(57)【要約】【課題】目標追尾装置において、新目標発生頻度、誤信号発生頻度に応じた最適な仮説縮小法を選択する手段と、観測ベクトルの位置や既追尾目標の類識別結果に応じた新目標発生頻度設定手段を提供する。【解決手段】従来の目標追尾装置の仮説縮小部２１に最適な仮説縮小法を提供する仮説縮小法設定部１９、仮説縮小法データベース２０を取り付ける。また、新目標発生頻度算出部１７ａに目標観測装置２、位置別新目標発生頻度データベース２３、目標類識別装置２４、目標別新目標発生頻度データベース２５を取り付け、観測ベクトルの位置情報、ならびに既追尾目標の類識別結果に応じた新目標発生頻度値を設定する。【選択図】        図２
2004150926.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数目標の航跡を推定する目標追尾装置において、
レーダ等の目標観測装置からの出力（観測ベクトル）と航跡との相関をとる観測ベクトル選択部と、
前記観測ベクトルの航跡相関結果とクラスタ内の仮説状況からクラスタの新設・統合を行うクラスタ新設・統合部と、
クラスタ内の前記観測ベクトルと、前記クラスタ内の仮説状況からクラスタ内の航跡と観測ベクトルの相関可能性を表したクラスタ内ゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部と、
前記クラスタ内ゲート内判定行列からクラスタ内航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、
１サンプリング前の仮説更新状況と目標観測装置からの探知確率とシステム内のクラスタ更新状況から新目標発生頻度を算出する新目標発生頻度算出部と、
前記クラスタ内航跡相関行列と前記クラスタ内の仮説状況と前記新目標発生頻度と誤信号発生頻度から仮説の更新・信頼度計算を行う仮説更新部と、
誤警報確率と前記新目標発生頻度に応じた最適な仮説縮小法を提供する仮説縮小法データベースと、
最適な仮説縮小法を仮説縮小部に設定する仮説縮小法設定部と、
クラスタ内の仮説状況から設定された仮説縮小法にて仮説を縮小する仮説縮小部と、
クラスタ内の仮説状況から信頼度の高い航跡を抽出して目標表示装置に表示させる航跡決定部と、
を備える目標追尾装置。
【請求項２】
複数目標の航跡を推定する目標追尾装置において、
レーダ等の目標観測装置からの出力（観測ベクトル）と航跡との相関をとる観測ベクトル選択部と、
前記観測ベクトルの航跡相関結果とクラスタ内の仮説状況からクラスタの新設・統合を行うクラスタ新設・統合部と、
クラスタ内の前記観測ベクトルと、前記クラスタ内の仮説状況からクラスタ内の航跡と観測ベクトルの相関可能性を表したクラスタ内ゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部と、
前記クラスタ内ゲート内判定行列からクラスタ内航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、
前記観測ベクトルの位置による新目標発生頻度データを提供する位置別新目標発生頻度データベースと、
目標の種類による目標周辺の目標発生頻度データを提供する目標別新目標発生頻度データベースと、
観測ベクトルの位置または目標類識別装置の目標類識別情報に応じた適切な新目標発生頻度をそれらデータベースから選択できるようにした新目標発生頻度算出部と、
クラスタ内航跡相関行列とクラスタ内の仮説状況と新目標発生頻度と誤信号発生頻度から仮説の更新・信頼度計算を行う仮説更新部と、
誤警報確率と新目標発生頻度に応じた最適な仮説縮小法を提供する仮説縮小法データベースと、
最適な仮説縮小法を仮説縮小部に設定する仮説縮小法設定部と、
クラスタ内の仮説状況から設定された仮説縮小法にて仮説を縮小する仮説縮小部と、
クラスタ内の仮説状況から信頼度の高い航跡を抽出して目標表示装置に表示させる航跡決定部と、
を備える目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダ等の目標観測装置を通して得られる観測ベクトルから、複数目標の航跡を推定する目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の目標追尾装置では、目標観測装置で探知された観測ベクトル（探知データの位置ベクトル）に対して，新目標である、誤信号である、既追尾目標である、という３つの可能性を考慮し、現在までに得られた航跡（観測ベクトルの列）と相関可能なものについて航跡の更新を行い、更新された航跡群から観測ベクトルの共有が無い様に航跡の組み合わせを抽出し，複数の仮説を生成する。得られた各々の仮説に対しその信頼度を計算し、信頼度の低い仮説を削除する仮説数縮小の処理を行い、残存した仮説からもっともらしい航跡を抽出し、航跡が確立した（目標が存在する）とする。（例えば特許文献１参照。）また、信頼度算出に用いられる新目標発生頻度を算出する方式として、仮説に含まれている目標数を反映させ、新目標発生頻度をあらかじめ設定された固定値から仮説更新とともに逐次減少させる方式（例えば特許文献２、特許文献３参照。）や、誤信号発生頻度をレーダ等の目標観測装置からのＳ／Ｎ比等を用いて観測ベクトル毎に算出する方式がある。（例えば特許文献３参照。）
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−２７１６１７号公報（図１）
【特許文献２】
特開２０００−２３０９７７号公報（図１）
【特許文献３】
特開２００２−０９８７５５号公報（図１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
該当目標追尾装置の、仮説数縮小の処理においては、その方法により装置の追尾性能が大きく左右されるが、性能を向上させる最適なその方法は一般に新目標発生頻度、観測ベクトルに含まれる誤信号発生頻度等により変化する。
【０００５】
しかしながら従来の技術では、新目標発生頻度、誤信号発生頻度等により仮説数縮小の方法を変化させる手段を備えておらず、装置の追尾性能を向上させることができずにいた。
【０００６】
また、従来の技術では、レーダに代表される目標観測装置によって測定されるＳ／Ｎ比、誤警報確率等の外部装置からの情報から、状況に応じた誤信号発生頻度を算出する手段をもつことに対し、新目標発生頻度は、あらかじめ設定されたある固定値から、仮説更新とともに逐次減少させる方式のみで、その初期値は目標の状況によらない一様な値となっている。
【０００７】
そのため、例えば空港やヘリポート、爆撃機周辺等の明らかに新目標発生頻度が高い状況や、発着予定の無い空港、定期航路を往復する商船周辺等、新目標発生頻度の低い状況を反映させることができず、実際の新目標発生頻度が高い状況では目標の見落としによる航跡確立の遅れ、実際の新目標発生頻度が低い状況では計算資源の浪費、誤航跡を確立してしまう等の問題があり、装置の追尾性能を引き出すことができずにいた。
【０００８】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、状況により変化する新目標発生密度、誤信号発生密度においても、最適な仮説縮小法を選択し、追尾性能を向上させることを目的とした目標追尾装置を得るものである。
【０００９】
また、位置情報や追尾目標の種類等の情報から、新目標の発生頻度が類推できる場合に、適切な新目標発生頻度を設定し、仮説の信頼度計算を行うことにより、追尾性能を向上させることを目的とした目標追尾装置を得るものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数目標の航跡を推定する目標追尾装置において、レーダ等の目標観測装置からの出力（観測ベクトル）と航跡との相関をとる観測ベクトル選択部と、前記観測ベクトルの航跡相関結果とクラスタ内の仮説状況からクラスタの新設・統合を行うクラスタ新設・統合部と、クラスタ内の前記観測ベクトルと、
前記クラスタ内の仮説状況からクラスタ内の航跡と観測ベクトルの相関可能性を表したクラスタ内ゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部と、前記クラスタ内ゲート内判定行列からクラスタ内航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、１サンプリング前の仮説更新状況と目標観測装置からの探知確率とシステム内のクラスタ更新状況から新目標発生頻度を算出する新目標発生頻度算出部と、前記クラスタ内航跡相関行列と前記クラスタ内の仮説状況と前記新目標発生頻度と誤信号発生頻度から仮説の更新・信頼度計算を行う仮説更新部と、誤警報確率と前記新目標発生頻度に応じた最適な仮説縮小法を提供する仮説縮小法データベースと、最適な仮説縮小法を仮説縮小部に設定する仮説縮小法設定部と、
クラスタ内の仮説状況から設定された仮説縮小法にて仮説を縮小する仮説縮小部と、クラスタ内の仮説状況から信頼度の高い航跡を抽出して目標表示装置に表示させる航跡決定部と、を備える目標追尾装置に関するものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１における目標追尾装置を示すものである。図１において、レーダ等に代表される目標観測装置１の出力（観測ベクトル、信号のＳ／Ｎ比、探知確率、誤警報確率等）は、本発明の目標追尾装置２に入力され、目標追尾装置２はその入力から、目標から得られた観測ベクトルの抽出（追尾処理）を行う。また、目標追尾装置２の出力（確立された航跡のデータ）は目標表示装置３に入力され、装置の使用者に対して表示を行う。
【００１２】
次に目標追尾装置２の内部について説明する。目標観測装置１の出力は観測ベクトル選択部４に入力されている。観測ベクトル選択部４には、目標観測装置１の出力に加え、ゲート算出部５からの出力（航跡ゲート）が入力されている。観測ベクトル選択部４において算出された観測ベクトルの航跡相関結果は、クラスタ新設・統合部６へ出力される（クラスタ：航跡Ｔｉ１、、Ｔｉ２を構成する観測ベクトルが一つ以上共有する関係を類似航跡と呼び、Ｔｉ１〜Ｔｉ２と書く。Ｔｉ≡Ｔｉ１〜Ｔｉ２〜…〜Ｔｉｎ≡Ｔｊを満たす航跡の集合をクラスタと呼ぶ。）。
【００１３】
クラスタ新設・統合部６には、観測ベクトル選択部４から入力される観測ベクトルの航跡相関結果に加え、クラスタ内仮説状況データ群７（クラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内仮説表８、各仮説ごとに仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表９、クラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表１０より構成される。）と、システム内のクラスタの管理を行うシステム内クラスタ表１１が入力され、クラスタの新設・統合を行い、クラスタ内観測ベクトル表１２を出力し、クラスタ内仮説状況データ群７、システム内クラスタ表１１へのフィードバックを行う。
【００１４】
ゲート内判定行列算出部１３には、クラスタ内観測ベクトル表１２とクラスタ内仮説状況データ群７が入力され、クラスタ内の航跡と観測ベクトルの相関可能性を表したクラスタ内ゲート内判定行列１４を出力する。
【００１５】
航跡相関行列算出部１５には、クラスタ内ゲート内判定行列１４が入力され、クラスタ内航跡相関行列１６を算出する。
【００１６】
新目標発生頻度算出部１７には、仮説更新部１８から１サンプリング前の仮説更新状況、目標観測装置２から探知確率、およびシステム内クラスタ表１１が入力され、逐次算出した新目標発生頻度を仮説更新部１８へ出力する。
【００１７】
仮説更新部１８には、クラスタ内航跡相関行列１６、クラスタ内仮説状況データ群７、および新目標発生頻度算出部１７から新目標発生頻度が入力され、仮説の更新・仮説の信頼度を行い、クラスタ内仮説状況データ群７にその結果を出力する。
【００１８】
仮説縮小法設定部１９には、目標観測装置２から誤警報確率、新目標発生頻度算出部１７から新目標発生頻度が入力され、最適な仮説縮小法を仮説縮小法データベース２０から選択し、その結果を仮説縮小部２１へ出力する。
【００１９】
仮説縮小部２１には、クラスタ内仮説状況データ群７が入力され、仮説縮小法設定部１９で選択された仮説縮小法にて仮説を縮小し、その結果を再びクラスタ内仮説状況データ群７に蓄積する。
【００２０】
航跡決定部２２には、クラスタ内仮説状況データ群７が入力され、仮説縮小後のクラスタ内仮説を参照し、信頼度の高い航跡を抽出する。その結果を目標表示装置３に送出する。
【００２１】
以上が実施の形態１の構成である。装置の構成要素の内、１〜１８、２１〜２２は従来の技術であり、１９の仮説縮小法設定部、および２０の仮説縮小法データベースが本発明の実施の形態１による部分である。
【００２２】
図２は、図１の実施の形態１の目標追尾装置の動作を説明するフローチャートである。
図２のＳＴ１において、観測ベクトル選択部４では、目標観測装置１から入力された観測ベクトルが、システム内に存在する航跡Ｔｌと相関があるかどうか（入力された観測ベクトルが、ある航跡Ｔｌから得られたものである可能性があるかどうか）をゲート算出部５から出力される航跡Ｔｌの航跡ゲートの内外判定を用いて判定し、その結果を観測ベクトルとともに、クラスタ新設・統合部６へ出力する。
【００２３】
次いで、ＳＴ２において、クラスタ新設・統合部６では、観測ベクトル選択部４から入力される観測ベクトルの航跡相関結果が、異なるクラスタに含まれる２つ以上の航跡から相関ありとされている場合、クラスタの統合を行う。観測ベクトルがどの航跡とも相関が無い場合はクラスタの新設を行う。
クラスタの新設・統合は、クラスタ内仮説状況データ群７（クラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内仮説表８、各仮説ごとに仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表９、クラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表１０より構成される。）からの入力と、システム内のクラスタの管理を行うシステム内クラスタ表１１から入力されるクラスタの更新状況を用いて行われる。新設・統合されたクラスタは、システム内クラスタ表１１に定義され、クラスタ内仮説状況データ群７に新設・統合後のクラスタ内の仮説、航跡、観測ベクトルの状態が登録される。
以上の処理がシステム内の既存クラスタ毎に行われ、クラスタ内観測ベクトル表１２が作成される。
【００２４】
次いで、ＳＴ３において、ゲート内判定行列算出部１３では、作成されたクラスタ内観測ベクトル表１２とクラスタ内仮説状況データ群７を用いて、クラスタ内の航跡と観測ベクトルの相関可能性を表すクラスタ内ゲート内判定行列１４を算出する。
【００２５】
次いで、ＳＴ４において、航跡相関行列算出部１５では、算出されたクラスタ内ゲート内判定行列１４で相関可能性があるとされている航跡と観測ベクトルの組から、航跡と観測ベクトルの組が高々１つとなるように（１つの航跡で２つ以上の観測ベクトルを探知している、または１つの観測ベクトルが２つ以上の航跡に探知されている、という状態が起きない様に）、算出可能な組み合わせすべてについて、クラスタ内航跡相関行列１６を算出する。
【００２６】
次いで、ＳＴ５において、新目標発生頻度算出部１７では、仮説更新部１８で更新された１サンプリング前の同一クラスタの各仮説に含まれる目標数とその信頼度、および目標観測装置２から得られる観測ベクトル毎の探知確率から、数１〜数５の算出式を用いて、新目標発生頻度を逐次更新する。更新の際にはシステム内クラスタ表１１を参照し、クラスタが新設された（観測ベクトルが初探知された）ならば、新目標発生頻度の更新は初期化する。ここで算出された新目標発生頻度は仮説更新部１８に入力され、同一クラスタの仮説信頼度計算に用いられる。
【００２７】
新目標発生密度の算出式は以下の通りである。数１により、初探知観測ベクトルｚ１，ｊを新目標とした時の１つの観測ベクトルあたりの新目標発生密度β１ＮＴ，ｊを求める。
【００２８】
【数１】
2004150926.tif 000003
【００２９】
ただし、β１ＮＴ（−）：初探知（クラスタ新設時）での観測ベクトルが得られる前の新目標発生頻度（βＴＴに等しい）、ＰＤ１，ｊ：初探知での観測ベクトルｚ１，ｊについて得られる探知確率、βＴＴ：新目標発生密度の初期値である。
【００３０】
次に、数２にて時刻ｔｋの仮説Ｘｋ，ｉにおける新目標発生密度βｋ，ｉＮＴを求める。
【００３１】
【数２】
2004150926.tif 000004
【００３２】
ただし、βｋＮＴ，ｊ：時刻ｔｋの観測ベクトルｚｋ，ｊを新目標とした時の１つの観測ベクトルあたりの新目標発生密度、δｋ，ｓｌ：観測ベクトルｚｋ，ｌ−Ｎｋが新航跡であれば１、そうでなければ０の値をとる指標、Ｎｋ：時刻ｔｋにおける航跡の総数、ｍｋ：新航跡数（得られた観測ベクトルの総数）、Ｉｋ：新航跡を含む仮説の総数である。
【００３３】
次に、数３にて時刻ｔｋの観測ベクトルから仮説を生成した後の新目標発生頻度βｋＮＴ（＋）を求める。
【００３４】
【数３】
2004150926.tif 000005
【００３５】
ただし、βｋ，ｉ：仮説Ｘｋ，ｉの信頼度、ｎｅｗｔｒａｃｋ⊂Ｘｋ，ｉ：新航跡を含む仮説Ｘｋ，Ｉの集合である。
【００３６】
次に数４を用いて、次の時刻ｔｋ＋１の観測ベクトルが得られる前の新目標発生頻度βｋ＋１ＮＴ（−）を求める。ただし、βＮＴｍｉｎはβｋ＋１ＮＴ（−）の下限値である。
【００３７】
【数４】
2004150926.tif 000006
【００３８】
以上の結果から、次の時刻ｔｋ＋１において探知データが得られた時は、数５を用いて探知データ毎の新目標発生密度βｋ＋１ＮＴ，ｊを算出し、仮説の信頼度計算に用いる。
【００３９】
【数５】
2004150926.tif 000007
【００４０】
ただし、ＰＤｋ＋１，ｊ：次の時刻ｔｋ＋１での観測ベクトルｚｋ＋１，ｊについて得られる探知確率である。
【００４１】
次いで、ＳＴ６において、仮説更新部１８では、クラスタ内航跡相関行列１６と、クラスタ内仮説状況データ群７で管理されている１サンプリング前のクラスタ内仮説表８、および新目標発生頻度算出部１７から仮説を更新する。更新の際には、クラスタ内航跡相関行列１６において観測ベクトルと相関があるとされる既追尾航跡が、クラスタ内仮説表８の仮説に含まれる航跡にすべて含まれているものの組み合わせで行う。
【００４２】
仮説を更新した後、同じく仮説更新部１８において、数６〜数７を用いて仮説の信頼度を算出し、クラスタ内仮説状況データ群７にその結果を蓄積する。
【００４３】
仮説Ｘｋ，ｓの信頼度βｋ，ｓは数６により算出される。
【００４４】
【数６】
2004150926.tif 000008
【００４５】
ただし、γｋ，ｓ：仮説Ｘｋ，ｓの信頼度の重み、Ｉｋ：仮説の総数である。
【００４６】
仮説Ｘｋ，ｓの信頼度の重みγｋ，ｓは数７にて求められる。
【００４７】
【数７】
2004150926.tif 000009
【００４８】
ここで、ＰＤｋ，ｊ：時刻ｔｋでの観測ベクトルｚｋ，ｊについて得られる探知確率、ＰＧＫ：追尾目標がゲート内に存在する確率、βｋＦＴ：誤信号発生密度、βｋＮＴ，ｊ：数１〜数５を用いて算出される新目標発生密度、Ｎｋ−１ＴＧＴ（ｒ）：時刻ｔｋ−１の仮説Ｘｋ−１，ｒに含まれる既存航跡の数、ＮｋＤＴ（ｓ）：時刻ｔｋの仮説Ｘｋ，ｓにおいて既存航跡から探知された観測ベクトルの数、ＮｋＮＴ（ｓ）：時刻ｔｋの仮説Ｘｋ，ｓにおいて新航跡とされた観測ベクトルの数、ＮｋＦＴ（ｓ）：時刻ｔｋの仮説Ｘｋ，ｓにおいて誤航跡とされた観測ベクトルの数、Ｎｋ：時刻ｔｋにおける航跡の総数、ｍｋ：新航跡数（得られた観測ベクトルの総数）ｇ（ｚｋ，ｊ；ｚｌｋ，Ｓｌｋ，ｊ）：仮説Ｘｋ−１，ｒに含まれる航跡Ｔｌの予測位置ｚｌｋを平均とする、共分散行列Ｓｌｋ，ｊの多次元正規分布のにおける確率密度関数、Ｉｋ：時刻ｔｋでの同一クラスタ内での仮説の総数、βｋ−１，ｒ：仮説Ｘｋ，ｓを生成する元となった時刻ｔｋ−１における仮説Ｘｋ−１，ｒの信頼度である。
【００４９】
次いで、ＳＴ７において、仮説縮小法設定部１９では、目標観測装置２から得られる誤警報確率から誤警報発生頻度を算出し、新目標発生頻度算出部１７からは新目標発生頻度を入力し、そこから最適な仮説縮小法を仮説縮小法データベース２０より選択する。仮説縮小法データベース２０には、計算機上でのシミュレーション等から、ある誤警報発生頻度、および新目標発生頻度環境下において追尾性能を最大とする仮説縮小法を事前検討した結果を蓄積しておく。
【００５０】
次いで、ＳＴ８において、仮説縮小部２１では、クラスタ内仮説状況データ群７に蓄積されている仮説データ群から、上記にて選択された仮説縮小法をもって仮説を縮小し、縮小した結果を再びクラスタ内仮説状況データ群７に蓄積する。
【００５１】
次いで、ＳＴ９において、航跡決定部２２では、クラスタ内仮説状況データ群７から仮説縮小後のクラスタ内仮説を参照し、信頼度の高い航跡を抽出する。その結果を目標表示装置３に送出し、装置の使用者は目標の存在、および航跡を知ることができる。
【００５２】
次いで、ＳＴ１０において、ゲート算出部５においてクラスタ内にある全ての航跡に対して次の観測ベクトル入力時の目標存在予測範囲である各航跡ゲートを算出する。
【００５３】
以上の処理（ＳＴ１〜ＳＴ１０）を、目標の追尾処理が終了するまで繰り返す。
【００５４】
以上が実施の形態１の動作である。ＳＴ１〜ＳＴ６、ＳＴ８〜ＳＴ１０は従来の技術であり、ＳＴ７の仮説縮小法設定部１９、仮説縮小法データベース２０の動作が本発明にかかる部分である。
【００５５】
実施の形態１によれば、仮説縮小法設定部１９、仮説縮小法データベース２０を設けることにより、サンプリング毎、または運用状況によって変化する新目標発生密度、誤信号発生密度環境下においても、事前検討の結果から最適な仮説縮小法を選択できるため、本装置の追尾性能を向上させることができる。
【００５６】
つまり、従来の目標追尾装置の仮説縮小を行う際に、仮説縮小法設定部、および仮説縮小法データベースを新たに設け、状況により変化する新目標発生密度、誤信号発生密度においても最適な仮説縮小法を選択できるようにしたことにより、追尾性能を向上させることができる。
【００５７】
実施の形態２．
実施の形態１では、新目標発生頻度、誤信号発生頻度により最適な仮説縮小法を選択することができるが、仮説の信頼度計算に用いられる新目標発生頻度はあらかじめシステム内に固定された一定値から仮説の更新毎に値を減少させていくのみで、位置情報や目標の類識別情報等を利用する手段を備えていない。実施の形態２では、新目標発生頻度算出に他の手段から得られる情報を利用する装置について説明する。
【００５８】
図３はこの発明の実施の形態２における目標追尾装置を示すものである。図３における１〜１６、１８〜２２までは実施の形態１における図１と同様のため、説明を省く。
【００５９】
新目標発生頻度算出部１７ａには、仮説更新部１８から１サンプリング前の仮説更新状況、目標観測装置２から探知確率、システム内クラスタ表１１に加え、位置別新目標発生頻度データベース２３から観測ベクトルの位置に応じた新目標発生頻度、目標類識別装置２４からは目標類識別情報、目標別新目標発生頻度データベース２５からは目標種別に応じた新目標発生頻度が入力される。これらの状況に応じた新目標発生頻度を逐次算出し、仮説更新部１８へ出力する。既追尾目標の類識別結果が出力可能な目標類識別装置２４は航跡決定部２２と接続されている。
【００６０】
図４は、図３の実施の形態２の動作を説明するフローチャートである。
ＳＴ１〜ＳＴ４、ＳＴ６〜ＳＴ１０は実施の形態１と同様であるため、説明を省く。ＳＴ５ａは上記の新目標発生頻度算出部１７ａで行われる処理である。
【００６１】
図５は新目標発生頻度算出部１７ａで行われる、図４のＳＴ５ａ内の動作を説明するフローチャートである。
図５のＳＴ５ａ―１において、新目標発生頻度算出部１７ａは観測ベクトルの位置情報を観測ベクトル毎の位置に対応した新目標発生密度の初期値β１ＴＴを位置別新目標発生頻度データベース２３から選択する。
【００６２】
次いで、ＳＴ５ａ―２において、目標類識別装置２４から得られる目標類識別情報（目標は大型輸送船舶である、または民間大型旅客機である、というような類識別判断）を用いて、目標別新目標発生頻度データベース２５から、既追尾目標の種類に応じた、新目標発生頻度の設定が有効となる範囲を取得する。
【００６３】
次いで、ＳＴ５ａ―３において、観測ベクトルが既追尾目標の周辺である場合（ＳＴ５ａ―２で取得した新目標発生頻度の設定が有効となる範囲内）は、目標別新目標発生頻度データベース２５から新目標発生密度の初期値を選択する。観測ベクトルが複数の目標の有効範囲内に有る時は、それぞれの目標に対応した新目標発生密度の初期値を取得し、すべて加算する。観測ベクトルが既追尾目標の周辺でない場合は、ここでの処理をスキップする。
【００６４】
次いで、ＳＴ５ａ―４において、ＳＴ５ａ―１で位置別新目標発生頻度データベース２３から得た新目標発生頻度の初期値β１ＴＴと、ＳＴ５ａ―３で目標別新目標発生頻度データベース２５から得た新目標発生密度の初期値β２ＴＴを加算し（βＴＴ＝β１ＴＴ＋β２ＴＴ）、数１〜数５に示す新目標発生頻度算出処理を実施する。
【００６５】
以上が実施の形態２の動作である。
実施の形態２によれば、実施の形態１に加え、位置別新目標発生頻度データベース２３、目標類識別装置２４、および目標別新目標発生頻度データベース２５を新目標発生頻度算出部１７ａに接続し、新目標発生密度を、観測ベクトルの位置、目標の類識別情報等を考慮した値に設定できるようにしたため、適切な仮説の信頼度計算を行うことができ、追尾性能の向上を図ることができる。
【００６６】
また、実施の形態１で説明した仮説縮小法設定部１９は、上記において設定した新目標発生頻度を用いるため、仮説縮小法設定値部２１からより適切な仮説縮小法を選択することができ、実施の形態１の効果をさらに強める効果がある。
【００６７】
つまり、位置情報や目標の類識別情報等から適切な新目標発生頻度を設定し、仮説の信頼度計算を行う目的のために、観測ベクトルの位置による新目標発生頻度データを蓄積した位置別新目標発生頻度データベースと、目標の種類による目標周辺の目標発生頻度データを蓄積した目標別新目標発生頻度データベースと、それらデータベースから観測ベクトルの位置または目標類識別装置の目標類識別情報に応じた適切な新目標発生頻度を選択できるようにした新目標発生頻度算出部を設けることにより、追尾性能を向上させることができる。
【００６８】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、状況により変化する新目標発生密度、誤信号発生密度においても、最適な仮説縮小法を選択し、追尾性能を向上させることを目的とした目標追尾装置を得ることができる。
【００６９】
また、位置情報や追尾目標の種類等の情報から、新目標の発生頻度が類推できる場合に、適切な新目標発生頻度を設定し、仮説の信頼度計算を行うことにより、追尾性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１を示す目標追尾装置のブロック図である。
【図２】図１の動作を説明するフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態２を示す目標追尾装置のブロック図である。
【図４】図２の動作を説明するフローチャートである。
【図５】図２の新目標発生頻度算出部の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  目標追尾装置
２  目標観測装置
３  目標表示装置
４  観測ベクトル選択部
５  ゲート算出部
６  クラスタ新設・統合部
７  クラスタ内仮説状況データ群
８  クラスタ内仮説表
９  仮説内航跡表
１０  クラスタ内航跡−観測ベクトル表
１１  システム内クラスタ表
１２  クラスタ内観測ベクトル表
１３  クラスタ内ゲート内判定行列
１４  航跡仮説生成装置
１５  航跡相関行列算出部
１６  クラスタ内航跡相関行列
１７  新目標発生頻度算出部
１８  仮説更新部
１９  仮説縮小法設定部
２０  仮説縮小法データベース
２１  仮説縮小部
２２  航跡決定部
２３  位置別新目標発生頻度データベース
２４  目標類識別装置
２５  目標別新目標発生頻度データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
2004150926.tif 000012
【図４】
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【図５】
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