(57)【要約】【課題】目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動を同時に判別可能な目標運動判別装置および方法を得る。【解決手段】センサにより得られた目標の観測情報を出力する目標観測装置１と、観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標追尾装置２とを備えた目標運動判別装置であって、目標追尾装置２は、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定部２１と、状態推定部２１による処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別部２２とを含む。【選択図】        図１
2004333279.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより得られた目標の観測情報を出力する目標観測装置と、前記観測情報に基づいて前記目標の運動を推定する目標追尾装置とを備えた目標運動判別装置であって、
前記目標追尾装置は、
前記観測情報に対してフィルタ処理を施して前記目標の状態を推定する状態推定部と、
前記状態推定部による処理情報に基づいて、前記目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別部と
を含むことを特徴とする目標運動判別装置。
【請求項２】
前記運動判別部は、
前記状態推定部による処理情報から残差２次形式を算出する残差２次形式算出器と、
前記残差２次形式に基づいて前記目標の運動を判別する目標運動判別器と、
前記残差２次形式および前記目標運動判別器の判別結果に基づいて前記目標の旋回方向を推定する旋回方向推定器とを含み、
前記目標運動判別器は、前記残差２次形式を一定時間にわたって逐次しきい値と比較して、前記しきい値を超える回数を集計するとともに、前記しきい値を超える周期性を観測することにより、前記等速直線運動、前記旋回運動および前記蛇行運動を同時に判別し、
前記旋回方向推定器は、前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、前記残差２次形式に基づいて前記目標の旋回方向を推定し、前記旋回運動の種類を判別することを特徴とする請求項１に記載の目標運動判別装置。
【請求項３】
前記状態推定部による処理情報は、前記観測情報に基づく各座標軸方向の残差ベクトルを含み、
前記旋回方向推定器は、前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、前記各座標軸方向の残差ベクトルを時系列で観測することにより、前記目標の旋回方向を推定することを特徴とする請求項２に記載の目標運動判別装置。
【請求項４】
前記状態推定部による処理情報は、前記観測情報の現在のサンプリング時刻および１サンプリング前の時刻での各平滑速度ベクトルを含み、
前記運動判別部は、
前記各平滑速度ベクトル同士の成す角度を正規化した評価関数を算出する速度ベクトル評価関数算出器と、
前記評価関数を一定時間にわたって逐次しきい値と比較し、前記しきい値を超える回数を集計するとともに、前記しきい値を超える周期性を観測することにより、前記等速直線運動、前記旋回運動および前記蛇行運動を同時に判別する目標運動判別器と、
前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、前記平滑速度ベクトルに基づいて前記目標の旋回方向を推定し、前記旋回運動の種類を判別する旋回方向推定器と
を含むことを特徴とする請求項１に記載の目標運動判別装置。
【請求項５】
前記旋回方向推定器は、前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、各座標軸と前記平滑速度ベクトルとの成す角度を時系列で観測することにより、前記目標の旋回方向を推定することを特徴とする請求項４に記載の目標運動判別装置。
【請求項６】
センサにより得られた目標の観測情報に基づいて前記目標の運動を推定する目標運動判別方法であって、
前記観測情報に対してフィルタ処理を施して前記目標の状態を推定する状態推定ステップと、
前記状態推定ステップの処理情報に基づいて、前記目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別ステップと
を備えたことを特徴とする目標運動判別方法。
【請求項７】
前記運動判別ステップは、
前記状態推定ステップの処理情報から残差２次形式を算出する残差２次形式算出ステップと、
前記残差２次形式に基づいて前記目標の運動を判別する目標運動判別ステップと、
前記残差２次形式および前記目標運動判別ステップの判別結果に基づいて前記目標の旋回方向を推定する旋回方向推定ステップとを含み、
前記目標運動判別ステップは、前記残差２次形式を一定時間にわたって逐次しきい値と比較して、前記しきい値を超える回数を集計するとともに、前記しきい値を超える周期性を観測することにより、前記等速直線運動、前記旋回運動および前記蛇行運動を同時に判別し、
前記旋回方向推定ステップは、前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、前記残差２次形式に基づいて前記目標の旋回方向を推定し、前記旋回運動の種類を判別することを特徴とする請求項６に記載の目標運動判別方法。
【請求項８】
前記状態推定ステップの処理情報は、前記観測情報に基づく各座標軸方向の残差ベクトルを含み、
前記旋回方向推定ステップは、前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、前記各座標軸方向の残差ベクトルを時系列で観測することにより、前記目標の旋回方向を推定することを特徴とする請求項７に記載の目標運動判別方法。
【請求項９】
前記状態推定ステップの処理情報は、前記観測情報の現在のサンプリング時刻および１サンプリング前の時刻での各平滑速度ベクトルを含み、
前記運動判別ステップは、
前記各平滑速度ベクトル同士の成す角度を正規化した評価関数を算出する速度ベクトル評価関数算出ステップと、
前記評価関数を一定時間にわたって逐次しきい値と比較し、前記しきい値を超える回数を集計するとともに、前記しきい値を超える周期性を観測することにより、前記等速直線運動、前記旋回運動および前記蛇行運動を同時に判別する目標運動判別ステップと、
前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、前記平滑速度ベクトルに基づいて前記目標の旋回方向を推定し、前記旋回運動の種類を判別する旋回方向推定ステップと
を含むことを特徴とする請求項６に記載の目標運動判別方法。
【請求項１０】
前記旋回方向推定ステップは、前記目標の運動が旋回運動と判別された場合に、各座標軸と前記平滑速度ベクトルとの成す角度を時系列で観測することにより、前記目標の旋回方向を推定することを特徴とする請求項９に記載の目標運動判別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、センサなどからの目標の位置情報に関する観測データに基づいて目標の運動の種類を判別する目標運動判別装置および方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の目標運動判別装置は、センサで観測された目標位置に関する観測情報すなわち目標位置観測情報を取得する目標観測装置と、目標位置観測情報を処理する目標追尾装置（状態推定部、加速度推定部および運動判別部）と、目標運動判別結果を表示する表示装置とにより構成されている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００３】
上記非特許文献１において、状態推定部は、対象追尾目標を選択して観測値を求めるゲート判定器と、観測値から平滑値および平滑誤差共分散行列を算出する平滑器と、平滑器の算出データを蓄積する平滑器メモリと、目標運動の予測値（予測位置および予測誤差共分散行列）を算出する予測器と、予測値からゲイン行列を算出するゲイン行列算出器とを備えている。
また、運動判別部は、残差共分散行列を用いて残差ベクトルを正規化して残差２次形式を求める残差２次形式算出器と、目標のマニューバ運動を判定するマニューバ判定器と、マニューバ判定器により得られた評価関数を蓄積する評価関数メモリとを備えている。
【０００４】
ゲート判定器は、目標位置観測情報および予測値に基づいて、対象追尾目標の観測値（残差共分散行列）を選択し、得られた残差共分散行列を、平滑器および残差２次形式算出器に入力する。
平滑器は、観測値と、ゲイン行列と、１サンプリング前の平滑値および平滑誤差共分散行列とに基づいて、今回の平滑値および平滑誤差共分散行列を算出する。
１サンプリング前の平滑値および平滑誤差共分散行列は、平滑器メモリに蓄積され、次の平滑値および平滑誤差共分散行列を算出するときに、平滑器に読み取られる。平滑値および平滑誤差共分散行列の初期値は、事前に設定されている。
【０００５】
予測器は、平滑器により算出された平滑値に基づいて、予測値および予測誤差共分散行列を算出する。
ゲイン行列算出器は、あらかじめ設定された観測モデルから得られる観測誤差共分散行列と、１サンプリング前に算出しておいた予測値とに基づいて、ゲイン行列を算出する。
ゲート判定により得られた観測ベクトルと予測ベクトルとの差を表す残差ベクトルは、残差２次形式算出器を介して加速度推定部に入力され、運動判別部は目標のマニューバ運動を検出し、加速度推定部は加速度を推定する。
【０００６】
残差２次形式算出器は、残差共分散行列を用いて、残差ベクトルを正規化して残差２次形式を求め、マニューバ判定器は、残差２次形式と、１サンプリング前の評価関数と、忘却係数に基づいて算出された現在の評価関数とを、Ｎ（Ｎは自然数）サンプリング毎にしきい値と比較することにより、目標がマニューバ運動をしているか否かを判定する。
【０００７】
一方、加速度推定部は、等速運動モデルに基づく追尾フィルタの残差に基づいて目標加速度の推定を行い、マニューバ判定器において目標のマニューバ運動が判定された場合に、状態推定部により得られた平滑値および平滑誤差共分散行列を、加速度推定値を用いて補正する。
最終的な平滑値は、表示装置の画面上に離散的に表示される。
このように、従来の目標追尾装置は、目標の運動判別を等速運動モデルに基づく追尾フィルタより得られた残差情報より、目標の運動判別としてマニューバの有無の判定し、マニューバ運動と判定された場合に推定加速度による位置および速度の補正が行われる。
【０００８】
ここで、従来の目標追尾装置による運動判別部のアルゴリズムについて、数式を用いながら具体的に説明する。
まず、目標のマニューバ判定を行う間隔を表すＳｌｉｄｉｎｇ  Ｗｉｎｄｏｗの長さをＮサンプリングに設定し、ゲート判定器を介して得られた残差ベクトル
【数１】
2004333279.tif 000003
および残差共分散行列
【数２】
2004333279.tif 000004
を用いて、残差２次形式
【数３】
2004333279.tif 000005
を、以下の式（１）に基づく式（２）により算出する。
【０００９】
【数４】
2004333279.tif 000006
【数５】
2004333279.tif 000007
【００１０】
ただし、式（１）において、
【数６】
2004333279.tif 000008
は残差ベクトルを表し、
【数７】
2004333279.tif 000009
は観測位置ベクトルを表し、
【数８】
2004333279.tif 000010
は予測ベクトルの位置ベクトルを表す。
【００１１】
次に、減衰係数αを乗じた１サンプリング前の評価関数
【数９】
2004333279.tif 000011
に残差２次形式
【数１０】
2004333279.tif 000012
を加算することにより、現在の評価関数
【数１１】
2004333279.tif 000013
を、以下の式（３）により算出する。
【００１２】
【数１２】
2004333279.tif 000014
【００１３】
次に、現在のサンプリングがＮサンプリングの定数倍である場合に、マニューバ判定の実行を決定し、評価関数としきい値との比較を行い、評価関数がしきい値を超える場合には、目標がマニューバ運動中と判定し、評価関数がしきい値を下回る場合には、目標が等速直線運動中と判定する。
【００１４】
以下、上記一連の処理が終了し、追尾処理の終了が要求されているか否かが判別され、追尾処理終了が要求されていないと判定された場合には、上記一連の処理が再度繰り返される。
【００１５】
このように、従来の目標追尾装置の運動判別部は、カルマンフィルタの残差を正規化した残差２次形式よって求めた評価関数と、しきい値とを、Ｎサンプリング毎に比較することにより、目標がマニューバ運動中か否かを判定する。
【００１６】
【非特許文献１】
「Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ３０ｔｈ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ」（１９９１年、第７６１−７６６頁「Ｔｗｏ−Ｓｔａｇｅ  Ｋａｌｍａｎ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ
Ｆｏｒ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔｓ」）
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標運動判別装置および方法は以上のように、カルマンフィルタの残差２次形式より得られる評価関数としきい値とを、Ｎサンプリング毎に比較することにより、目標のマニューバ運動を判定しているものの、マニューバ運動の種類を判別することはできないという問題点があった。
また、このため、運動モデルの一致しない蛇行運動のようなマニューバ運動に対しては、必ずしも良好な追尾精度が得られるとは限らないという問題点があった。
【００１８】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動の判別を同時に行うとともに、目標の運動が旋回運動である場合には、その旋回方向を推定することにより、旋回運動の種類を判別することのできる目標運動判別装置および方法を得ることを目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標運動判別装置は、センサにより得られた目標の観測情報を出力する目標観測装置と、観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標追尾装置とを備えた目標運動判別装置であって、目標追尾装置は、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定部と、状態推定部による処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別部とを含むものである。
【００２０】
また、この発明に係る目標運動判別方法は、センサにより得られた目標の観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標運動判別方法であって、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定ステップと、状態推定ステップの処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別ステップとを備えたものである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。
図１はこの発明の実施の形態１による目標運動判別装置を全体的に示すブロック構成図である。図２はこの発明の実施の形態１により判別される目標運動の形態を示す説明図であり、（ａ）等速直線運動、（ｂ）旋回運動および（ｃ）蛇行運動の各例をそれぞれ示している。図３はこの発明の実施の形態１による動作を示すフローチャートである。
【００２２】
図１において、目標運動判別装置は、目標を観測するためのセンサを有する目標観測装置１と、目標観測装置１からの目標位置観測情報を取り込む目標追尾装置２と、目標追尾装置２による処理結果を表示する表示装置３とにより構成されている。
目標追尾装置２は、状態推定部２１と、運動判別部２２とを備え、観測情報から目標の運動諸元を推定するためのカルマンフィルタ機能を有している。
目標観測装置１、表示装置３および状態推定部２１は、従来装置と同様の構成である。
【００２３】
状態推定部２１は、目標観測装置１の観測情報を取り込むゲート判定器２１１と、ゲート判定器２１１の出力情報を取り込む平滑器２１２と、平滑器２１２の初期値を設定する初期値設定器２１３と、平滑器２１２の算出データを蓄積する平滑器メモリ２１４と、平滑器２１２の算出データを取り込む予測器２１５と、予測器２１５で算出された予測値を遅延してゲート判定器２１１に入力する第１の遅延回路２１６と、同様に予測値を遅延する第２の遅延回路２１７と、第２の遅延回路２１７の出力情報からゲイン行列を算出して平滑器２１２に入力するゲイン行列算出器２１８とを備えている。
【００２４】
運動判別部２２は、ゲート判定器２１１の出力情報から残差２次形式を算出する残差２次形式算出器２２１と、残差２次形式算出器２２１からの残差２次形式に基づいて目標運動を判別する目標運動判別器２２２と、目標運動判別器２２２により得られた評価関数を蓄積する評価関数メモリ２２３と、目標運動に基づいて目標の旋回方向を推定する旋回方向推定器２２４とを備えている。
運動判別部２２内の残差２次形式算出器２２１および評価関数メモリ２２３は、従来装置による運動判別部内の構成と同様である。
【００２５】
図１において、目標観測装置１は、センサで観測された目標位置観測情報を取得して、状態推定部２１内のゲート判定器２１１に入力する。
ゲート判定器２１１は、目標観測装置１からの目標位置観測情報と、第１の遅延回路２１６を介した予測値（予測位置および予測誤差共分散行列）とに基づいて、対象追尾目標を選択するとともに、得られた観測値（残差共分散行列）を、平滑器２１２および運動判別部２２内の残差２次形式算出器２２１に入力する。
【００２６】
平滑器２１２は、ゲート判定器２１１からの観測値と、ゲイン行列算出器２１８からのゲイン行列と、平滑器メモリ２１４から得られる１サンプリング前の平滑値および平滑誤差共分散行列とに基づいて、今回の平滑値および平滑誤差共分散行列を算出する。
平滑器２１２の算出値は、１サンプリング前の平滑値および平滑誤差共分散行列として平滑器メモリ２１４に蓄積され、次の平滑値および平滑誤差共分散行列を算出するときに、同様に平滑器２１２によって読み取られる。
初期値設定器２１３は、平滑値および平滑誤差共分散行列の各初期値を事前に格納しており、初期算出時に平滑器２１２に入力設定する。
【００２７】
予測器２１５は、平滑器２１２で算出された平滑値および平滑誤差共分散行列に基づいて、予測値および予測誤差共分散行列を算出する。
第１および第２の遅延回路２１６、２１７は、予測器２１５で算出された予測位置および予測誤差共分散行列を単位時間だけ遅延させて、それぞれ、ゲート判定器２１１およびゲイン行列算出器２１８に入力する。
ゲイン行列算出器２１８は、あらかじめ設定された観測モデルから得られる観測誤差共分散行列と、１サンプリング前に算出しておいた予測値（予測位置器および予測誤差共分散行列）とにより、ゲイン行列を算出して平滑器２１２に入力する。
【００２８】
一方、運動判別部２２において、目標運動判別器２２２は、残差２次形式算出器２２１から得られる残差２次形式を、しきい値と逐次比較し、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数と、しきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数（周期性）とを集計し、それぞれに該当する場合には、以下の係数Ｓ１およびＳ２の値を「１」だけ加算する。
すなわち、係数Ｓ１は、残差２次形式がしきい値を超えると、インクリメントされ、係数Ｓ２は、残差２次形式がしきい値を超えた状態から、しきい値を下回ると、インクリメントされる。
ここで、各係数Ｓ１およびＳ２の初期値は「０」である。
【００２９】
こうして算出された係数Ｓ１およびＳ２は、Ｎサンプリングの間に評価関数メモリ２２３に蓄積される。
また、目標運動判別器２２２は、各係数Ｓ１、Ｓ２の値および各係数Ｓ１、Ｓ２の周期性を、事前に用意したテーブルと比較することにより、目標の運動形態を判別する。
【００３０】
すなわち、図２の（ａ）〜（ｃ）に示すように、等速直線運動、旋回運動および蛇行運動の判別を同時に行う。
ここで、図２（ｂ）に示す旋回運動とは、旋回方向が一定の旋回運動を表し、図２（ｃ）に示す蛇行運動とは、旋回方向を逐次変えながら連続的に旋回を繰り返す運動を表す。
旋回方向推定器２２４は、目標運動判別器２２２において目標の運動が旋回運動（図２（ｂ）参照）であると判別された場合には、旋回方向を推定する。
ここで、旋回方向は、残差２次形式算出器２２１および目標運動判別器２２２を介して得られた各軸方向の残差ベクトルに基づいて推定される。
【００３１】
次に、図１および図２とともに、図３のフローチャートを参照しながら、この発明の実施の形態１による具体的な動作について説明する。
図３において、まず、目標運動の判別処理を実行する間隔（判定周期）をＮサンプリングに設定し（ステップ３０１）、ゲート判定器２１１を介して得られた残差ベクトル
【数１３】
2004333279.tif 000015
および残差共分散行列
【数１４】
2004333279.tif 000016
により、前述の式（２）で示される残差２次形式
【数１５】
2004333279.tif 000017
を算出する（ステップ３０２）。
【００３２】
続いて、式（２）により算出された残差２次形式を、逐次しきい値と比較し、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数と、しきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数とを集計し（ステップ３０３）、それぞれに該当する場合には、前述の係数Ｓ１およびＳ２の値を「１」だけ加算する。
【００３３】
次に、現在のサンプリングがＮサンプリングの定数倍であるか否かに基づき、目標運動判別を実行するか否かを判定し（ステップ３０４）、Ｎサンプリングの定数倍でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ３０２に戻り、Ｎサンプリングの定数倍である（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、目標運動判別を実行すると決定して、ステップ３０５に進む。
ステップ３０５においては、係数Ｓ１およびＳ２の値に基づき、以下の各条件（Ａ１）〜（Ａ３）を満たすか否かによって、等速直線運動（図２（ａ）参照）、旋回運動（図２（ｂ）参照）および蛇行運動（図２（ｃ）参照）の判別を同時に行う。
【００３４】
（Ａ１）Ｓ１＝０、且つ、Ｓ２＝０であれば、等速直線運動である。
（Ａ２）Ｓ１＞ｊ、且つ、Ｓ２＞ｊであれば、蛇行運動または等速直線運動である。
（Ａ３）上記条件（Ａ１）または（Ａ２）以外の場合には、旋回運動または等速直線運動である。
【００３５】
ここで、条件（Ａ２）および（Ａ３）については、観測雑音による影響に起因してしきい値を超えてしまう状態（誤検出）を抑制するために、係数Ｓ１およびＳ２が生じるサンプリングの間隔
【数１６】
2004333279.tif 000018
を、以下の式（４）のように計算し、蛇行運動と等速直線運動との判別、および、旋回運動と等速直線運動との判別を行う。
【００３６】
【数１７】
2004333279.tif 000019
【００３７】
たとえば、条件（Ａ２）において、Ｎサンプリング間で、所定期間ｄ１に対して以下の式（５）が満たされる場合には、目標の運動が旋回運動（図２（ｂ）参照）であると判別される。
【００３８】
【数１８】
2004333279.tif 000020
【００３９】
式（５）は、目標が旋回する場合には、残差２次形式が増大して、旋回が終了するまで、しきい値を上回るという、カルマンフィルタの特性に基づいて与えられる。
また、条件（Ａ３）において、Ｎサンプリング間における
【数１９】
2004333279.tif 000021
の分散が、以下の式（６）のように、事前に設定されたしきい値ｄ２を下回る場合には、残差２次形式の増減に周期性があるものと見なし、目標の運動が蛇行目標（図２（ｃ）参照）であると判別する。
【００４０】
【数２０】
2004333279.tif 000022
【００４１】
ステップ３０５において旋回運動中の目標であると判別された場合には、続いて、旋回方向推定器２２４は、旋回開始後の残差ベクトルの各座標成分を積算することにより、目標の運動が上昇、下降、左旋回、右旋回のいずれに該当するかにより、旋回方向を推定する（ステップ３０６）。
このように旋回方向を推定することで、目標の旋回運動が上昇や下降をともなう「機動性の高い」目標であるか否かを認知することができる。
【００４２】
上述した一連の処理が終了すると、最後に、追尾処理の終了が要求されているか否かを判定し（ステップ３０７）、追尾終了が要求されていない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ３０２に戻って上記処理を繰り返し、追尾終了が要求されている（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、図３の処理ルーチンを終了する。
【００４３】
このように、残差２次形式がしきい値を超えるか、またはしきい値を下回るタイミング（しきい値を超える回数および周期性）を観測することにより、従来と同様の目標運動判定（マニューバ運動の有無）のみならず、蛇行運動中の目標であるか、または旋回運動中の目標であるかを判別することができる。
すなわち、追尾フィルタの残差２次形式を、しきい値と比較し、しきい値を超える回数、または下回る回数および周期に基づいて、目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動を同時に判別することができる。
また、旋回運動中の目標である場合には、その目標の旋回方向を推定することにより、旋回運動の種類を判別し、目標が上昇運動や下降運動をともなう高機動目標であるか否かを判別することができる。
また、旋回運動と蛇行運動との区別、または旋回運動の種類を判別することができるので、運動モデルの一致した追尾フィルタを選択することにより、さらに追尾維持性能を向上させることができる。
【００４４】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、運動判別部２２内に残差２次形式算出器２２１を設けたが、図４のように、運動判別部２２Ａ内に速度ベクトル評価関数算出器２２５を設けてもよい。
図４はこの発明の実施の形態２による目標運動判別装置を示すブロック構成図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
図５はこの発明の実施の形態２による動作を示すフローチャートであり、ステップ５０１、５０４〜５０８は、前述（図３参照）のステップ３０１、３０３〜３０７に対応している。
【００４５】
図４において、運動判別部２２Ａは、前述の残差２次形式算出器２２１に代えて、速度ベクトル評価関数算出器２２５を備えている。
速度ベクトル評価関数算出器２２５は、状態推定部２１Ａ内の平滑器２１２Ａにより算出された平滑値および平滑誤差共分散行列に基づいて、まず、現在の速度ベクトルと１サンプリング前の速度ベクトル同士のなす角度θｋを、以下の式（７）のように算出する。ただし、式（７）内の速度ベクトル成分を抽出する行列は、以下の式（８）で表される。
【００４６】
【数２１】
2004333279.tif 000023
【数２２】
2004333279.tif 000024
【００４７】
式（７）、（８）において、
【数２３】
2004333279.tif 000025
は、時刻ｋにおける平滑ベクトルを表し、
【数２４】
2004333279.tif 000026
は、予測ベクトルから速度ベクトル成分を抽出する行列を表す。また
【数２５】
2004333279.tif 000027
は零行列を、
【数２６】
2004333279.tif 000028
は単位行列を表す。
【００４８】
続いて、速度ベクトル評価関数算出器２２５は、式（７）により得られた速度ベクトルのなす角度θｋを、角度の誤差共分散行列により正規化して、以下の式（９）のように評価関数を求める。
【００４９】
【数２７】
2004333279.tif 000029
【００５０】
次に、目標運動判別器２２２Ａは、速度ベクトル評価関数算出器２２５から得られる正規化された速度ベクトルの角度を、逐次しきい値と比較して、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数と、しきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数とを集計し、それぞれに該当する場合には、以下の係数Ｕ１およびＵ２の値を「１」だけ加算する。
ここで、各係数Ｕ１およびＵ２の初期値は「０」である。
係数Ｕ１は、角度評価関数がしきい値を超えると、インクリメントされ、係数Ｕ２は、角度評価関数がしきい値を超えた状態から、しきい値を下回ると、インクリメントされる。
【００５１】
算出された係数Ｕ１およびＵ２は、Ｎサンプリングの間にわたって評価関数メモリ２２３Ａに蓄積される。
目標運動判別器２２２Ａは、各係数Ｕ１、Ｕ２の値および各係数Ｕ１およびＵ２の周期性を、事前に用意したテーブルと比較することにより、等速直線運動、旋回運動および蛇行運動の判別を同時に行う。
【００５２】
旋回方向推定器２２４Ａは、目標運動判別器２２２Ａにおいて目標運動が旋回運動であると判別された場合に、旋回方向を推定する。
このとき、目標の旋回開始後の各座標軸と速度ベクトルとのなす角度を平均し、平均値が最も小さい座標軸方向に旋回しているものと推定する。
目標の運動が上昇、下降、左旋回、右旋回のいずれに該当するかを推定することにより、目標の旋回運動が上昇や下降をともなう「機動性の高い」目標であるか否かを知ることができる。
【００５３】
次に、図２とともに図５のフローチャートを参照しながら、図４に示したこの発明の実施の形態２による動作について具体的に説明する。
図５において、まず、目標の運動判別を行う判定周期をＮサンプリングに設定し（ステップ５０１）、平滑器２１２Ａを介して得られた現在および１サンプリング前の平滑速度ベクトルに基づいて、速度ベクトル同士のなす角度を算出する（ステップ５０２）。
【００５４】
続いて、速度ベクトルのなす角度を正規化した評価関数を算出し（ステップ５０３）、角度評価関数を逐次しきい値と比較して、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数、およびしきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数を集計し（ステップ５０４）、それぞれに該当する場合には、上記係数Ｕ１およびＵ２の値を「１」だけ加算する。
【００５５】
次に、現在のサンプリングがＮサンプリングの定数倍であるか否かに基づき、目標運動判別を実行するか否かを判定し（ステップ５０５）、Ｎサンプリングの定数倍でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ５０２に戻り、Ｎサンプリングの定数倍である（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、目標運動判別を実行すると決定して、ステップ５０６に進む。
ステップ５０６においては、係数Ｕ１およびＵ２の値に基づき、以下の各条件（Ｂ１）〜（Ｂ３）を満たすか否かによって、等速直線運動（図２（ａ）参照）、旋回運動（図２（ｂ）参照）および蛇行運動（図２（ｃ）参照）の判別を同時に行う。
【００５６】
（Ｂ１）Ｕ１＝０、且つ、Ｕ２＝０であれば、等速直線運動である。
（Ｂ２）Ｕ１＞ｍ、且つ、Ｕ２＞ｍであれば、蛇行運動または等速直線運動である。
（Ｂ３）上記条件（Ｂ１）または（Ｂ２）以外の場合には、旋回運動または等速直線運動である。
【００５７】
条件（Ｂ２）および（Ｂ３）については、観測雑音の影響による誤検出を抑制するために、各係数Ｕ１とＵ２とが生じるサンプリングの間隔
【数２８】
2004333279.tif 000030
を、以下の式（１０）のように計算し、蛇行運動と等速直線運動、旋回運動と等速直線運動の判別を行う。
【００５８】
【数２９】
2004333279.tif 000031
【００５９】
条件（Ｂ２）において、Ｎサンプリングの間で、所定期間ｄ３に対して以下の式（１１）が満たされる場合には、目標は旋回運動をしていると判別される。
【００６０】
【数３０】
2004333279.tif 000032
【００６１】
式（１１）は、目標が旋回をする場合には、残差２次形式が増大して、旋回が終了するまで、しきい値を上回るという、カルマンフィルタの特性に基づいて与えられる。
また、条件（Ｂ３）において、Ｎサンプリング間における
【数３１】
2004333279.tif 000033
の分散が、以下の式（１２）のように、事前に設定されたしきい値ｄ４を下回る場合には、残差２次形式の増減に周期性があるものと見なし、目標の運動が蛇行目標（図２（ｃ）参照）であると判別する。
【００６２】
【数３２】
2004333279.tif 000034
【００６３】
ステップ５０６において旋回運動中の目標であると判別された場合には、続いて、旋回方向推定器２２４Ａは、以下の式（１３）に示すように、各座標軸
【数３３】
2004333279.tif 000035
と、速度ベクトルのなす角度とより、旋回方向を推定する（ステップ５０７）。
【００６４】
【数３４】
2004333279.tif 000036
【００６５】
すなわち、式（１３）で算出される角度を平均し、平均角度の値が最も小さい座標軸方向に目標が旋回しているものと推定する。
これにより、目標の旋回運動が上昇や下降をともなう「機動性の高い」目標であるか否かを認知することができる。
【００６６】
上述した一連の処理が終了すると、最後に、追尾処理の終了が要求されているか否かを判定し（ステップ５０８）、追尾終了が要求されていない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ５０２に戻って上記処理を繰り返し、追尾終了が要求されている（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、図５の処理ルーチンを終了する。
【００６７】
このように、現在および１サンプリング前の速度ベクトル同士のなす角度を正規化し、正規化した評価関数がしきい値を超えるか、またはしきい値を下回るタイミング（しきい値を超える回数および周期性）を観測することにより、目標のマニューバ運動の有無のみならず、蛇行運動中の目標であるか、または旋回運動中の目標であるかを判別することができる。
また、旋回運動中の目標である場合には、その目標の旋回方向を推定することにより、上昇運動や下降運動をともなう「高機動目標」であるか否かを認知することができる。
【００６８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、センサにより得られた目標の観測情報を出力する目標観測装置と、観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標追尾装置とを備えた目標運動判別装置であって、目標追尾装置は、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定部と、状態推定部による処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別部とを含むので、目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動を同時に判別するとともに、目標の運動が旋回運動である場合には、旋回方向を推定して旋回運動の種類を判別することのできる目標運動判別装置が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による目標運動判別装置を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１により判別される目標の運動形態を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による動作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による目標運動判別装置を示すブロック構成図である。
【図５】この発明の実施の形態２による動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  目標観測装置、２、２Ａ  目標追尾装置、２１、２１Ａ  状態推定部、２２、２２Ａ  運動判別部、２１１  ゲート判定器、２１２、２１２Ａ  平滑器、２１３  初期値設定器、２１４  平滑器メモリ、２１５  予測器、２１６  第１の遅延回路、２１７  第２の遅延回路、２１８  ゲイン行列算出器、２２１  残差２次形式算出器、２２２、２２２Ａ  目標運動判別器、２２３、２２３Ａ  評価関数メモリ、２２４、２２４Ａ  旋回方向推定器。
【図１】
2004333279.tif 000037
【図２】
2004333279.tif 000038
【図３】
2004333279.tif 000039
【図４】
2004333279.tif 000040
【図５】
2004333279.tif 000041