(57)【要約】【課題】目標物の位置をより精度よく推定することができる推定装置、推定方法、およびプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の推定装置は、取得部と、導出部とを持つ。取得部は、レーダ装置により観測された目標物の観測情報を取得する。導出部は、前記取得部により取得された観測情報と、過去に導出した予測値と、第1の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、前記目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、導出した前記現在の予測値に基づいて前記目標物を追跡する導出部であって、前記第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、前記第１ゲインに代えて前記第１の手法とは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、前記目標物の現在の予測値を導出する。【選択図】図１
2019163954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ装置により観測された目標物の観測情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された観測情報と、過去に導出した予測値と、第1の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、前記目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、導出した前記現在の予測値に基づいて前記目標物を追跡する導出部であって、前記第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、前記第１ゲインに代えて前記第１の手法とは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、前記目標物の現在の予測値を導出する導出部と、
を備える推定装置。
【請求項２】
前記導出部は、前記現在の予測値を繰り返し導出し、カルマンフィルタとして機能する、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記指標値は、前記予測値に関する予測誤差共分散情報および前記観測情報に関する観測誤差共分散情報に含まれる位置に関する対角成分に基づく値である
請求項１または請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記指標値は、前記第１ゲインを示す情報に含まれる位置に関する対角成分に基づく値である、
請求項１または請求項２に記載の推定装置。
【請求項５】
前記導出部は、前記予測値に関する予測誤差共分散情報および前記観測情報に関する観測誤差共分散情報に含まれる位置に関する対角成分との比に基づいて、前記第２ゲインを導出する、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項６】
前記導出部は、前記予測値に関する予測誤差共分散マトリクスを、前記観測情報に関する予測誤差分散情マトリクスに前記観測情報に関する観測誤差共分散マトリクスを加算したマトリクスで除算することで、前記第１ゲインを導出する、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項７】
前記指標値は、前記目標物の距離方向に関する観測誤差の分布を示す指標値であり、
前記所定の条件は、前記指標値が方位角方向に関する観測誤差を示す指標値および仰角方向に関する観測誤差を示す指標値の一方または双方に比して所定度合以上大きいことである、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項８】
コンピュータが、
レーダ装置により観測された目標物の観測情報を取得し、
前記取得された観測情報と、過去に導出した予測値と、第1の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、前記目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、
導出した前記現在の予測値に基づいて前記目標物を追跡し、
前記第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、前記第１ゲインに代えて前記第１の手法とは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、前記目標物の現在の予測値を導出する、
推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
レーダ装置により観測された目標物の観測情報を取得し、
前記取得された観測情報と、過去に導出した予測値と、第1の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、前記目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、
導出した前記現在の予測値に基づいて前記目標物を追跡し、
前記第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、前記第１ゲインに代えて前記第１の手法とは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、前記目標物の現在の予測値を導出する、
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、推定装置、推定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、目標物に向けてレーダ装置が電波を放射し、目標物からの反射波を測定し、測定結果に基づいて、目標物の位置を推定する装置が知られている（例えば、特許文献１）。しかしながら、上記の装置は、目標物とレーダ装置との位置や、目標物の挙動によっては、精度よく目標物の位置を推定することができない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−２９０３４号公報
【特許文献２】特許第４０８０７２２号公報
【特許文献３】特開平９−９００２７号公報
【特許文献４】特開平２００２−９０４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、目標物の位置を、より精度よく推定することができる推定装置、推定方法、および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】
【０００５】
実施形態の推定装置は、取得部と、導出部とを持つ。取得部は、レーダ装置により観測された目標物の観測情報を取得する。導出部は、前記取得部により取得された観測情報と、過去に導出した予測値と、第1の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、前記目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、導出した前記現在の予測値に基づいて前記目標物を追跡する導出部であって、前記第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、前記第１ゲインに代えて前記第１の手法とは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、前記目標物の現在の予測値を導出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】推定システム１の機能構成の一例を示す図。
【図２】予測値の導出について説明するための図。
【図３】導出部２４により実行される処理の流れの一例を示す図。
【図４】レーダ装置から所定距離離れた目標物が、レーダ装置に対して横行する様子の一例を示す図。
【図５】レーダ装置の近距離（所定距離以内）に存在する目標物が、レーダ装置に対して横行する様子の一例を示す図。
【図６】比較例の推定装置と本実施形態の推定装置２０の処理結果の一例を示す図。
【図７】第２の実施形態の導出部２４により実行される処理の流れの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の推定装置、推定方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。推定装置は、観測情報に基づいて、航空機等の移動する目標物に対して、目標物の位置や速度等を推定することにより目標物を追跡する装置である。観測情報は、レーダ等の電波センサに代表される観測装置（例えばレーダ装置１０）により取得される情報である。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、推定システム１の機能構成の一例を示す図である。推定システム１は、レーダ装置１０と、推定装置２０とを備える。レーダ装置１０と、推定装置２０とは、有線または無線による通信を行うことにより、情報を送受信可能である。
【０００９】
レーダ装置１０は、不図示のアンテナや送受信部、処理部等を備える。アンテナは、例えば、マトリクス状にアンテナ素子が配置されたアレイアンテナである。レーダ装置は、アンテナに送信波（電波）を、空気中における所定の方向に向けて放射させ、電波が物体によって反射された反射波を受信させる。レーダ装置は、例えば、アンテナを回転駆動させたり、受信ビームを形成したりすることで、所望の方位角（例えば３６０度）の目標物の探索を行う。また、レーダ装置は、例えば、アンテナが電波を放射する際の方位角または仰角を設定し、設定した方位角または仰角の方向に電波を放射する。
【００１０】
送受信部は、周波数変換や電力増幅を行うことにより、所定の送信波を生成する。この送信波は、アンテナによって放射される。また、送受信部は、アンテナが受信した電波に応じた信号を取得する。送受信部は、取得した信号を処理部に出力する。
【００１１】
処理部は、送受信部に取得された信号を取得し、取得した信号に基づく観測情報を推定装置２０に送信する。観測情報には、アンテナによって受信された反射波の強度や、その反射波に対応する放射波が放射された距離、方位角、仰角等の情報を含む。
【００１２】
推定装置２０は、例えば、通信部２２と、導出部２４とを備える。通信部２２は、レーダ装置１０と通信する。通信部２２は、レーダ装置１０により送信された観測情報を取得する。
【００１３】
導出部２４は、レーダ装置１０から取得した観測情報と、過去に導出した予測値と、第１の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、導出した現在の予測値に基づいて目標物を追跡する。導出部２４は、第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、第１ゲインに代えて第１ゲインとは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、目標物の現在の予測値を導出する。
【００１４】
導出部２４は、導出した予測値に基づいて、目標物の位置を推定し、推定結果に基づいてレーダ装置１０が電波を放射する方向やスケジュールを決定し、決定した情報や推定した目標物の位置等をレーダ装置１０に送信する。導出部２４は、例えば、カルマンフィルタとして機能する。本実施形態では、一例として、線形カルマンフィルタを用いるものとするが、非線形カルマンフィルタを用いてもよい。
【００１５】
図２は、予測値の導出について説明するための図である。例えば、時刻ｔにおいて、導出部２４が予測値を導出する場合、時刻ｔ−１の予測値と、時刻ｔの観測値とがカルマンフィルタ２６に入力される。そして、時刻ｔ−１の予測値と、時刻ｔの観測値と、カルマンフィルタ２６において用いられるゲイン（第１ゲインまたは第２ゲイン）とに基づいて、時刻ｔの平滑値が導出される。また、導出された時刻ｔの平滑値に基づいて、時刻ｔの予測値が導出される。また、導出された時刻ｔの予測値は、次の処理において予測値として用いられる。
【００１６】
このように時刻ｔ−１の予測値（１ステップ前の予測値）から時刻ｔの平滑値を求める「平滑処理」と、時刻ｔの平滑値から時刻ｔの予測値（１ステップ先の予測値）を求める「予測処理」とが交互に繰り返される。
【００１７】
以下、導出部２４が行う処理の詳細について説明する。
【００１８】
［平滑処理（１ステップ前の予測値から平滑値を求める処理）］
導出部２４は、下記の式（１）から（４）に基づいて（第１の手法に基づいて）、カルマンゲインを導出する。式（１）において、Ｋ（ｋ）はカルマンゲインマトリクス、Ｐ（ｋ｜ｋ−１）は予測誤差共分散マトリクス、Ｈは観測マトリクス、Ｒ（ｋ）は観測雑音の共分散マトリクスである。
【００１９】
式（２）において、y~（ｋ）は残差ベクトル、ｙ（ｋ）は観測ベクトル、x^（ｋ｜ｋ−１）は予測ベクトル、Ｈは観測マトリクスである。式（３）において、x^（ｋ｜ｋ）は、平滑ベクトルである。また、式（４）において、Ｐ（ｋ｜ｋ）は平滑誤差共分散マトリクス、Ｉは単位マトリクス、ｋは現在の観測回数、ｋ−１は１ステップ前の観測回数である。
【００２０】
【数１】
2019163954.tif 000003
【００２１】
［予測処理（平滑値から１ステップ先の予測値を求める処理）］
導出部２４は、下記の式（５）および（６）に基づいて、時刻ｔの予測値をする。式（５）におけるx^（ｋ＋１｜ｋ）は予測ベクトル、x^（ｋ｜ｋ）は平滑ベクトル、Ｆ（ｋ）はダイナミクスマトリクスである。
【００２２】
式（６）におけるＰ（ｋ＋１｜ｋ）は予測誤差共分散マトリクス、Ｐ（ｋ｜ｋ）は平滑誤差共分散マトリクス、Ｑ（ｋ）は駆動雑音の誤差共分散マトリクス、Ｇ（ｋ）は入力マトリクス、ｋは現在の観測回数、ｋ−１は１ステップ前の観測回数である。
【００２３】
【数２】
2019163954.tif 000004
【００２４】
また、レーダ装置１０の観測情報は、極座標系で定義される。直交座標系のカルマンフィルタ２６が使用される場合、観測情報は直交座標系の観測情報に変換される。例えば、レーダ装置１０により取得された目標物の観測情報が、カルマンフィルタに用いられ目標物を追跡する場合、カルマンフィルタで使用される座標系は、目標運動（駆動雑音）に対応した直交座標系、またはレーダ装置１０の観測雑音に対応した極座標系が考えられるが、カルマンフィルタでは、直交座標系が使用されることが多い。極座標系が使用される場合、目標物が等速直線運動であっても非線形成分を考慮する必要があり、目標運動の記述には不向きであるためである。
【００２５】
導出部２４は、下記の式（７）から（９）に基づいて、極座標系の観測情報を直交座標系の観測情報に変換する。式（７）から（９）における、Ｒ（ｋ）は観測雑音の共分散マトリクス、σｒは距離誤差の標準偏差、σΦは角度誤差（方位角）の標準偏差、σθは角度誤差（仰角）の標準偏差、ｒは予測ベクトルx^（ｋ｜ｋ−１）の距離成分、Φは予測ベクトルx^（ｋ｜ｋ−１）の角度（方位角）成分、θは予測ベクトルx^（ｋ｜ｋ−１）の角度（仰角）成分、ｋは観測回数である。
【００２６】
【数３】
2019163954.tif 000005
【００２７】
［フローチャート］
図３は、導出部２４により実行される処理の流れの一例を示す図である。まず、導出部２４は、カルマンゲイン（第１ゲイン）を導出する（ステップＳ１００）。例えば導出部２４は、上記の式（１）を用いて、カルマンゲインを導出する。式（１０）から（１４）は、それぞれ、式（１）における、Ｋ（ｋ）、Ｐ（ｋ｜ｋ−１）、Ｒ（ｋ）、Ｈの詳細である。
【００２８】
【数４】
2019163954.tif 000006
【００２９】
次に、導出部２４は、ステップＳ１００で導出されたカルマンゲインが不安定な状態であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。すなわち、導出部２４は、カルマンゲインが所定の基準を満たすか否かを判定する。導出部２４は、以下の判定条件（ａ）から（ｃ）によりカルマンゲインが不安定な状態であるか否かを判定する。
【００３０】
判定条件とは、カルマンゲインの位置の対角成分の値が判定基準値以上であることである。導出部２４は、以下の判定条件（ａ）から（ｃ）を満たす場合、ステップＳ１０２で導出されたカルマンゲインが不安定な状態であると判定し、以下の判定条件（ａ）から（ｃ）のうち一つ以上の判定条件を満たさない場合、ステップＳ１０２で導出されたカルマンゲインが不安定な状態でない判定する。なお、以下の判定条件（ａ）から（ｃ）のうち、一以上の判定条件を満たす場合、ステップＳ１０２で導出されたカルマンゲインが不安定な状態であると判定してもよい。
【００３１】
判定条件（ａ）：Ｋ11≧Ｋａ
判定条件（ｂ）：Ｋ22≧Ｋｂ
判定条件（ｃ）：Ｋ33≧Ｋｃ
Ｋａ、Ｋｂ、Ｋｃは不安定な状態であるか否かの判定用の基準値（指標値）である。
【００３２】
ステップＳ１００で導出されたカルマンゲインが不安定な状態でない場合、導出部２４は、ステップＳ１００で導出されたカルマンゲインを採用して、「平滑処理」および「予測処理」を実行する（ステップＳ１０４）。
【００３３】
ステップＳ１００で導出されたカルマンゲインが不安定な状態である場合、導出部２４は、ステップＳ１００で導出されたカルマンゲインとは異なる第２の手法により導出されたカルマンゲイン（第２ゲイン）を採用して、「平滑処理」および「予測処理」を実行する（ステップＳ１０６）。例えば、式（１４）および（１５）を用いて、導出されたカルマンゲインが採用される。例えば、導出部は、式（１４）および（１５）に基づいて「Ｐ」および「Ｐ＋Ｒ」の対角成分の比より導出した値を、カルマンゲインＫ（ｋ）として採用する。なお、この場合におけるカルマンゲインの対角成分以外の値はゼロである。また、「Ｐ」は予測誤差分散マトリクス、「Ｒ」は観測誤差共分散マトリクスである。
【００３４】
【数５】
2019163954.tif 000007
【００３５】
上述した処理により、所定の範囲内のカルマンゲインを導出できる。そして、導出部２４は、導出したカルマンゲインに基づいて、目標物の位置を、より精度よく推定することができる。
【００３６】
図４は、レーダ装置から所定距離離れた目標物が、レーダ装置に対して横行する様子の一例を示す図である。図４は、方位角方向および距離方向に関する二次元平面における直交座標系での観測誤差分布の変化を示している。例えば、時刻ｔ〜時刻ｔ＋２において、レーダ装置から目標物までの距離は所定距離以上である場合に、目標物がレーダ装置に対して横行する（方位角方向に移動する）ものとする。この場合、後述する図５に示すような場合とは異なり、図４に示すように距離方向、角度方向、および仰角方向の誤差は、極端に異なることがない。このため、図３で説明したステップＳ１０２の処理で導出されたカルマンゲインは安定した状態となる。しかしながら、図５に示すような状況では、カルマンフィルタは不安定な状態となる場合がある。
【００３７】
図５は、レーダ装置の近距離（所定距離以内）に存在する目標物が、レーダ装置に対して横行する様子の一例を示す図である。図５は、方位角方向および距離方向に関する二次元平面における目標物と観測誤差分布の変化を示している。例えば、時刻ｔ〜時刻ｔ＋２において、目標物がレーダ装置に対して横行する（方位角方向に移動する）ものとする。例えば、観測雑音を極座標系から直交座標系へ変換する場合、目標物が極めて近距離でレーダ装置に対して横行するような場合、図５に示すように距離方向誤差に対して角度方向誤差が小さくなり、観測雑音共分散行列の要素が、時間経過とともに大きく変化する場合がある。
【００３８】
例えば、目標物がレーダから所定距離以内に存在している場合、距離に関する観測誤差分布に比べて、方位角方向または仰角方向に関する観測誤差分布は小さくなる場合がある。更に、目標物がレーダ装置に対して横行すると、方位角方向または仰角方向に関する観測誤差分布が、レーダ装置から見た距離に関する誤差分布より小さい状態が継続する。なぜなら、近距離に存在する目標物から受信した反射波の強度が、遠距離に存在する目標物から受信した反射波の強度よりも大きく、方位角方向または仰角方向に関する観測精度は距離方向に関する観測精度より高い場合があるためである。また、距離に関する観測誤差分布は、反射波の強度に依存せずに、サンプリングレートなどに依存するためである。
【００３９】
上記のように、距離方向に関する観測誤差分布に比べて、方位角方向または仰角方向に関する観測誤差分布が小さくなる場合の観測雑音共分散（Ｒ）は、方位角方向、仰角方向、および距離方向の観測誤差分布が同等の場合の観測雑音共分散（Ｒ）とは、異なる値（異常値）となる場合がある。例えば、異常値とである観測雑音共分散（Ｒ）を、カルマンゲインの導出に用いると、カルマンゲインの値が所定の範囲外となる場合がある。
【００４０】
カルマンフィルタにおけるカルマンゲインは、上述した式（１）に算出されるが、カルマンゲインは「予測誤差共分散（Ｐ）」と「予測誤差共分散（Ｐ）＋観測雑音共分散（Ｒ）」の比と考えることができる。このため、通常、カルマンゲインの位置に関する対角成分は、通常「０〜１」の範囲となる。また、対角成分以外の値は対角成分に対して小さい。
【００４１】
しかしながら、予測誤差共分散（Ｐ）に対して観測雑音共分散（Ｒ）の比率が大きく、且つ図５に示したように観測雑音共分散の要素成分の変化が大きい場合、（Ｐ）と（Ｐ＋Ｒ）の要素成分が大きく異なる場合がある。この場合、前述した式（１）の（Ｐ）・（Ｐ＋Ｒ）−１で導出されるカルマンゲインが不安定となる。例えば、カルマンゲインの位置に関する対角成分の値が、「０〜１」の範囲外となる場合がある。このような場合、目標物の追跡誤差が大きくなる可能性が高い。
【００４２】
これに対して、本実施形態の推定装置２０は、カルマンゲインの導出結果が不安定な状態であるか否かを判定し、不安定な状態であると判定した場合に、（Ｐ）および（Ｐ＋Ｒ）の対角成分の比に基づいて、カルマンゲインを導出する。また、推定装置２０は、対角成分以外の値をゼロに設定する。上記処理により、カルマンゲインの導出結果が不安定となる状態を回避することができる。この結果、目標物がレーダ装置１０から近距離の位置に存在していたり、レーダ装置１０に対して横行していたりする場合であっても、カルマンゲインが不安定となることを抑制し、精度よく目標物を追跡することができる。
【００４３】
図６は、比較例の推定装置と本実施形態の推定装置２０の処理結果の一例を示す図である。図６は、レーダ装置から近距離に存在する目標物を追跡した際に導出されたカルマンゲインを示している。図６の上図は、比較例の推定装置により導出されたカルマンゲインを示し、図６の下図は、本実施形態の推定装置２０により導出されたカルマンゲインを示している。図６の縦軸は目標物の追跡に用いられたカルマンゲインを示し、横軸は時間を示している。
【００４４】
比較例の推定装置は、カルマンゲインが不安定な状態であるか否かに関わらず導出したカルマンゲインが目標物の追跡に用いられる。この目標物の追跡に用いられるカルマンゲインは、所定の範囲Ｒ（例えば「０〜１」）の範囲外となる場合がある。すなわち、比較例の推定装置は、不安定な状態のカルマンゲインに基づいて、目標物の追跡が行うため、精度よく目標物を追跡することができない場合があった。
【００４５】
これに対して、本実施形態の推定装置２０は、カルマンゲインが不安定な状態であるか否かを判定し、不安定な状態である場合には、対角成分の比を用いて所定の範囲Ｒに収まるカルマンゲインを導出する。そして、所定の範囲Ｒに収まるカルマンゲインに基づいて目標物の追跡を行うため、精度よく目標物を追跡することができる。
【００４６】
以上説明した第１実施形態によれば、導出部２４、第１ゲインを示す情報に含まれる位置に関する対角成分に基づく値が、所定の基準を満たさない場合、第２ゲインに基づいて、目標物の現在の予測値を導出することにより、標物の位置を、より精度よく推定することができる。
【００４７】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、カルマンゲインの導出結果が不安定となる判定条件は、「位置に関する対角成分の値が、不安定な状態（例えば、所定の基準範囲外）であること」である。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【００４８】
図７は、第２の実施形態の導出部２４により実行される処理の流れの一例を示す図である。まず、導出部２４は、位置に関する対角成分の値を導出する（ステップＳ２００）。位置に関する対角成分の値とは、導出部２４が目標物を追跡する際の処理において導出される値である。例えば、位置に関する対角成分の値とは、「予測誤差分散マトリクス（Ｐ）」および／または「観測誤差共分散マトリクス（Ｒ）」の対角成分の値や、対角成分から導出された値、対角成分の比である。
【００４９】
次に、導出部２４は、ステップＳ１００で導出された位置に関する対角成分が不安定な状態であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。例えば、導出部２４は、ステップＳ１００で導出された位置に関する対角成分が所定の基準を満たすか否かを判定する。
【００５０】
ステップＳ２００で導出された位置に関する対角成分が不安定な状態でない場合、導出部２４は、通常通りに（ステップＳ１００の処理と同様に）カルマンゲインを導出し、導出したカルマンゲインを採用して、「平滑処理」および「予測処理」を実行する（ステップＳ２０４）。
【００５１】
ステップＳ２００で導出された位置に関する対角成分が不安定な状態である場合、導出部２４は、例えば、対角成分の比を用いて値を導出し、導出した値をカルマンゲインとして採用して、「平滑処理」および「予測処理」を実行する（ステップＳ２０６）。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。
【００５２】
以上説明した第２実施形態によれば、導出部２４は、予測値に関する予測誤差共分散情報および観測情報に関する観測誤差共分散情報に含まれる位置に関する対角成分に基づく値が、所定の基準を満たさない場合、第２ゲインに基づいて、目標物の現在の予測値を導出することにより、第１の実施形態と同様の効果を奏することできる。
【００５３】
また、上述した例では、導出部２４は、位置に関する対角成分の値が、不安定な状態であるか否かを判定したが、これに代えて、目標物の距離方向に関する観測誤差を示す指標が、方位角方向に関する観測誤差を示す指標および仰角方向に関する観測誤差を示す指標の一方または双方に比して所定度合以上大きいと判定した場合に第２ゲインに基づいて、目標物の現在の予測値を導出してもよい。また、例えば、導出部２４は、目標物の距離方向に関する観測誤差を示す指標が、方位角方向に関する観測誤差を示す指標と仰角方向に関する観測誤差を示す指標とを統合した指標とを比較し、比較結果に基づいて第２ゲインを導出（または採用）するか否かを判定してもよい。
【００５４】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、推定装置２０は、レーダ装置１０により観測された目標物の観測情報を取得する通信部２２と、通信部２２により取得された観測情報と、過去に導出した予測値と、第1の手法で導出した第１ゲインとに基づいて、目標物の現在の予測値を繰り返し導出し、導出した現在の予測値に基づいて目標物を追跡する導出部２４であって、第１ゲインを評価するための指標値が所定の基準を満たさない場合に、第１ゲインに代えて第１ゲインとは異なる第２の手法に基づいて導出した第２ゲインに基づいて、目標物の現在の予測値を導出する導出部２４とを持つことにより、目標物の位置を、より精度推定することができる。
【００５５】
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】
【００５６】
１…推定システム、１０…レーダ装置、２２…通信部、２４…導出部
【図１】
2019163954.tif 000008
【図２】
2019163954.tif 000009
【図３】
2019163954.tif 000010
【図４】
2019163954.tif 000011
【図５】
2019163954.tif 000012
【図６】
2019163954.tif 000013
【図７】
2019163954.tif 000014