Ｐ（ｋ））によって、得られた状態推定値がどの程度の信頼性を持つかを定量的に判断することができる。
【００２７】
拡張カルマンフィルタ処理部１５０は、目標物ＯＢの動きを旋回モデルに当てはめ、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出する。拡張カルマンフィルタ処理部１５０の備える状態空間モデルは、下記の式（８）および式（９）によって示される。
【００２８】
【数４】
2019158838.tif 000006
【００２９】
ここで、ｆ(ｘ（ｋ），ｕ（ｋ）)はｘ（ｋ）およびｕ（ｋ）の非線形関数であり、ｈ(ｘ（ｋ）)はｘ（ｋ）の非線形関数である。
【００３０】
拡張カルマンフィルタ処理部１５０は、下記の時間更新式を用いる、式（１０）〜（１３）で表される予測ステップと、式（１４）〜（１６）で表される更新ステップとを交互に行うことで状態推定値を算出する。
【００３１】
【数５】
2019158838.tif 000007
【００３２】
なお、式（１０）では、事前状態推定値を算出し、式（１１）および式（１２）では、線形近似を行い、式（１３）では、事前誤差共分散行列を算出する。
【００３３】
【数６】
2019158838.tif 000008
【００３４】
なお、式（１４）では、カルマンゲイン行列を算出し、式（１５）では、状態推定値を算出し、式（１６）では、事後誤差共分散行列を算出する。
【００３５】
拡張カルマンフィルタ処理部１５０は、カルマンフィルタ処理部１４０と同様に、状態推定値の精度を表す誤差共分散行列（Ｐ（ｋ））によって、得られた状態推定値がどの程度の信頼性を持つかを定量的に判断することができる。
【００３６】
以下、図２を用いて、α‐βフィルタ処理部１２０の目標物ＯＢの旋回半径Ｒの導出例について説明する。図２は、目標物ＯＢの軌跡の一例を示す図である。図２のｐ（ｉ）、ｐ（ｉ−１）、およびｐ（ｉ−２）はレーダ装置２００から出力された目標物ＯＢの連続した３つの観測ポイントの位置座標を示す。なお、ｐ（ｉ）は、時刻ｔ（ｉ）における３次元の位置座標を示しており、例えば、ｐ（ｉ）＝（ｘｔ（ｉ）、ｙｔ（ｉ）、ｚｔ（ｉ））のように示すことができる。α‐βフィルタ処理部１２０は、３つの観測ポイントｐ（ｉ）、ｐ（ｉ−１）、およびｐ（ｉ−２）から、例えば、式（１７）に基づいて、目標物ＯＢの旋回半径Ｒおよび、目標物ＯＢの旋回円（球）の中心点Ｃを導出する。式中の||・||は行列のユークリッドノルム、ｄｅｔ（ａ,ｂ）はベクトルａおよびｂの外積を表す。
【００３７】
【数７】
2019158838.tif 000009
【００３８】
α‐βフィルタ処理部１２０は、導出した目標物ＯＢの旋回半径Ｒを第１選択部１３０に出力する。
【００３９】
第１選択部１３０は、α‐βフィルタ処理部１２０が導出した目標物ＯＢの旋回半径Ｒに基づいて、目標物ＯＢの運動状態を検出して、目標物ＯＢが旋回状態であるか、直進状態であるかを判定する。第１選択部１３０は、例えば、α‐βフィルタ処理部１２０の導出した目標物ＯＢの旋回半径Ｒが予め設定された閾値以上である場合には、目標物ＯＢの運動状態が直進状態であると判定し、カルマンフィルタ処理部１４０に、レーダ装置２００からの観測データを出力する。また、第１選択部１３０は、例えば、α‐βフィルタ処理部１２０の導出した、目標物ＯＢの旋回半径Ｒが閾値未満である場合には、目標物ＯＢの運動状態が旋回状態であると判定し、拡張カルマンフィルタ処理部１５０に、レーダ装置２００からの観測データを出力する。
【００４０】
以下、図３を用いて、第１選択部１３０の選択処理および、第２選択部１６０の計算処理について説明する。図３は、第１選択部１３０によって行われる、選択処理の一例を示すタイミングチャートである。
【００４１】
図３（ａ）は、目標物ＯＢの運動状態の変化の一例を示す。図３（ａ）は、例えば、α‐βフィルタ処理部１２０の導出した目標物ＯＢの旋回半径Ｒに基づいて、第１選択部１３０によって、目標物ＯＢの運動状態が、時間ｔ０〜ｔ１までは直進状態であり、時間ｔ１〜ｔ３までは旋回状態であり、時間ｔ３〜ｔ５までは再度直進状態であると判定されたことを示す。なお、推定演算装置１００による目標物ＯＢの速度推定計算処理は、時間ｔ０以前から行われているものとする。
【００４２】
図３（ｂ）は、カルマンフィルタ処理部１４０がカルマンフィルタ処理を行うタイミングを示す。また、図３（ｃ）は、拡張カルマンフィルタ処理部１５０が拡張カルマンフィルタ処理を行うタイミングを示す。また、図３（ｄ）はα‐βフィルタ処理部１２０がα‐βフィルタ処理を継続的に行っていることを示す。図３（ｂ）〜（ｄ）に示すように、α‐βフィルタ処理部１２０は常時フィルタ処理を行っており、カルマンフィルタ処理部１４０および、拡張カルマンフィルタ処理部１５０は、いずれか一方のみがフィルタ処理を行う。
【００４３】
図３（ｅ）は、第２選択部１６０が、推定演算装置１００の推定演算結果として表示装置３００に出力する導出結果が、α‐βフィルタ処理部１２０、カルマンフィルタ処理部１４０、および拡張カルマンフィルタ処理部１５０のいずれであるかを示す。図３（ｅ）は、例えば、時間ｔ０〜ｔ１まではカルマンフィルタ処理部１４０のカルマンフィルタ処理結果を、時間ｔ１〜ｔ２まで、および時間ｔ３〜ｔ４まではα‐βフィルタ処理部１２０のα‐βフィルタ処理結果を、時間ｔ４〜ｔ５までは拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理結果を用いることを示す。
【００４４】
以下、より詳細な、第２選択部１６０の選択処理内容について説明する。第１選択部１３０は、時間ｔ０より前の時点で、α‐βフィルタ処理部１２０のα‐βフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの運動状態が直進状態であると判定する。したがって、第２選択部１６０は、時間ｔ０〜ｔ１の間、カルマンフィルタ処理部１４０のカルマンフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。
【００４５】
第２選択部１６０は、時間ｔ１の時点で、α‐βフィルタ処理部１２０のα‐βフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。このとき、第１選択部１３０は、α‐βフィルタ処理部１２０の導出したα‐βフィルタ処理結果である旋回半径Ｒ、および対象物ＯＢの速度Ｖｔ１、状態ベクトルｘ（ｋ）、システム雑音ベクトルｖ（ｋ）を拡張カルマンフィルタ処理部１５０に出力する。第２選択部１６０は、拡張カルマンフィルタ処理部１５０から十分に高い精度の拡張カルマンフィルタ処理結果が取得できるまで（時間ｔ１〜ｔ２）、α‐βフィルタ処理部１２０のα‐βフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。
【００４６】
なぜならば、拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理は、処理結果が収束するまで一定時間を要するためである。したがって、第２選択部１６０は、拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理結果が収束した後（時間ｔ２〜ｔ３）は、拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理結果が収束したか否かは、例えば、拡張カルマンフィルタ処理部１５０が拡張カルマンフィルタ処理結果をモニタリングして、収束したか否かを判定してもよいし、拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理の開始から、所定のフィルタリング収束期間が経過した場合に拡張カルマンフィルタ処理結果が収束したと判定してもよい。
【００４７】
同様に、第２選択部１６０は、時間ｔ３の時点で、α‐βフィルタ処理部１２０のα‐βフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。このとき、第１選択部１３０は、α‐βフィルタ処理部１２０の導出したα‐βフィルタ処理結果である状態ベクトルｘ（ｋ）、システム雑音ベクトルｖ（ｋ）をカルマンフィルタ処理部１４０に出力する。第２選択部１６０は、カルマンフィルタ処理部１４０から十分に高い精度のカルマンフィルタ処理結果が取得できるまで（時間ｔ３〜ｔ４）、α‐βフィルタ処理部１２０のα‐βフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。
【００４８】
カルマンフィルタ処理部１４０のフィルタリング処理は、拡張カルマンフィルタ処理部１５０の拡張カルマンフィルタ処理と同様に、一定時間を要する。また、第２選択部１６０は、カルマンフィルタ処理部１４０のカルマンフィルタ処理結果が収束した時間ｔ４以降、カルマンフィルタ処理部１４０のカルマンフィルタ処理結果に基づいて、目標物ＯＢの推定位置座標、および推定速度を導出し、表示装置３００に出力する。カルマンフィルタ処理部１４０のカルマンフィルタ処理結果が収束したか否かは、例えば、カルマンフィルタ処理部１４０がカルマンフィルタ処理結果をモニタリングして、収束したか否かを判定してもよいし、カルマンフィルタ処理部１４０のカルマンフィルタ処理の開始から、所定のフィルタリング収束期間が経過した場合にカルマンフィルタ処理結果が収束したと判定してもよい。
【００４９】
以上、本実施形態の推定演算装置１００は、レーダ装置２００から出力された少なくとも３点以上の観測データから、α‐βフィルタ処理部１２０によって幾何的に旋回半径Ｒを導出することによって、旋回半径Ｒの推定誤差の低減させることができる。また、本実施形態の第１選択部１３０によって、導出された旋回半径Ｒに基づいて、カルマンフィルタ処理部１４０、および拡張カルマンフィルタ処理部１５０のどちらでフィルタ処理を行うかの切替処理を行うことで、目標物ＯＢが直進している場合であっても、旋回している場合であっても速度推定計算の精度を向上させることができる。また、本実施形態の推定演算装置１００は、少なくとも３点以上の観測データからα‐βフィルタ処理部１２０による旋回半径Ｒが導出できることから、第１選択部１３０による選択処理に伴うフィルタ切替に要する時間を最低限の時間に抑えることができる。
【００５０】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、レーダ装置から取得した目標物の観測データに対して、α‐βフィルタを行って目標物の推定位置座標、推定速度、および旋回半径Ｒを導出するα‐βフィルタ処理部１２０と、レーダ装置から取得した観測データに対して、カルマンフィルタ処理を行って目標物の推定位置座標、および推定速度を導出するカルマンフィルタ処理部１４０と、レーダ装置から取得した観測データに対して、拡張カルマンフィルタ処理を行って目標物の推定位置座標、および推定速度を導出する拡張カルマンフィルタ処理部１５０と、α‐βフィルタ処理部１２０が導出した旋回半径Ｒが閾値より大きい場合、カルマンフィルタ処理部１４０にカルマンフィルタ処理を行わせ、α‐βフィルタ処理部１２０が導出した旋回半径Ｒが閾値より小さい場合、拡張カルマンフィルタ処理部１５０に拡張カルマンフィルタ処理を行わせる、第１選択部１３０とを備えることにより、速度推定の精度を維持しつつ処理負荷を軽減することができる。
【００５１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５２】
１００…推定演算装置、１１０…取得部、１２０…α‐βフィルタ処理部、１３０…第１選択部、１４０…カルマンフィルタ処理部、１５０…拡張カルマンフィルタ処理部、１６０…第２選択部、２００…レーダ装置、３００…表示装置、ＯＢ…目標物、Ｒ…旋回半径
【図１】
2019158838.tif 000010
【図２】
2019158838.tif 000011
【図３】
2019158838.tif 000012