(57)【要約】【課題】低速移動目標の追尾安定性を、高速移動目標や高加速度目標の追尾安定性を劣化させることなく向上させる。【解決手段】所定の時間幅を設定し、その時間幅の間に検出されたプロットを平均化して１つのプロットとして扱う処理９を有する。また、目追尾標の移動速度、運動状態、プロットの検出率などにより最適な時間幅を決定する処理６を有する。さらに、プロットの平均化処理を行うか否かを判定するために、追尾目標の予測位置の信頼度ＴＱによる判定３、追尾目標の速度による判定４、追尾目標のプロットとの非相関継続時間による判定５を有する。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間の経過とともに得られる追尾対象目標の相関プロット（時刻とその時の位置情報）から、現在の追尾目標の位置を推定し未来の位置を予測する追尾処理において、所定の時間幅を設定し、その時間幅の間に検出された複数の前記相関プロットを平均化して１つの平均化相関プロットを算出し、該算出した平均化相関プロットを用いて現在の追尾目標の位置を推定することを特徴とする追尾目標信号処理方法。
【請求項２】
時間の経過とともに得られる追尾対象目標の相関プロット（時刻とその時の位置情報）から、現在の追尾目標の位置を推定し未来の位置を予測する追尾処理において、前記相関プロット毎に該相関プロット単独で現在の追尾目標の位置を推定する処理を実行するか、または所定の時間幅を設定し、その時間幅の間に検出された複数の前記相関プロットを平均化して１つの平均化相関プロットを算出し、該算出した平均化相関プロットを用いて現在の追尾目標の位置を推定する処理を実行するかを、前記追尾目標の速度、加速度および前記プロットとの非相関が継続している時間の長さに基づいて選択することを特徴とする追尾目標信号処理方法。
【請求項３】
前記平均化相関プロットは前記相関プロットが入力される度に前記所定の時間幅の中に入る過去の相関プロットを平均化することにより算出され、前記相関プロットが入力される度に該算出された平均化相関プロットを用いて現在の追尾目標の位置を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の追尾目標信号処理方法。
【請求項４】
前記追尾対象目標の移動速度に応じて前記所定の時間幅を決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の追尾目標信号処理方法。
【請求項５】
前記追尾対象目標の加速度に応じて前記所定の時間幅を決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の追尾目標信号処理方法。
【請求項６】
前記プロットとの非相関が継続している時間の長さに応じて前記所定の時間幅を決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の追尾目標信号処理方法。
【請求項７】
時間の経過とともに得られる追尾対象目標の相関プロット（時刻とその時の位置情報）から、現在の追尾目標の位置を推定し未来の位置を予測する追尾目標信号処理方式において、
所定の時間幅を設定する時間幅設定手段手段と、前記所定の時間幅の間に検出された複数の前記相関プロットを蓄積するプロット蓄積手段と、該蓄積された前記複数の相関プロットを平均化して１つの平均化相関プロットを算出する平均化処理手段と、該算出された平均化相関プロットにより現在の追尾目標の位置を推定する平滑化処理手段を備えていることを特徴とする追尾目標信号処理方式。
【請求項８】
時間の経過とともに得られる追尾対象目標の相関プロット（時刻とその時の位置情報）から、現在の追尾目標の位置を推定し未来の位置を予測する追尾目標信号処理方式において、
前記相関プロット毎に現在の追尾目標の位置を推定する第１の追尾目標信号処理手段と、
所定の時間幅を設定する時間幅設定手段手段と、前記所定の時間幅の間に検出された複数の前記相関プロットを蓄積するプロット蓄積手段と、該蓄積された前記複数の相関プロットを平均化して１つの平均化相関プロットを算出する平均化処理手段と、該算出された平均化相関プロットにより現在の追尾目標の位置を推定する平滑化処理手段とを有する第２の追尾目標信号処理手段と、
前記追尾目標の速度、加速度および前記プロットとの非相関が継続している時間の長さに基づいて、前記第１または第２の追尾目標信号処理手段のいずれかを選択する選択手段と、
を備えていることを特徴とする追尾目標信号処理方式。
【請求項９】
前記平均化処理手段は、前記相関プロットが入力される度に前記プロット蓄積手段から前記所定の時間幅の中に入る過去の相関プロットを入力して平均化して平均化相関プロットを出力し、前記平滑化処理手段は、前記相関プロットが入力される度に前記平均化相関プロットを入力して現在の追尾目標の位置を推定することを特徴とする請求項７または８に記載の追尾目標信号処理方式。
【請求項１０】
前記時間幅設定手段は、前記追尾対象目標の移動速度に応じて前記所定の時間幅を決定することを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の追尾目標信号処理方式。
【請求項１１】
前記時間幅設定手段は、前記追尾対象目標の加速度に応じて前記所定の時間幅を決定することを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の追尾目標信号処理方式。
【請求項１２】
前記時間幅設定手段は、前記プロットとの非相関が継続している時間の長さに応じて前記所定の時間幅を決定することを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の追尾目標信号処理方式。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は追尾目標信号処理方式に係り、特に低速移動目標の追尾処理方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】
レーダ装置等で移動目標を追尾する場合、目標の過去のプロットデータから予測位置を算定し、現在時刻で検出されたプロットデータが追尾中の目標と同一であるかどうかを判定する相関処理を行い、相関が有った場合、目標の過去のデータと、現在時刻のプロットデータから推定位置、推定速度を算出する方法が、例えば特開平６−３４７５４１号公報等に開示されている。
【０００３】
図４は、従来の追尾処理方式の一例を示しており、現在時刻で得られたプロット１が当該追尾目標のものであるかどうかを判断するゲート相関判定処理２と、現在の追尾目標位置、速度を推定する平滑化処理１０、および平滑化処理によって得られた最新の追尾目標位置、速度を記録する追尾目標情報記録手段１１から構成される。
【０００４】
図４に示す追尾処理方式において、プロット１が入力されると、追尾目標情報記録手段１１から追尾中の目標情報が読み出されて、プロット１とともにゲート相関判定処理２に入力される。ゲート相関判定処理２では、図５に示すとおり、プロット検出時刻における追尾目標の予測位置１２を求め、この予測位置を中心に相関ゲート１３〜１５を設定する。
【０００５】
この相関ゲートの大きさは、プロットの検出位置誤差や目標の加速度等を考慮して複数の大きさのゲートが設定される。これらの相関ゲート内に入ったプロットを、当該追尾目標のプロットと判定する。複数のプロットが相関ゲート内に入った場合は、例えばその中で最も追尾目標の予測位置に近いものを選択する等の条件により決定する。また相関したプロットが存在する相関ゲートの大きさにより、追尾目標の予測位置１２の信頼度を示すパラメータであるＴＱ（Ｔｒａｃｋｉｎｇ　Ｑｕａｌｉｔｙ）を増減させる。
【０００６】
例えば図６に示すように、追尾目標の移動軌跡１６が加速度運動を行っている場合、等速直進運動を仮定して予測した追尾目標の予測位置１２から遠ざかる。つまり、予測位置から離れた所にプロットが検出された場合、目標は加速度運動を行っている可能性があるため、予測位置の信頼度は低くなる。即ち、ＴＱの値は、目標が加速度運動を行っているか否かを判定する目安となる。
【０００７】
この予測位置の信頼度を自動的に調整する手段として、複数の大きさの相関ゲートのうち、最も大きなラージ・ゲート１７で相関した場合にはＴＱを１だけ減ずる。２番目に大きなミディアム・ゲート１８で相関した場合には、ＴＱは現状値を維持する。最も小さなスモール・ゲート１９で相関した場合には、目標は等速直進運動をしているものと判断して、ＴＱを１加算する。図６の場合では、ラージ・ゲート１７でプロット２０と相関しているため、ＴＱは１だけ減算される。
【０００８】
相関するプロットとＴＱが決定したら、プロットの位置と追尾目標の予測位置を用いて追尾目標の位置を平滑化処理１０により推定する。平滑化の方法は、処理負荷が軽いαβフィルタが多く用いられており、図７に示すとおり相関プロット位置２０と追尾目標予測位置１２との間で重み付けを行い、平滑化位置２１と平滑化速度２２を決定するものである。
【０００９】
この重み付けは、前記ゲート相関判定２で得られたＴＱに基づき決定する。ＴＱが大きな値であれば、追尾目標の予測位置が信頼できることを示しているため、より予測位置重視の平滑化が行われ、図７（ａ）に示すような平滑化位置２１と平滑化速度２２が得られる。逆にＴＱが小さな値であれば、追尾目標の予測位置１２が信頼できないことを示しているため、より相関プロット位置重視の平滑化が行われ、図７（ｂ）に示すような平滑化位置２１と平滑化速度２２が得られる。
【００１０】
得られた平滑化位置２１と平滑化速度２２は、追尾目標情報記録手段１１において記録され、次にプロット１が入力された時にゲート相関判定処理２から読み出されて、追尾目標予測位置１２の算出に用いられる。
【００１１】
プロットの検出位置の誤差は平滑化位置、平滑化速度に影響を及ぼし、その結果次のプロット検出時刻での追尾目標予測位置の精度に影響を及ぼす。平滑化位置や平滑化速度の誤差が大きくなると、その結果を現在の追尾目標の位置として外部に出力するようなシステムの場合、誤差の大きな情報を出力することになる。また追尾目標の予測位置の誤差が大きくなると、相関すべきプロットと相関しなくなり目標の追尾を継続できなくなる恐れがある。
【００１２】
図８では、プロット検出位置に同一の誤差が含まれる場合の、追尾目標の速度による平滑化速度への影響の違いを示す。（ａ）は高速で移動する目標の場合であり、（ｂ）は低速で移動する目標の場合である。なお、これらの例では一例として、追尾目標の予測位置１２と相関プロット位置２０の中間点を平滑化位置２５とする重み付けが行われている場合を示している。さらに、前回の平滑化位置２３から今回の平滑化位置２５への方向を今回の平滑化速度としている。
【００１３】
（ａ）と（ｂ）を比較すれば分かるように、プロット検出位置の誤差が同一であって平滑化位置が同一であっても、平滑化速度誤差は同一とはならない。即ち、速度が遅く（ａ）の移動量２４よりも（ｂ）の移動量２７の方が少ない場合、（ｂ）の平滑化速度２８の方が（ａ）の平滑化速度２６よりも相関プロット位置２０の影響を大きく受けることになる。従って、低速移動目標の場合、平滑化速度がプロット検出位置に含まれるランダム誤差の影響を受けやすく、その結果、次の追尾目標予測位置の誤差が大きくなり追尾が不安定となる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、低速で移動する目標について追尾処理を行い、現在の目標の位置や速度を推定した場合、得られた位置や速度の誤差が大きくなり、その結果、追尾の継続が困難になるという問題があった。
【００１５】
また、この低速移動目標の位置や速度の誤差を小さくするために、平滑化処理での重み付けを調整してプロット位置の誤差の影響を受けにくくする方法が考えられるが、その場合、追尾目標の速度変化や進行方向の変化に対する追随性が劣化するという問題が生ずる。
【００１６】
本発明の目的は、追尾目標の速度に係わらず、より精度の高い追尾目標の位置、速度情報を出力すること、および当該目標の追尾を継続することができるシステムを提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の追尾処理方式は、時間の経過とともに得られる追尾対象目標のプロット（時刻とその時の位置情報）から、現在の追尾目標の位置を推定し未来の位置を予測する追尾処理において、所定の時間幅を設定し、その時間幅の間に検出されたプロットを平均化して１つのプロットとして扱う処理（図１の９）を有することを特徴とする。
【００１８】
また、追尾目標の移動速度、運動状態、プロットの検出率などにより前記プロットを平均化するための最適な時間幅を決定する処理（図１の６）を有することを特徴とする。
【００１９】
さらに、プロットの平均化処理を行うか否かを判定するために、追尾目標の予測位置の信頼度ＴＱによる判定（図１の３）、追尾目標の速度による判定（図１の４）、追尾目標のプロットとの非相関継続時間による判定（図１の５）を有することを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、設定した時間幅の間に検出されたプロットを平均化することにより、プロットの位置情報に含まれるランダム誤差が相殺されて、平均化処理後のプロットに含まれる位置誤差が低減される。
【００２１】
また、位置誤差が低減されたプロットを用いて平滑化処理を実施することにより、追尾目標の平滑化位置、平滑化速度の誤差が低減でき、当該目標の予測位置誤差も低減できるため、追尾の継続性を向上させることができる。
【００２２】
平均化処理を行うことにより、プロット検出位置のランダム誤差が低減されると共に、本来の追尾目標の位置情報も平均化されてしまう。従って、高速で移動する目標に対して長時間の時間幅を設定して平均化処理を実施すると、検出位置誤差が低減できる反面平均化による位置誤差が大きくなってしまう。そのため、追尾目標の速度に応じた最適な時間幅設定処理を行い、平均化による誤差を防ぐ必要がある。
【００２３】
また、目標が加速度運動を行っている場合にも前記と同様の誤差を発生する。そのため、目標の加速度に応じた最適な時間幅設定処理を行い、平均化による誤差を防ぐ。
【００２４】
さらに、より高速または高加速度で運動する追尾目標に対しては、平均化処理を行わない方が平滑化位置、平滑化速度の誤差が少なくなるため、追尾目標の速度、加速度から平均化処理実施の要否判定処理を行い、平均化処理実施による影響を排除する。
【００２５】
同様に、一定時間プロットと相関していない追尾目標については、現在の速度や進行方向が正しく推定できないため、平均化処理を実施することにより平滑化位置、平滑化速度の誤差が増大する恐れがある。従って、プロットの検出状況により平均化処理実施の要否判定を行い、平均化処理実施による影響を排除する。
【００２６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の追尾目標信号処理方式の実施形態を示す図である。
【００２７】
本実施形態の追尾目標信号処理方式は、外部から入力されるプロット１と追尾目標予測位置から相関判定を行うゲート相関判定処理手段２と、追尾目標のＴＱが一定値以上であるか否かを判定する追尾目標ＴＱ判定手段３と、追尾目標が一定の速度以上で運動しているか否かを判定する追尾目標速度判定手段４と、追尾目標が一定時間プロットと相関していないかを判定する追尾目標非相関判定手段５と、プロット平均化処理に必要な時間幅を計算する平均化時間幅算出処理手段６と、該計算された必要な時間幅の間プロットを記憶するためのプロット蓄積手段７と、プロットを所定の時間蓄積したか判定する蓄積時間判定手段８と、蓄積したプロットを平均化する平均化処理手段９と、相関したプロットと追尾目標の予測位置から現在の追尾目標の位置を推定する平滑化処理手段１０と、得られた最新の追尾目標情報を記録するための追尾目標情報記録手段１１から構成される。
【００２８】
次に、本実施形態の動作について、図１を参照して詳細に説明する。
【００２９】
まず、外部から追尾処理装置にプロット１が入力されると、追尾目標情報記録手段１１から追尾目標情報を読み出し、プロット１と共にゲート相関判定処理手段２に入力される。ゲート相関判定処理手段２では、従来の技術と同様の処理を行い、追尾目標のプロットを選択するとともに追尾目標のＴＱを求める。選択されたプロットと追尾目標情報およびＴＱは、追尾目標ＴＱ判定手段３に出力される。また、ＴＱや追尾目標情報記録手段１１から入力された追尾目標の速度は、平均化時間幅算出処理手段６にも出力される。
【００３０】
次に追尾目標ＴＱ判定手段３によりＴＱ値が判定され、ＴＱが一定値以下である場合には目標が加速度運動を行っている可能性があるため、プロット位置平均化処理は行わず平滑化処理１０に移行し、ＴＱが一定値以上であれば追尾目標速度判定４を行う。判定基準となるＴＱ値は、想定される目標の運動、プロットに含まれる測角誤差、プロットの検出状況などを考慮して決定する。
【００３１】
ＴＱが一定値以上の場合に追尾目標速度判定４を行った結果、追尾目標の速度が一定速度以上であれば平滑化処理１０に移行し、一定速度以下であれば追尾目標非相関判定５を行う。追尾目標速度判定の判定基準となる速度Ｖｊは、例えばプロットの入力時間間隔Ｔｄ、プロットの測角誤差Ｅｒ、プロットの検出率Ｐｄにより下式にて算出される。
【００３２】
Ｖｊ＝（Ｋ１＊Ｅｒ）（Ｋ２＊Ｐｄ）／（Ｋ３＊Ｔｄ）
ここで、Ｋ１〜Ｋ３は予測される目標の運動などからＶｊを最適化するための調整係数である。
【００３３】
追尾目標が一定速度以下の場合には追尾目標非相関判定５を行い、一定時間以上プロットとの相関がなければ平滑化処理１０に移行し、一定時間内に相関していれば平均化時間幅算出処理６に移行する。追尾非相関判定の判定基準となる非相関時間Ｔｎは、例えばプロットの入力時間間隔Ｔｄ、プロットの検出率Ｐｄ、追尾目標の速度Ｖｔにより下式にて算出される。
【００３４】
Ｔｎ＝（Ｋ４＊Ｐｄ）／（Ｋ５＊Ｔｄ）（Ｋ６＊Ｖｔ）
ここで、Ｋ４〜Ｋ６は予測される目標の運動などからＴｎを最適化するための調整係数である。
【００３５】
平均化時間幅算出処理手段６では、例えば追尾目標のＴＱ、速度Ｖｔ、非相関の継続時間Ｔａ、プロットの測角誤差Ｅｒ、プロットの検出率Ｐｄから、最適な平均化時間幅Ｔｗを下式により算出する。
【００３６】
Ｔｗ＝（Ｋ７＊ＴＱ）（Ｋ８＊Ｅｒ）／（Ｋ９＊Ｖｔ）（Ｋ１０＊Ｔａ）（Ｋ１１＊Ｐｄ）
ここで、Ｋ７〜Ｋ１１は，予測される追尾目標の運動などによりＴｗを最適化するための調整係数である。
【００３７】
平均化時間幅が算出されると、その間、当該追尾目標と相関するプロットはプロット蓄積手段７にて記録され、所定の時間蓄積されたか否かの蓄積時間判定８を行う。所定の時間プロットの蓄積が行われた場合には、平均化処理手段９にてプロットの位置情報について平均値が計算される。
【００３８】
平滑化処理手段１０では、追尾目標情報とプロット位置情報が入力されて、従来の技術と同様の処理により平滑化位置、平滑化速度が計算される。得られた平滑化位置、平滑化速度は、追尾目標情報記録手段１１において記録される。
【００３９】
図２は、本実施形態において、所定の時間幅を設定し、その時間幅の間に検出されたプロットを平均化して１つのプロットとして扱う処理を行った場合の一例を示している。この例では、設定時間幅の間に検出された４個の相関プロット２０を平均化処理手段９により平均化して平均化相関プロット位置３０を算出し、平滑化処理手段１０で、追尾目標情報とこの平均化相関プロット位置３０とから、平滑化位置２５、平滑化速度２９を算出しており、相関プロット位置情報に含まれるランダム誤差の影響は低減されている。
【００４０】
図３は、本実施形態における低速移動目標の平滑化速度算出する処理として、スライディング・ウインドウを用いた処理方式を示している。この処理方式は、プロットが入力される度に所定の時間幅の中に入る過去のプロットデータを平均化して、平滑化処理により、位置推定を行うものであり、プロットが入力される度に平滑化処理された目標位置推定データを得ることができる。
【００４１】
特に目標の運動が大きく変化するような場合には逐次情報を出力することが必要となるが、この処理方式によれば、プロットが入力される度に目標位置推定データが得られ、追尾目標の位置推定を所定の時間幅毎に行う場合と比較して目標位置推定を行う時間間隔を短くすることができるので、目標位置推定データとしてより最新の情報を出力することが可能となり、目標の追尾精度を向上させることができる。
【００４２】
【発明の効果】
第１の効果は、低速で移動する目標について、追尾処理の結果得られる現在の追尾目標の位置や速度の推定値に含まれる誤差が低減できる。その理由は、一定時間蓄積したプロットの位置情報を平均化することにより、位置情報に含まれるランダム誤差が相殺されるためである。
【００４３】
第２の効果は、プロット位置情報を平均化しても、高速移動目標や高加速度運動を行う目標追尾において、推定される追尾目標の位置、速度の誤差の増加を防止し、さらに速度、進行方向の変化に対する追随性の劣化を防止できる。その理由は、目標の速度や加速度に応じて、最適なプロット平均化時間幅を算出する手段を有していること、および速度や加速度に応じてプロット位置平均化処理を行わずに平滑化処理を行う判定処理を有しているためである。
【００４４】
第３の効果は、平滑化処理における重み付けを、追尾目標予測位置重視とすることなく、低速目標の推定位置、速度の誤差を低減することができる。その理由は、プロット位置平均化処理によって位置情報に含まれるランダム誤差が相殺され、平滑化処理に入力されるプロットの位置精度が向上するため、プロット位置重視の重み付けを行っても、追尾目標の推定位置、速度の精度が向上するためである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を示す図である。
【図２】本実施形態における低速移動目標の平滑化速度算出方法を示す図である。
【図３】本実施形態における低速移動目標の平滑化速度算出する他の方法を示す図である。
【図４】従来の追尾処理の例を示す図である。
【図５】ゲート相関判定処理例を示す図である。
【図６】加速度運動を行う追尾目標に対するゲート相関判定例を示す図である。
【図７】ＴＱの違いによる平滑化処理結果の違いを示す図である。
【図８】目標の速度の違いによる平滑化速度に対する相関プロット位置の影響の違いを示す図である。
【符号の説明】
１　プロット
２　ゲート相関判定処理
３　追尾目標ＴＱ判定
４　追尾目標速度判定
５　追尾目標非相関判定
６　平均化時間幅算出処理
７　プロット蓄積手段
８　蓄積時間判定
９　平均化処理
１０　平滑化処理
１１　追尾目標情報記録手段
１２　追尾目標予測位置
１３〜１５　相関ゲート
１６　追尾目標の移動軌跡
１７　ラージ・ゲート
１８　ミディアム・ゲート
１９　スモール・ゲート
２０　相関プロット位置
２１　平滑化位置
２２　平滑化速度
２３　前回の平滑化位置
２４　移動量（移動速度が速い場合）
２５　平滑化位置
２６　平滑化速度
２７　移動量（移動速度が遅い場合）
２８　平滑化速度
２９　平滑化速度
３０　平滑化相関プロット位置
３１　設定時間幅内の移動量（移動速度が遅い場合）
【図１】
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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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【図８】
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