(57)【要約】【課題】レーダから得られる位置の情報のみならず、ドップラ速度（距離の時間変化率）の情報を使用して延期決定型の相関方式を用いた追尾処理を実行する目標追尾装置を提供する。【解決手段】追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度や目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出するゲート算出部４ａ，４ｂや観測値選択部５ａ，５ｂと、これらに抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で予測される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成し、仮説群内の各仮説に対して確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小部１５と、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑部１７ａ，１７ｂと、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する航跡決定部１６とを備える。【選択図】　　　　図１
2004012351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出するドップラ速度観測値抽出手段と、
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出する位置情報観測値抽出手段と、
上記両観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段と、
上記仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段と、
上記仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑化手段と、
上記仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段と
を備えた目標追尾装置。
【請求項２】
仮説縮小手段は、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、前時刻までに求めた航跡が現時刻の目標の観測値により伸張された場合における当該目標の位置及びドップラ速度による航跡の尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出することを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。
【請求項３】
仮説縮小手段は、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の位置情報による航跡の尤度をｇｊ，ｔ、当該目標のドップラ速度による航跡の尤度をｇＤｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が目標位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、観測値ｚｋ，ｊに付随するドップラ速度の計測値をＤｒｏｋ，ｊ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値によって伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、観測値が航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に共分散行列Ｓｋの３変量ガウス分布で発生し、観測値のドップラ速度が航跡Ｔｔのドップラ速度の予測値Ｄｒｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＤｋの１変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、下記式から算出すること
【数１】
2004012351.tif 000033
を特徴とする請求項２記載の目標追尾装置。
【請求項４】
仮説縮小手段は、
前時刻までに求められた仮説の尤度に当該目標についての探知確率を乗算する探知確率乗算部と、上記探知確率乗算部の乗算結果に当該目標の観測値における目標位置に関する尤度を乗算する位置情報尤度乗算部と、上記位置情報尤度乗算部の乗算結果に当該目標の観測値におけるドップラ速度の尤度を乗算するドップラ速度尤度乗算部とを有する尤度乗算ブロック部と、
前時刻までに求められた仮説の尤度に、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値である新目標発生率を乗算する新目標発生率乗算部と、
前時刻までに求められた仮説の尤度に、当該仮説内の航跡に相関する観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測情報として抽出されない度合いを示すゲート内非探知確率を乗算するゲート内非探知確率乗算部と、
上記前時刻までに求めた仮説内の各航跡に対する現時刻の観測値の割り当て状態に応じて、上記探知確率乗算部、上記ゲート内非探知確率乗算部、及び上記新目標発生率乗算部のいずれか一に上記仮説の尤度を送出する航跡状態判定部と、
上記前時刻までに求めた仮説の尤度に、上記観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値である誤信号発生率を乗算する誤信号発生率乗算部と、
上記前時刻までに求めた仮説内で観測値が誤信号と扱われている場合、上記前時刻までに求められた仮説の尤度を上記誤信号発生率乗算部に送る観測値状態判定部と、
仮説作成手段が前時刻までに求めた仮説群を構成する全ての仮説の尤度の合計値を算出する仮説尤度集計部と、
上記仮説尤度集計部が算出した合計値で上記仮説群内の各仮説の尤度を除算し、当該除算結果を各仮説の信頼度評価値として算出する仮説信頼度算出部と、
上記仮説信頼度算出部が算出した仮説の信頼度評価値に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説削減部と
を有してなることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。
【請求項５】
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出する観測値選択手段と、
上記観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段と、
上記仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段と、
上記仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行する平滑化手段と、
上記仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段と
を備えた目標追尾装置。
【請求項６】
仮説縮小手段は、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、目標の位置ベクトルとドップラ速度とを合成した観測値ベクトルの尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出することを特徴とする請求項５記載の目標追尾装置。
【請求項７】
仮説縮小手段は、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の観測位置及びドップラ速度計測値からなる観測値ベクトルｚＭｋ，ｊの尤度をｇＭｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、上記観測値ベクトルが航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＭｋの４変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、下記式から算出すること
【数２】
2004012351.tif 000034
を特徴とする請求項６記載の目標追尾装置。
【請求項８】
仮説縮小手段は、
前時刻までに求められた仮説の尤度に当該目標についての探知確率を乗算する探知確率乗算部と、上記探知確率乗算部の乗算結果に当該目標の観測値における目標位置及びドップラ速度とで規定される観測値ベクトルの尤度を乗算する尤度乗算部とを有する尤度乗算ブロック部と、
前時刻までに求められた仮説の尤度に、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値である新目標発生率を乗算する新目標発生率乗算部と、
前時刻までに求められた仮説の尤度に、当該仮説内の航跡に相関する観測値が相関の可能性がある観測情報として抽出されない度合いを示すゲート内非探知確率を乗算するゲート内非探知確率乗算部と、
上記前時刻までに求めた仮説内の各航跡に対する現時刻の観測値の割り当て状態に応じて、上記探知確率乗算部、上記ゲート内非探知確率乗算部、及び上記新目標発生率乗算部のいずれか一に上記仮説の尤度を送出する航跡状態判定部と、
上記前時刻までに求めた仮説の尤度に、上記観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値である誤信号発生率を乗算する誤信号発生率乗算部と、
上記前時刻までに求めた仮説内で観測値が誤信号と扱われている場合、上記前時刻までに求められた仮説の尤度を上記誤信号発生率乗算部に送る観測値状態判定部と、
仮説作成手段が前時刻までに求めた仮説群を構成する全ての仮説の尤度の合計値を算出する仮説尤度集計部と、
上記仮説尤度集計部が算出した合計値で上記仮説群内の各仮説の尤度を除算し、当該除算結果を各仮説の信頼度評価値として算出する仮説信頼度算出部と、
上記仮説信頼度算出部が算出した仮説の信頼度評価値に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説削減部と
を有してなることを特徴とする請求項５記載の目標追尾装置。
【請求項９】
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における、当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出するドップラ速度観測値抽出ステップと、
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出する位置情報観測値抽出ステップと、
上記両観測値抽出ステップにて抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成ステップと、
上記仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小ステップと、
上記仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑化ステップと、
上記仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択ステップと
を備えた目標追尾方法。
【請求項１０】
仮説縮小ステップにて、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、前時刻までに求めた航跡が現時刻の目標の観測値により伸張された場合における当該目標の位置及びドップラ速度による航跡の尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出することを特徴とする請求項９記載の目標追尾方法。
【請求項１１】
仮説縮小ステップにて、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の位置情報による航跡の尤度をｇｊ，ｔ、当該目標のドップラ速度による航跡の尤度をｇＤｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、観測値ｚｋ，ｊに付随するドップラ速度の計測値をＤｒｏｋ，ｊ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、観測値が航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に共分散行列Ｓｋの３変量ガウス分布で発生し、観測値のドップラ速度が航跡Ｔｔのドップラ速度の予測値Ｄｒｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＤｋの１変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、下記式から算出すること
【数３】
2004012351.tif 000035
を特徴とする請求項１０記載の目標追尾方法。
【請求項１２】
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出する観測値選択ステップと、
上記観測値抽出ステップにて抽出された観測情報を用いて当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成ステップと、
上記仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小ステップと、
上記仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行する平滑化ステップと、
上記仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択ステップと
を備えた目標追尾方法。
【請求項１３】
仮説縮小ステップにて、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、目標の位置ベクトルとドップラ速度とを合成した観測値ベクトルの尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出することを特徴とする請求項１２記載の目標追尾方法。
【請求項１４】
仮説縮小ステップにて、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の観測位置及びドップラ速度計測値からなる観測値ベクトルｚＭｋ，ｊの尤度をｇＭｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、上記観測値ベクトルが航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＭｋの４変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、下記式から算出すること
【数４】
2004012351.tif 000036
を特徴とする請求項１３記載の目標追尾方法。
【請求項１５】
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出するドップラ速度観測値抽出手段、
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出する位置情報観測値抽出手段、
上記両観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段、
上記仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段、
上記仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑化手段、
上記仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１６】
追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出する観測値選択手段、
上記観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段、
上記仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて上記仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段、
上記仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行する平滑化手段、
上記仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はレーダの観測情報に基づいて複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置及び方法並びにプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
レーダによる位置の観測情報に基づいて各目標の航跡を推定し、目標の運動諸元を算出する追尾装置あるいは追尾方法を示す従来文献として、例えば特開平８−２７１６１７号公報（以下、文献１と呼ぶ）や、Ｄ．Ｂ．Ｒｅｉｄ，　“ＡｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｔｒａｃｋｉｎｇ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｔａｒｇｅｔｓ”，　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，　ＡＣ−２４，　ｐｐ．８４３−８４５，　１９７９．（以下、文献２と呼ぶ）がある。
【０００３】
これらの文献では、前時刻までに得られた既存の各航跡に対し、追尾フィルタを用いて現時刻の位置を予測する。さらに、各航跡の現時刻の観測値に対する存在期待領域（以下、この領域をゲートと呼ぶ）を算出して、上記ゲート内に取得された観測値と各航跡との相関処理を行う。これにより、現時刻の目標の航跡を推定している。
【０００４】
ここで、実際には、レーダから目標以外の誤信号が得られたり、逆にレーダが目標の観測に失敗して目標の観測値が得られない場合もある。また、複数の目標が狭い領域に密集していると、１つの航跡のゲート内に他の既追尾目標の観測値が得られたり、あるいは、これまで探知されていなかった新たな目標の観測値が得られる場合もある。
【０００５】
このような状況においても、複数の目標を正しく追尾するために、上記文献では、各観測値がいずれの航跡に対応するかの相関について複数の仮説を立てて、各仮説ごとに追尾処理を続行し、次時刻以降に確率の高いものを選択する延期決定型の方式がとられている。
【０００６】
例えば、図８は文献１に示された目標追尾装置の構成に、文献２に示された追尾フィルタ処理の機能を明示的に加えた従来の目標追尾装置の構成を示すブロック図である。図において、１００は目標観測装置であって、レーダなどのセンサを用いて空間中の目標の位置ベクトルを観測して観測値を取得し目標追尾装置１０１に送出する。１０１は目標追尾装置で、目標観測装置１００から得られる観測値に基づいて目標の追尾を行う。１０２は目標表示装置であって、ディスプレイ上に航跡を表示し追尾している目標の状態をユーザに提示する。
【０００７】
１０３は既存の各クラスタに含まれる各航跡に対して現時刻のゲートを算出するゲート算出部である。ここで、各サンプリング時刻より高々１個（０個の場合は、その時刻に航跡の観測値が探知されなかったことを想定する）の観測値を選択することによって得られる１本の時系列データを航跡と呼ぶ。一般に、１つの目標に対して複数の航跡が計算される。
【０００８】
１０４は観測値選択部であって、目標観測装置１００によって取得された現時刻における全ての目標の観測値のうちからゲート算出部１０３が算出した各航跡のゲートに含まれる観測値を選択する。１０５は目標追尾装置１０１内のクラスタの状態を示したシステム内クラスタ表を格納する記憶部である。
【０００９】
１０６はクラスタ新設・統合部であって、観測値選択部１０４からの観測値とシステム内クラスタ表における既存のクラスタとの関係に基づいて既存のクラスタを統合し、また新しいクラスタを作成する。後述するように、航跡の推定では、空間内の全ての航跡を互いにゲートが重なり合う航跡群ごとに一括して相関の仮説を構成して処理する。このような仮説作成処理の単位となる航跡群をクラスタと呼んでいる。また、仮説とは、クラスタ内のいくつかの航跡を選択して構成される航跡の集合である。さらに、各仮説は、クラスタ内のいずれの航跡の組み合わせが正しいかを判断させるものである。
【００１０】
１０７はクラスタ新設・統合部１０６によって作成されるクラスタ内観測ベクトル表を格納する記憶部である。クラスタ内観測ベクトル表は、観測値選択部１０４から入力した観測値を各クラスタごとの観測値群として格納する。
【００１１】
１０８はクラスタ内仮説状況データ群を格納する記憶部で、クラスタ内仮説表、仮説内航跡表及びクラスタ内航跡−観測ベクトル表を格納する。１０８ａは記憶部１０８中で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として機能する記憶領域である。１０８ｂは記憶部１０８中で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として機能する記憶領域である。１０８ｃは記憶部１０８中でクラスタ内にある全ての航跡とこれらを構成する観測値との関係を示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表として機能する記憶領域である。
【００１２】
１０９はゲート内判定行列算出部であって、クラスタ内観測ベクトル表及びクラスタ内仮説状況データ群からのデータを入力してクラスタ内ゲート内判定行列を算出する。１１０はクラスタ内の現時刻の観測値と航跡との関係を示すクラスタ内ゲート内判定行列を格納する記憶部である。１１１はクラスタ内ゲート内判定行列を入力して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である。１１２はクラスタ内で仮説の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関行列を格納する記憶部である。
【００１３】
１１３は仮説更新部で、前時刻までの観測値による仮説の状況とクラスタ内航跡相関行列から現時刻に入力した観測値に対応する新たな仮説を作成する。１１４は仮説縮小部であって、クラスタ内の各仮説の確からしさ（信頼度）の評価を行いその評価結果より一部の仮説を削除することで仮説数を縮小する。１１５はクラスタ内に複数の仮説が存在する場合にその中から最善の仮説を１つ選択して目標の数とその航跡を決定する航跡決定部である。
【００１４】
１１６はクラスタ内の各航跡に対しカルマンフィルタの平滑処理を施すことによって、位置や速度の平滑化を行う航跡平滑部である。１１７はクラスタ分離部であって、仮説縮小後のクラスタを分離できるか否かを調べ、分離できる場合に、分離後のそれぞれのクラスタの仮説を再構成する。
【００１５】
次に動作について説明する。
図９は図８中の目標追尾装置の動作を示すフロー図であり、この図に沿って説明する。
先ず、時刻ｔｋに目標観測装置１００から観測値を入力すると（ステップＳＴ１００）、目標追尾装置１０１内のゲート算出部１０３は、既存のクラスタ群に含まれる全ての航跡に対してカルマンフィルタの予測処理を施し、現時刻ｔｋにおける観測値の存在期待領域であるゲートを算出する（ステップＳＴ１０１）。このあと、観測値選択部１０４は、各航跡のゲート内にいずれの観測値が存在するかを調べ、各航跡に相関し得る観測値を決定する（ステップＳＴ１０２）。
【００１６】
次に、クラスタ新設・統合部１０６は、いずれのクラスタ内の航跡とも相関し得ない孤立した観測値から構成される新たなクラスタを新設してシステム内クラスタ表に定義する。また、ある観測値が互いに異なるクラスタに含まれる複数の航跡のゲート内に存在する場合、これらのクラスタを１つのクラスタとして統合し、システム内クラスタ表に再定義する（ステップＳＴ１０３）。このとき、観測値選択部１０４は、システム内クラスタ表に定義されている各クラスタに対して、このクラスタ内のいずれかの航跡と相関し得る観測値として選択されたものの全体を、クラスタ内観測値表に書き込む。
【００１７】
続いて、目標追尾装置１０１は、システム内クラスタ表に定義された各クラスタの状態を更新するため、ステップＳＴ１０４からステップＳＴ１０７までの一連の処理を実行する。先ず、ゲート内判定行列算出部１０９は、クラスタ内の現時刻ｔｋの全ての観測値と航跡とが相関し得るか否かを示すクラスタ内ゲート内判定行列を算出する（ステップＳＴ１０４）。
【００１８】
ここで、クラスタ内ゲート内判定行列は、現時刻ｔｋでのクラスタ内の観測値数がｍｋ、現時刻ｔｋでのクラスタ内の既存航跡、即ち前時刻ｔｋ−１までに既に作成されたクラスタ内の航跡の数がＮｋ−１（Ｎｋ−１＝０の場合を含む）、現時刻ｔｋでのクラスタ内の航跡数がＮｋ＝Ｎｋ−１＋ｍｋの時に、下記式（１）のように定義される。
【数５】
2004012351.tif 000003
【００１９】
但し、上記式（１）で示すクラスタ内ゲート内判定行列の各行は、現時刻ｔｋの観測値ｚｋ，ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍｋ）に対応する。また、各列は、現時刻ｔｋでのクラスタ内の航跡Ｔｔ（ｔ＝０，１，２，・・・，Ｎｋ）に対応する。行列の各要素は、行に対応する観測値が列に対応する航跡のゲート内にあるか否かを表している。具体的には、以下のように設定される。
【００２０】
先ず、ｔ＝０の列は、観測値が誤信号による値である場合を示している。実際に全ての観測値は誤信号である可能性があるとして、ωｊ，０＝１のように設定する。
【００２１】
次に、１≦ｔ≦Ｎｋ−１の各列は、クラスタ内の既存の航跡Ｔｔに対応している。ここで、観測値ｚｋ，ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍｋ）が、既存の航跡Ｔｔ（ｔ＝０，１，２，・・・，Ｎｋ）のゲートに含まれる場合、ωｊ，ｔ＝１のように設定する。また、観測値ｚｋ，ｊが、既存の航跡Ｔｔのゲートに含まれない場合には、ωｊ，ｔ＝０のように設定する。
【００２２】
さらに、Ｎｋ−１＋１≦ｔ≦Ｎｋの各列は、現時刻ｔｋで新たに現れたクラスタ内の航跡に対応する。これら列は、全ての観測値がそれぞれ新たに発見された目標である可能性を表すものである。ここで、１個の観測値が１本の新たな航跡に対応するように要素を設定する。つまり、ｊ＝ｔ−Ｎｋ−１の場合には、ωｊ，ｔ＝１のように設定する。反対に、ｊ≠ｔ−Ｎｋ−１の場合には、ωｊ，ｔ＝０のように設定する。
【００２３】
続いて、航跡相関行列算出部１１１は、クラスタ内ゲート内判定行列から全てのクラスタ内航跡相関行列を算出する（ステップＳＴ１０５）。ここで、クラスタ内航跡相関行列とは、実際に仮説として取り得るクラスタ内の観測値と航跡との相関関係を示すものである。一般に、１つのクラスタ内ゲート内判定行列から複数のクラスタ内航跡相関行列が生成される。現時刻ｔｋにおける、ｓ＝１，２，・・・，ＳのＳ個のクラスタ内航跡相関行列は、クラスタ内ゲート内判定行列から下記式（２）に示すように定義される。
【数６】
2004012351.tif 000004
【００２４】
ここで、クラスタ内航跡相関行列の各行は、クラスタ内ゲート内判定行列の場合と同様に、現時刻ｔｋでのクラスタ内の観測値に対応しており、各列はクラスタ内の航跡に対応している。また、行列の各要素は、行に対応する観測値が列に対応する航跡と相関しているか否かを示すものである。具体的には、以下のように設定される。
【００２５】
先ず、観測値ｚｋ，ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍｋ）が航跡Ｔｔ（ｔ＝０，１，２，・・・，Ｎｋ）と相関がある場合には、ωｊ，ｔｓ＝１のように設定する。また、観測値ｚｋ，ｊが航跡Ｔｔと相関がないと、ωｊ，ｔｓ＝０のように設定する。
【００２６】
実際に、航跡相関行列算出部１１１が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作成する際には、次に示す（ア）から（ウ）までの３つの基準を同時に満たす全ての組み合わせを、各々別個のクラスタ内航跡相関行列として算出する。
【００２７】
（ア）クラスタ内ゲート内判定行列において、１である要素に対応するクラスタ内航跡相関行列の要素のみを１とでき、その他の要素は０とする。
（イ）クラスタ内航跡相関行列のｔ＝０の列以外の全ての列では、高々１つの要素のみを１とし他の要素は０とする。
（ウ）クラスタ内航跡相関行列の全ての行では、必ず１つの要素を１とし他の要素は０とする。
【００２８】
次に、クラスタ内の仮説を更新するため、仮説更新部１１３は、クラスタ内の既存の仮説、即ち前時刻ｔｋ−１で作成された仮説に対し、この仮説と組み合わせ可能な航跡相関行列を選択する。そして、両者の組み合わせから、現時刻ｔｋに対応した新たな仮説を作成する。この操作を繰り返し実行することで、クラスタ内の仮説が更新される（ステップＳＴ１０６）。
【００２９】
ここで、クラスタ内から選択した既存の仮説を親仮説、新たな仮説を子仮説と呼ぶことがある。実際には、航跡相関行列において観測値と相関があるとされている既存航跡が親仮説内に含まれていない場合、両者を組み合わせることはできないものとする。以下に、ステップＳＴ１０６における詳細な動作を説明する。
【００３０】
先ず、仮説更新部１１３は、クラスタ内の既存の仮説を親仮説として１個選択し、この親仮説から派生する子仮説群を導くために、記憶部１１２内のクラスタ内航跡相関行列の１個を選択する。このあと、仮説更新部１１３は、上記親仮説に対してクラスタ内航跡相関行列が組み合わせ可能か否かを判定する。
【００３１】
具体的には、上述のようにして選択されたクラスタ内航跡相関行列において、いずれかの観測値に相関がある既存の航跡が親たな仮説内に含まれていない場合、両者を組み合わせ不可能とする。一方、その他の全ての場合を組み合わせ可能と判定する。
【００３２】
次に、上述のようにして組み合わせ可能と判定された場合に限り、既存の仮説内の既存の航跡に対して、これと相関がある新しい観測値を追加して航跡を伸張すること、新たな航跡を仮説に追加すること、ある観測値を誤信号として取り扱うことによって子仮説を作成する。以上の処理は、ステップＳＴ１０５で算出したクラスタ内航跡相関行列を全て選択し終わるまで繰り返し実行される。
【００３３】
このあと、仮説更新部１１３は、上述した一連の仮説更新処理を終了したか否かを判断しながら、クラスタ内の残余の仮説がなくなるまで上記処理を繰り返す。
【００３４】
なお、多くの場合、１つの既存の仮説が複数のクラスタ内航跡相関行列と組み合わされて、複数の子仮説が作成される。このため、ステップＳＴ１０６の仮説更新処理によってクラスタ内の仮説数は増加する。
【００３５】
次に、仮説縮小部１１４は、ステップＳＴ１０６で作成した現時刻ｔｋの各仮説の信頼度評価値を算出し、全ての仮説の中から上記信頼度が高いものを残して他を削除するなどの方法で、仮説数の縮小を行う（ステップＳＴ１０７）。なお、上記信頼度評価値の具体的な算出方法は後述する。
【００３６】
続いて、航跡平滑部１１６は、クラスタ内に作成された現時刻ｔｋの各航跡に対してカルマンフィルタの平滑処理を施すことによって、位置、速度の平滑化を行う（ステップＳＴ１０８）。具体的には、現時刻ｔｋより新たに開始された航跡に対して、位置と速度の情報で構成される状態ベクトル及びその誤差共分散行列の初期値を設定する。
【００３７】
次に、現時刻ｔｋの新たな観測値が追加された航跡に対し、この観測値を用いて上記状態ベクトル及び誤差共分散行列の平滑値を更新する。このあと、現時刻ｔｋに対応する観測値が存在しないとされた航跡に対して、上記状態ベクトル及び誤差共分散行列の予測値を平滑値に置き換える、いわゆるメモリ追尾処理を実行する。
【００３８】
続いて、目標追尾装置１０１は、システム内クラスタ表に定義された全てのクラスタについてステップＳＴ１０４からステップＳＴ１０８までの処理を実行したか否かを判断する（ステップＳＴ１０９）。ここで、全てのクラスタについて処理が終了した場合には、ステップＳＴ１１０の処理に移行する。
【００３９】
ステップＳＴ１１０において、クラスタ分離部１１７は、クラスタ内の各航跡が有する観測値の構成を調べ、「現時刻ｔｋに至るまでに少なくとも１つの観測値を共有した航跡同士は、同一のクラスタに属する」との条件に照らし、クラスタ内の航跡群が複数のクラスタに分離可能であるか否かを評価する。そして、分離可能である場合に、クラスタの分離と仮説の再構築を行い、クラスタ内仮説状況データ群を更新する。なお、このクラスタ分離処理によって、ある航跡がその開始以来はじめて単独の航跡のみで１つのクラスタを成すと判定された場合、この航跡は確立したものと判定される。
【００４０】
このあと、航跡決定部１１５は、クラスタ内の現時刻ｔｋの仮説中から最善の仮説を１つ選択することによって目標の数及び航跡を決定する（ステップＳＴ１１１）。これら航跡群は、目標表示装置１０２のディスプレイ上に表示される。
【００４１】
以上述べた一連の処理は、目標追尾装置１０１によって追尾終了が検出されるまで繰り返し実行される（ステップＳＴ１１２）。
【００４２】
次に、文献２に従って、ゲート算出部１０３、航跡平滑部１１６における追尾フィルタ処理、観測値選択部１０４によるゲート判定処理、仮説縮小部１１４による仮説の信頼度評価値の算出処理について説明する。これらの処理の中心となる追尾フィルタ処理は、いわゆるカルマンフィルタを利用して以下のように実施される。
【００４３】
先ず、時刻ｔｋにおける位置と速度により構成される追尾目標の状態ベクトルｘｋと、位置情報により構成される観測値ベクトルｚｋを、下記式（３）、（４）でそれぞれ定義する。ここで、Ｔは、行列の転置を表す記号である。また、ｘｋ，ｙｋ，ｚｋは、目標の位置座標真値を表しており、ｖｘｋ，ｖｙｋ，ｖｚｋは、目標の速度成分真値を表している。さらに、ｘｏｋ，ｙｏｋ，ｚｏｋは、目標の観測位置座標を表し、レーダによる距離、仰角、方位角の極座標系での観測結果を、北基準直交座標系に座標変換した値である。
【００４４】
【数７】
2004012351.tif 000005
【００４５】
ここで、追尾目標の状態ベクトルの時間的推移を表す運動モデルを、下記式（５）で定義する。また、レーダの観測モデルを下記式（６）で定義する。なお、Φｋは状態遷移行列、Ｈｋは観測行列である。また、ｗｋは、平均ゼロ、共分散行列Ｑｋの正規性白色雑音に従う駆動雑音ベクトルであり、ｖｋは平均ゼロ、共分散行列Ｒｋの正規性白色雑音に従う観測雑音ベクトルである。
【数８】
2004012351.tif 000006
【００４６】
上記式（５）の運動モデル式において、例えば目標の運動を等速直線運動とみなしてモデル化すれば、状態遷移行列を下記式（７）で定義することができる。ここで、Ｉ３，Ｏ３は、それぞれ３行３列の単位行列と零行列である。このとき、駆動雑音ベクトルｗｋは、目標運動を等速直線とみなしたことによる打ち切り誤差項を表現したものと捉えることができる。また、上記式（６）の観測モデル式における観測行列Ｈｋは、状態ベクトルから位置情報を抽出するための行列であり、下記式（８）で定義される。
【数９】
2004012351.tif 000007
【００４７】
上記定義に基づいて、ゲート算出部１０３は、クラスタ内の各航跡に対して下記式（９）、（１０）に示すカルマンフィルタの予測処理を実行する。ここで、ｘｋ−１｜ｋ−１は、時刻ｔｋ−１の状態ベクトルの平滑値を表している。また、ｘｋ｜ｋ−１は、時刻ｔｋの状態ベクトルの予測値を表している。さらに、Ｐｋ−１｜ｋ−１，Ｐｋ｜ｋ−１は、それぞれ平滑値ｘｋ−１｜ｋ−１、予測値ｘｋ｜ｋ−１の誤差共分散行列を表している。
【数１０】
2004012351.tif 000008
【００４８】
続いて、ゲート算出部１０３は、下記式（１１）、（１２）に従って、航跡の現時刻ｔｋに対する予測位置ｚｋ｜ｋ−１と残差共分散行列Ｓｋを算出する。ここで、予測位置ｚｋ｜ｋ−１はゲートの中心位置に相当し、残差共分散行列Ｓｋはゲート領域の広がりを特徴づける諸元である。
【数１１】
2004012351.tif 000009
【００４９】
一方、観測値選択部１０４は、上述のようにして算出された予測位置ｚｋ｜ｋ−１、残差共分散行列Ｓｋを使用して、下記式（１３）を満たす観測値ｚｋを、当該航跡のゲート内の観測値であると判定する。但し、ｄはゲートサイズを決めるパラメータである。
【数１２】
2004012351.tif 000010
【００５０】
次に仮説縮小部１１４による各子仮説の信頼度評価値の算出方法を説明する。この評価値は、次の手順によって算出される。先ず、各子仮説Ｈ（ｉ）の尤度γｉを下記式（１４）を用いて計算する。
【数１３】
2004012351.tif 000011
【００５１】
ここで、βｐ（ｉ）は、子仮説Ｈ（ｉ）を生んだ親仮説の前時刻の信頼度評価値である。ＮＤＴは、子仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数であり、ＮＭＴは、子仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存航跡の数を示している。ＮＮＴは、子仮説内で新たに開始された航跡の数であり、ＮＦＴは、子仮説内で誤信号として扱われた観測値の数を表している。また、ＰＤは、レーダの探知確率である。ＰＧは、ゲート内に観測値が捕捉される確率であり、βＮＴは、単位体積あたりの新目標発生数の平均値である。βＦＴは、単位体積あたりの誤信号発生数の平均値である。これらはパラメータである。
【００５２】
ｇｊ，ｔは、航跡Ｔｔが観測値ｚｋ，ｊにより伸張された場合の航跡の尤度である。この尤度ｇｊ，ｔを観測値が航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に共分散行列Ｓｋの３変量ガウス分布で発生すると仮定して、下記式（１５）により計算する。
【数１４】
2004012351.tif 000012
【００５３】
仮説縮小部１１４は、上記仮説尤度γｉを全ての子仮説について算出した後、下記式（１６）に示すように、これらの値を全仮説に渡って正規化したものを、各子仮説の現時刻ｔｋの信頼度評価値βｉとする。
【数１５】
2004012351.tif 000013
【００５４】
次に、航跡平滑部１１６は、カルマンフィルタの平滑処理式に従い、以下の計算を実行する。即ち、航跡Ｔｔに観測値ｚｋ，ｊが追加され伸張された場合、下記式（１７）、（１８）、（１９）に従って平滑値の更新を実行する。
【数１６】
2004012351.tif 000014
【００５５】
ここで、ｘｋ｜ｋ−１、Ｐｋ｜ｋ−１は、それぞれ上記式（９）、（１０）で算出した航跡Ｔｔの状態ベクトル予測値及び予測誤差共分散行列である。また、ｘｋ｜ｋは、現時刻ｔｋに対応する航跡Ｔｔの状態ベクトル平滑値、Ｐｋ｜ｋは、ｘｋ｜ｋの誤差共分散行列である。なお、Ｋｋは、カルマンゲイン行列である。一方、航跡Ｔｔに対応する現時刻の観測値が存在しない場合、下記式（２０）、（２１）に示すメモリ追尾処理を実行する。
【数１７】
2004012351.tif 000015
【００５６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標追尾装置は以上のように構成されているので、レーダからの位置の観測情報のみに基づいて航跡の推定を行い、目標の運動諸元の算出を行っているので、誤警報やクラッタなどの誤信号が多く発生する観測環境では、たとえ延期決定型の相関方式であっても、追尾性能に限界が生じるという課題があった。
【００５７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、レーダから得られる位置の情報のみならず、ドップラ速度（距離の時間変化率）の情報を使用して延期決定型の相関方式を用いた追尾処理を実行する目標追尾装置及び方法並びにプログラムを得ることを目的とする。
【００５８】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標追尾装置は、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出するドップラ速度観測値抽出手段と、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出する位置情報観測値抽出手段と、両観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段と、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段と、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑化手段と、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段とを備えるものである。
【００５９】
この発明に係る目標追尾装置は、仮説縮小手段が、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、前時刻までに求めた航跡が現時刻の目標の観測値により伸張された場合における当該目標の位置及びドップラ速度による航跡の尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出するものである。
【００６０】
この発明に係る目標追尾装置は、仮説縮小手段が、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の位置情報による航跡の尤度をｇｊ，ｔ、当該目標のドップラ速度による航跡の尤度をｇＤｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が目標位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測値情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、観測値ｚｋ，ｊに付随するドップラ速度の計測値をＤｒｏｋ，ｊ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、観測値が航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に共分散行列Ｓｋの３変量ガウス分布で発生し、観測値のドップラ速度が航跡Ｔｔのドップラ速度の予測値Ｄｒｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＤｋの１変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、上記式から算出するものである。
【００６１】
この発明に係る目標追尾装置は、仮説縮小手段が、前時刻までに求められた仮説の尤度に当該目標についての探知確率を乗算する探知確率乗算部と、探知確率乗算部の乗算結果に当該目標の観測値における目標位置に関する尤度を乗算する位置情報尤度乗算部と、位置情報尤度乗算部の乗算結果に当該目標の観測値におけるドップラ速度の尤度を乗算するドップラ速度尤度乗算部とを有する尤度乗算ブロック部と、前時刻までに求められた仮説の尤度に、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値である新目標発生率を乗算する新目標発生率乗算部と、前時刻までに求められた仮説の尤度に、当該仮説内の航跡に相関する観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測値情報として抽出されない度合いを示すゲート内非探知確率を乗算するゲート内非探知確率乗算部と、前時刻までに求めた仮説内の各航跡に対する現時刻の観測値の割り当て状態に応じて、探知確率乗算部、ゲート内非探知確率乗算部、及び新目標発生率乗算部のいずれか一に上記仮説の尤度を送出する航跡状態判定部と、前時刻までに求めた仮説の尤度に、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値である誤信号発生率を乗算する誤信号発生率乗算部と、前時刻までに求めた仮説内で観測値が誤信号と扱われている場合、前時刻までに求められた仮説の尤度を上記誤信号発生率乗算部に送る観測値状態判定部と、仮説作成手段が前時刻までに求めた仮説群を構成する全ての仮説の尤度の合計値を算出する仮説尤度集計部と、仮説尤度集計部が算出した合計値で仮説群内の各仮説の尤度を除算し、当該除算結果を各仮説の信頼度評価値として算出する仮説信頼度算出部と、仮説信頼度算出部が算出した仮説の信頼度評価値に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説削減部とを有してなるものである。
【００６２】
この発明に係る目標追尾装置は、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出する観測値選択手段と、観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段と、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段と、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行する平滑化手段と、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段とを備えるものである。
【００６３】
この発明に係る目標追尾装置は、仮説縮小手段が、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、目標の位置ベクトルとドップラ速度とを合成した観測値ベクトルの尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出するものである。
【００６４】
この発明に係る目標追尾装置は、仮説縮小手段が、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の観測位置及びドップラ速度計測値からなる観測値ベクトルｚＭｋ，ｊの尤度をｇＭｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測値情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、観測値ベクトルが航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＭｋの４変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、上記式から算出するものである。
【００６５】
この発明に係る目標追尾装置は、仮説縮小手段が、前時刻までに求められた仮説の尤度に当該目標についての探知確率を乗算する探知確率乗算部と、探知確率乗算部の乗算結果に当該目標の観測値における目標位置及びドップラ速度とで規定される観測値ベクトルの尤度を乗算する尤度乗算部とを有する尤度乗算ブロック部と、前時刻までに求められた仮説の尤度に、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値である新目標発生率を乗算する新目標発生率乗算部と、前時刻までに求められた仮説の尤度に、当該仮説内の航跡に相関する観測値が相関の可能性がある観測値情報として抽出されない度合いを示すゲート内非探知確率を乗算するゲート内非探知確率乗算部と、前時刻までに求めた仮説内の各航跡に対する現時刻の観測値の割り当て状態に応じて、探知確率乗算部、ゲート内非探知確率乗算部、及び新目標発生率乗算部のいずれか一に仮説の尤度を送出する航跡状態判定部と、前時刻までに求めた仮説の尤度に、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値である誤信号発生率を乗算する誤信号発生率乗算部と、前時刻までに求めた仮説内で観測値が誤信号と扱われている場合、前時刻までに求められた仮説の尤度を誤信号発生率乗算部に送る観測値状態判定部と、仮説作成手段が前時刻までに求めた仮説群を構成する全ての仮説の尤度の合計値を算出する仮説尤度集計部と、仮説尤度集計部が算出した合計値で仮説群内の各仮説の尤度を除算し、当該除算結果を各仮説の信頼度評価値として算出する仮説信頼度算出部と、仮説信頼度算出部が算出した仮説の信頼度評価値に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説削減部とを有してなるものである。
【００６６】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出するドップラ速度観測値抽出ステップと、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出する位置情報観測値抽出ステップと、両観測値抽出ステップにて抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成ステップと、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小ステップと、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑化ステップと、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択ステップとを備えるものである。
【００６７】
この発明に係る目標追尾方法は、仮説縮小ステップにて、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、前時刻までに求めた航跡が現時刻の目標の観測値により伸張された場合における当該目標の位置及びドップラ速度による航跡の尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出するものである。
【００６８】
この発明に係る目標追尾方法は、仮説縮小ステップにて、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標の位置情報による航跡の尤度をｇｊ，ｔ、当該目標のドップラ速度による航跡の尤度をｇＤｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、観測値ｚｋ，ｊに付随するドップラ速度の計測値をＤｒｏｋ，ｊ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、観測値が航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に共分散行列Ｓｋの３変量ガウス分布で発生し、観測値のドップラ速度が航跡Ｔｔのドップラ速度の予測値Ｄｒｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＤｋの１変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、上記式から算出するものである。
【００６９】
この発明に係る目標追尾方法は、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出する観測値選択ステップと、観測値抽出ステップにて抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成ステップと、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小ステップと、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行する平滑化ステップと、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択ステップとを備えるものである。
【００７０】
この発明に係る目標追尾方法は、仮説縮小ステップにて、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、目標の位置ベクトルとドップラ速度とを合成した観測値ベクトルの尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出するものである。
【００７１】
この発明に係る目標追尾方法は、仮説縮小ステップにて、前時刻までに求めた航跡Ｔｔ（ｔは仮説内の航跡数）が現時刻ｔｋの目標の観測値ｚｋ，ｊ（ｊは仮説内の観測値数）により伸張された場合における、当該目標のドップラ速度計測値を含む観測値ベクトルｚＭｋ，ｊの尤度をｇＭｊ，ｔ、現時刻の仮説を導く前時刻までに求めた航跡Ｔｔからなる仮説の前時刻の信頼度評価値をβｐ（ｉ）、当該目標についての探知確率をＰＤ、前時刻までに求めた航跡Ｔｔと現時刻の観測値が位置及びドップラ速度について相関の可能性がある観測値情報として抽出される確率をＰＧ、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値をβＮＴ、観測空間の単位体積当たりの誤信号発生数の平均値をβＦＴ、現時刻の仮説内でいずれかの観測値により伸張された航跡の数をＮＤＴ、現時刻の仮説内でいずれの観測値にも対応しないものとされた既存の航跡の数をＮＭＴ、現時刻の仮説内で新たに開始された航跡の数ＮＮＴ、現時刻の仮説内で誤信号として扱われた観測値の数をＮＦＴとし、観測値ベクトルが航跡Ｔｔの予測位置ｚｋ｜ｋ−１を中心に残差共分散行列ＳＭｋの４変量ガウス分布で発生するものと仮定して、前時刻までに求めた航跡Ｔｔから導かれる現時刻の仮説の尤度γｉを、上記式から算出するものである。
【００７２】
この発明に係るプログラムは、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出するドップラ速度観測値抽出手段、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出する位置情報観測値抽出手段、両観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行する平滑化手段、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段としてコンピュータを機能させるものである。
【００７３】
この発明に係るプログラムは、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出する観測値選択手段、観測値抽出手段によって抽出された観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成する仮説作成手段、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減する仮説縮小手段、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行する平滑化手段、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択する仮説選択手段としてコンピュータを機能させるものである。
【００７４】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による目標追尾装置の構成を示す図である。図において、１は実施の形態１による目標追尾装置であって、後述する各構成部を具現化するプログラムを実行するコンピュータ装置から構成される。２は空間中の目標の位置ベクトルとドップラ速度を観測して観測値を得るレーダとしての目標観測装置である。３はディスプレイ上に航跡を表示して追尾している目標の航跡などをユーザに提示する目標表示装置である。４ａは上述した従来の目標追尾装置１０１によるものと同様に動作するゲート算出部であって、既存のクラスタ群に含まれる各航跡に対して現時刻の目標の位置情報に関する観測値の存在期待領域となるゲートを算出する。４ｂは既存のクラスタ群に含まれる各航跡に対して現時刻の目標のドップラ速度計測値に関する観測値の存在期待領域となるゲートを算出するゲート算出部である。
【００７５】
５ａは上述した従来の目標追尾装置１０１によるものと同様に動作する観測値選択部（位置情報観測値抽出手段）であって、観測値選択部５ｂによって選択された現時刻における全ての目標の観測値のうちからゲート算出部４ａが算出した各航跡のゲートに含まれる観測値を選択する。５ｂは目標観測装置２から目標追尾装置１に入力された現時刻の全ての観測値のうち各航跡ごとにドップラ速度によるゲート内に含まれるドップラ速度計測値を有する観測値を選択する観測値選択部（ドップラ速度観測値抽出手段）である。６は目標追尾装置１内のクラスタの状態を示したシステム内クラスタ表を格納する記憶部である。
【００７６】
７はクラスタ新設・統合部（仮説作成手段）であって、観測値選択部５ａからの観測値とシステム内クラスタ表における既存のクラスタとの関係に基づいて既存のクラスタを統合し、また新しいクラスタを作成する。後述するように、航跡の推定では、空間内の全ての航跡を互いにゲートが重なり合う航跡群ごとに一括して相関の仮説を構成して処理する。このような仮説作成処理の単位となる航跡群をクラスタと呼んでいる。また、仮説とは、クラスタ内のいくつかの航跡を選択して構成される航跡の集合である。さらに、各仮説は、クラスタ内のいずれの航跡の組み合わせが正しいかを判断させるものである。
【００７７】
８はクラスタ新設・統合部７によって作成されるクラスタ内観測ベクトル表を格納する記憶部である。クラスタ内観測ベクトル表は、観測値選択部５ａから入力した観測値を各クラスタごとの観測値群として格納する。９はクラスタ内仮説状況データ群を格納する記憶部であって、クラスタ内仮説表、仮説内航跡表及びクラスタ内航跡−観測ベクトル表を格納する。９ａは記憶部９中で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として機能する記憶領域である。９ｂは記憶部９中で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として機能する記憶領域である。９ｃは記憶部９中でクラスタ内にある全ての航跡とこれらを構成する観測値との関係を示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表として機能する記憶領域である。
【００７８】
１０はゲート内判定行列算出部（仮説作成手段）であって、クラスタ内観測ベクトル表及びクラスタ内仮説状況データ群からのデータを入力してクラスタ内ゲート内判定行列を算出する。１１はクラスタ内の現時刻の観測値と航跡との関係を示すクラスタ内ゲート内判定行列を格納する記憶部である。１２はクラスタ内ゲート内判定行列を入力して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（仮説作成手段）である。１３はクラスタ内で仮説の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関行列を格納する記憶部である。
【００７９】
１４は仮説更新部（仮説作成手段）で、前時刻までの観測値による仮説の状況とクラスタ内航跡相関行列から現時刻に入力した観測値とに対応する新たな仮説を作成する。１５は仮説縮小部（仮説縮小手段）であって、クラスタ内の各仮説の確からしさ（信頼度）の評価を行いその評価結果より一部の仮説を削除することで仮説数を縮小する。１６はクラスタ内に複数の仮説が存在する場合にその中から最善の仮説を１つ選択して目標の数とその航跡を決定する航跡決定部（仮説選択手段）である。
【００８０】
１７ａは上述した従来の目標追尾装置１０１の航跡平滑部と同様に動作する位置・速度平滑部（平滑化手段）であって、クラスタ内の各航跡に対しカルマンフィルタの平滑処理を施すことによって、位置や速度の平滑化を行う。１７ｂはドップラ速度平滑部（平滑化手段）であって、クラスタ内の各航跡に対してドップラ速度の平滑化を行う。１８はクラスタ分離部であって、仮説縮小後のクラスタを分離できるか否かを調べると共に、分離後のそれぞれのクラスタの仮説を再構成する。
【００８１】
次に概要について説明する。
この実施の形態１による目標追尾装置１では、従来の目標追尾装置１０１における位置情報に対するゲートに加え、ドップラ情報に対するゲートを設けている。これにより、各航跡に対して相関し得る観測値をより厳しく選別することができ、誤相関を減らすことができる。このため、従来の目標追尾装置１０１で実施されていた位置情報を使用した追尾フィルタ処理に加えて、以下に説明するようなドップラ速度情報を対象とした追尾フィルタ処理を別個に設ける。
【００８２】
先ず、ドップラ速度を追尾処理するため、上記式（３）とは異なる別の状態ベクトルｘＤｋを下記式（２２）のように定義する。ここで、Ｄｒｋは、目標のドップラ速度（距離の時間変化率）であり、Ｄｒｋドットはドップラ速度Ｄｒｋの一階の時間微分である。また、レーダの観測値に付随してくるドップラ速度の計測結果をＤｒｏｋとする。
【数１８】
2004012351.tif 000016
【００８３】
さらに、目標のドップラ速度の時間的推移を表すドップラ速度の運動モデルを下記式（２３）で、また、ドップラ速度の観測モデル（ドップラ速度の計測結果Ｄｒｏｋ）を下記式（２４）で定義する。ここで、ΦＤｋは、上記式（２２）の状態ベクトルｘＤｋに対する状態遷移行列である。ＨＤｋはドップラ速度の観測値に対する観測行列である。また、ｗＤｋは上記式（２２）の状態ベクトルに対する駆動雑音ベクトルであって、平均ゼロ、共分散行列ＱＤｋの正規性白色雑音に従うものと仮定する。ｖＤｋはスカラの観測雑音であり、平均ゼロ、分散ＲＤｋの正規性白色雑音に従うものと仮定する。
【数１９】
2004012351.tif 000017
【００８４】
例えば、目標のドップラ速度の運動を時間に対して線形的であると仮定すれば、上記式（２３）における状態遷移行列は、下記式（２５）で定義することができる。このとき、駆動雑音ベクトルｗＤｋは、ドップラ速度の運動を線形的とみなしたことによる打ち切り誤差項を表現したものと捉えることができる。また、観測行列ＨＤｋは、上記式（２２）の状態ベクトルｘＤｋからドップラ速度の項を抽出するためのもので、下記式（２６）で定義することができる。
【数２０】
2004012351.tif 000018
【００８５】
次に動作について説明する。
図２は図１中の目標追尾装置の動作を示すフロー図であり、この図に沿って説明する。
先ず、時刻ｔｋに目標観測装置２から観測値を入力する（ステップＳＴ１）と、目標追尾装置１内のゲート算出部４ｂは、既存のクラスタ群に含まれる全ての航跡に対して、上記式（２２）の状態ベクトルｘＤｋについての下記式（２７）、（２８）に示すカルマンフィルタの予測処理を施す（ステップＳＴ２）。ここで、ｘＤｋ−１｜ｋ−１は、時刻ｔｋ−１の状態ベクトルの平滑値である。ｘＤｋ｜ｋ−１は、時刻ｔｋに対する状態ベクトルの予測値を表している。また、ＰＤｋ−１｜ｋ−１、ＰＤｋ｜ｋ−１はそれぞれｘＤｋ−１｜ｋ−１、ｘＤｋ｜ｋ−１の誤差共分散行列である。
【数２１】
2004012351.tif 000019
【００８６】
さらに、ゲート算出部４ｂは、下記式（２９）、（３０）に従って、各航跡の現時刻ｔｋに対するドップラ速度予測値Ｄｒｋ｜ｋ−１と、残差分散ＳＤｋを算出する。このＤｒｋ｜ｋ−１はドップラ速度ゲートの中心値を表し、ＳＤｋはドップラ速度ゲートの広がりを特徴づける諸元である。
【数２２】
2004012351.tif 000020
【００８７】
次に、観測値選択部５ｂは、ゲート算出部４ｂが算出した各航跡のドップラ速度ゲート内にいずれの観測値が存在するかを調べることにより、各航跡に相関し得る観測値の最初の選別を行う（ステップＳＴ３、ドップラ速度観測値抽出ステップ）。具体的には、各航跡に対して下記式（３１）を満たすドップラ速度の計測値を有する観測値を、その航跡に相関し得る観測値として選び出す。但し、ｄＤはドップラ速度ゲートのサイズを決定するパラメータである。
【数２３】
2004012351.tif 000021
【００８８】
上述のようにしてドップラ速度に関する処理が完了すると、ゲート算出部４ａは、全ての航跡に対して、上記式（３）の位置と速度の状態ベクトルについてカルマンフィルタの予測処理を施すことにより、現時刻ｔｋにおける観測値の位置情報に関する存在期待領域であるゲートを算出する（ステップＳＴ４、位置情報観測値抽出ステップ）。この処理は、従来の目標追尾装置１０１の場合と同様である。
【００８９】
続いて、位置情報による観測値選択部５ａは、ドップラ速度情報による観測値選択部５ｂが各航跡ごとに選択した観測値に各々対して、各航跡の位置情報に関するゲート内にも存在するか否かを調べることで、各航跡に相関し得る観測値を最終的に決定する（ステップＳＴ５）。なお、この位置情報による観測値選択部５ａによるゲート内判定の方法は、従来の目標追尾装置１０１の場合と同様である。
【００９０】
このように、この実施の形態１による目標追尾装置１では、各航跡に相関し得る観測値を選択する場合、ドップラ速度に関するゲート内に存在することと、位置情報に関するゲート内に存在することの両方の条件を課すことによって、従来の目標追尾方式の場合に比べてより厳しい選別を行っている。
【００９１】
以下、ステップＳＴ６からステップＳＴ１０までの、クラスタ新設・統合部７、ゲート内判定行列算出部１０、航跡相関行列算出部１２、仮説更新部１４、仮説縮小部１５による処理は、従来の目標追尾装置１０１による図９に示すステップＳＴ１０３からステップＳＴ１０７までの処理と同様である。また、ステップＳＴ１１における位置・速度平滑部１７ａによる処理は、従来の目標追尾装置１０１内の航跡平滑部１１６による図９に示すステップＳＴ１０８の処理と同様である。これらの処理ステップの説明は省略する。
【００９２】
仮説縮小処理が完了すると、ドップラ速度平滑部１７ｂは、カルマンフィルタの平滑処理式に従って、クラスタ内の各航跡に対して上記式（２２）のドップラ速度の状態ベクトルについての平滑処理を実行する（ステップＳＴ１２、平滑化ステップ）。具体的には、航跡Ｔｔが現時刻ｔｋの新たな観測値の追加によって伸張された場合、この観測値に付随するドップラ速度の計測結果Ｄｒｏｋを使用して、下記式（３２）、（３３）、（３４）に従って平滑値の更新を実行する。
【数２４】
2004012351.tif 000022
【００９３】
ここで、ｘＤｋ｜ｋ−１、ＰＤｋ｜ｋ−１は、上記式（２７）、（２８）で算出した航跡Ｔｔの状態ベクトル予測値及び予測誤差共分散行列である。ｘＤｋ｜ｋはこの航跡の時刻ｔｋの状態ベクトル平滑値であり、ＰＤｋ｜ｋはその誤差共分散行列である。また、ＫＤｋはカルマンゲイン行列である。
【００９４】
以降のステップＳＴ１３からステップＳＴ１６までの処理は、従来の目標追尾装置１０１による図９に示すステップＳＴ１０９からステップＳＴ１１２までの処理と同様である。よって、説明を省略する。
【００９５】
以上のように、この実施の形態１によれば、レーダからの位置の観測情報に加え、ドップラ速度の観測情報を活用することを目的として、位置、速度の平滑化を行うための追尾フィルタ処理とドップラ速度の平滑化を行うための追尾フィルタ処理とを実施し、各航跡に対して位置のゲートのみならずドップラ速度のゲート判定を行うので、各航跡に相関し得る観測値が厳しく選別され、航跡に対する観測値の誤相関が減少して追尾性能を向上させることができる。また、各航跡に相関可能な観測値の数が減少するため、結果的に装置内に作成される仮説の数が減少し、装置全体の処理効率も向上させることができる。
【００９６】
実施の形態２．
図３はこの発明の実施の形態２による目標追尾装置における仮説縮小部の構成を示す図である。図において、１５ａは実施の形態２における仮説縮小部（仮説縮小手段）であって、後述するような従来の目標追尾装置１０１とは異なる機能を有し、上記実施の形態１の目標追尾装置に適用することができる。また、仮説縮小部１５ａは、実施の形態２による目標追尾装置として機能するコンピュータ装置に実行されるプログラムとして具現化することができる。１９は親仮説信頼度設定器（親仮説信頼度設定部）で、仮説尤度の初期値として親仮説の前時刻における信頼度を設定する。２０は航跡状態判定器（航跡状態判定部）であって、仮説内の各航跡に対する現時刻の観測値の割り当て状態を調べ、この結果に応じて探知確率乗算器２２、ゲート内非探知確率乗算器２４、新目標発生率乗算器２１のいずれかに尤度計算値を送出する。
【００９７】
２１は仮説尤度計算値に新目標発生率を乗算する新目標発生率乗算器（新目標発生率乗算部）で、２２は仮説尤度計算値に探知確率を乗算する探知確率乗算器（探知確率乗算部、尤度乗算ブロック部）である。また、２３ａは位置情報による尤度乗算器（尤度乗算部、尤度乗算ブロック部）であって、仮説尤度計算値に観測値の位置の尤度を乗算する。２３ｂはドップラ速度情報による尤度乗算器（尤度乗算部、尤度乗算ブロック部）で、仮説尤度計算値に観測値のドップラ速度の尤度を乗算する。２４は仮説尤度計算値にゲート内非探知確率を乗算するゲート内非探知確率乗算器（ゲート内非探知確率乗算部）である。
【００９８】
２５は観測値状態判定器（観測値状態判定部）であって、クラスタ内の各観測値に対する仮説内での扱われ方を調べ、観測値が誤信号と扱われている場合に限り、仮説尤度計算値を誤信号発生率乗算器２６に送る。２６は仮説尤度計算値に誤信号発生率を乗算する誤信号発生率乗算器（誤信号発生率乗算部）である。また、２７はクラスタ内の各仮説の尤度計算結果を記憶しておく仮説尤度記憶部である。２８はクラスタ内の全仮説についての仮説尤度の合計値を算出する仮説尤度集計器（仮説尤度集計部）である。２９は仮説信頼度算出器（仮説信頼度算出部）であって、クラスタ内の各仮説の仮説尤度を上記全仮説に対する合計値で除算することで各仮説の信頼度評価値を算出する。３０は仮説削減器（仮説削減部）で、仮説の信頼度評価値に従って信頼度の低い仮説を削除することによって仮説数を削減する。
【００９９】
次に概要について説明する。
この実施の形態２による仮説縮小部１５ａは、各子仮説の信頼度評価値を位置の観測情報のみでなく、ドップラ速度の観測情報を使用して算出することを特徴とする。具体的には、各子仮説Ｈ（ｉ）の尤度γｉを、従来の目標追尾装置１０１の場合の上記式（１４）に代わって、下記式（３５）を用いて算出する。
【数２５】
2004012351.tif 000023
【０１００】
ここで、上記式（３５）は、従来の目標追尾装置１０１の場合の上記式（１４）と異なって、右辺第２項の積演算にｇＤｊ，ｔが追加されている。ｇＤｊ，ｔは、航跡Ｔｔが観測値ｚｋ，ｊにより伸張された場合のドップラ速度情報による航跡の尤度である。また、このｇＤｊ，ｔは、観測値のドップラ速度が航跡Ｔｔの予測値Ｄｒｋ｜ｋ−１を中心に分散ＳＤｋの１変量ガウス分布で発生するものと仮定して、下記式（３６）により計算する。但し、Ｄｒｏｋ，ｊは、観測値ｚｋ，ｊに付随するドップラ速度の計測結果である。なお、各仮説の信頼度評価値は、従来の目標追尾装置１０１の場合と同様に、上記式（３５）による仮説尤度を上記式（１６）によって正規化したものとする。
【数２６】
2004012351.tif 000024
【０１０１】
次に動作について説明する。
図４は図３中の仮説縮小部の動作を示すフロー図であり、この図に沿って実施形態２による仮説縮小処理を詳細に説明する。
先ず、親仮説信頼度設定器１９は、クラスタ内の仮説Ｈ（ｉ）を１つ選択して、この仮説の親仮説の信頼度βｐ（ｉ）を仮説尤度計算値γｉの初期値として設定する（ステップＳＴ１ａ）。この仮説尤度計算値は、航跡状態判定器２０に送出される。
【０１０２】
次に、航跡状態判定器２０は、親仮説信頼度設定器１９が選択した仮説内の航跡を順次選択（ステップＳＴ２ａ）して、現時刻の観測値の割り当て状態を調べる（ステップＳＴ３ａ、ステップＳＴ５ａ）。即ち、選択した航跡が下記（１）から（３）までのいずれであるかを判断する。
【０１０３】
（１）現時刻に開始された新航跡
（２）前時刻の既存航跡に現時刻の新たな観測値が追加された航跡（伸張された航跡）
（３）前時刻の既存航跡に現時刻の観測値がないとして保持された航跡
【０１０４】
航跡状態判定器２０は、上述した判断結果が上記（１）の場合には新目標発生率乗算器２１に、上記（２）の場合には探知確率乗算器２２に、また、上記（３）の場合にはゲート内非探知確率乗算器２４に、仮説尤度計算値γｉを送出する。
【０１０５】
ステップＳＴ３ａにて現時刻に開始された新航跡であると判断されると、新目標発生率乗算器２１は、航跡状態判定器２０から入力した仮説尤度計算値γｉに、観測空間の単位体積当たりの新たな目標の発生数の平均値である新目標発生率βＮＴを乗算して、乗算結果を再び航跡状態判定器２０に返す（ステップＳＴ４ａ）。
【０１０６】
また、ステップＳＴ３ａにて現時刻に開始された新航跡でなく、ステップＳＴ５ａにて前時刻の既存航跡に現時刻の新たな観測値が追加された航跡（伸張された航跡）であると判断されると、探知確率乗算器２２は、航跡状態判定器２０から入力した仮説尤度計算値γｉに探知確率ＰＤを乗算し、乗算結果を位置情報による尤度乗算器２３ａに送る（ステップＳＴ６ａ）。
【０１０７】
位置情報による尤度乗算器２３ａでは、探知確率乗算器２２から入力した乗算結果値に、上記式（１５）で算出される位置情報による尤度ｇｊ，ｔを乗算し、乗算結果をドップラ速度情報による尤度乗算器２３ｂに送る（ステップＳＴ７ａ）。さらに、ドップラ速度情報による尤度乗算器２３ｂは、尤度乗算器２３ｂから入力した乗算結果値に、上記式（３６）で算出されるドップラ速度情報による尤度ｇＤｊ，ｔを乗算する（ステップＳＴ８ａ）。この乗算結果は、再び航跡状態判定器２０に送り返される。
【０１０８】
また、ステップＳＴ３ａにて現時刻に開始された新航跡でなく、ステップＳＴ５ａにて新たな観測値で伸張された航跡でなく、前時刻の既存航跡に現時刻の観測値がないものとして保持された航跡であると判断されると、ゲート内非探知確率乗算器２４は、航跡状態判定器２０から入力した仮説尤度計算値γｉに対して、ゲート内に航跡の観測値が探知されない確率に相当する（１−ＰＤＰＧ）（ここでは、この値をゲート内非探知確率と呼ぶ）を乗算し、乗算結果を再び航跡状態判定器に送り返す（ステップＳＴ９ａ）。
【０１０９】
上述した一連の処理は、航跡状態判定器２０が仮説内の全ての航跡を選択し終わるまで、繰り返し実行される（ステップＳＴ１０ａ）。仮説内の全ての航跡について処理が終了すると、航跡状態判定器２０は、仮説尤度計算値を観測値状態判定器２５に送る。
【０１１０】
上記仮説尤度計算値を航跡状態判定器２０から入力すると、観測値状態判定器２５では、クラスタ内の各観測値を順次選択して（ステップＳＴ１１ａ）、着目している仮説内で誤信号として扱われているかどうかを調べる（ステップＳＴ１２ａ）。このとき、選択した観測値が誤信号と扱われていれば、仮説尤度計算値を誤信号発生率乗算器２６に送る。
【０１１１】
誤信号発生率乗算器２６では、観測値状態判定器２５から入力した仮説尤度計算値に誤信号発生率βＦＴを乗算し、乗算結果を再び観測値状態判定器２５に返す（ステップＳＴ１３ａ）。観測値状態判定器２５は、親仮説信頼度設定器１９が選択した仮説内の全ての観測値を選択し終わるまで、上記操作を繰り返し実行する（ステップＳＴ１４ａ）。
【０１１２】
また、親仮説信頼度設定器１９による初期値設定から観測値状態判定器２５による繰り返し処理までを終了すると、仮説尤度計算値には、着目した仮説に対する上記式（３５）による仮説尤度γｉの計算結果が得られることになる。この計算結果は、仮説尤度記憶部２７に保存される。
【０１１３】
一方、仮説縮小部１５ａでは、上記仮説尤度を計算し、計算結果を仮説尤度記憶部２７に保存する一連の処理を、クラスタ内の全ての仮説について順次実行する（ステップＳＴ１５ａ）。ここで、クラスタ内の全ての仮説について仮説尤度の計算が終了すると、仮説尤度集計器２８は、仮説尤度記憶部２７に保存された前仮説の尤度を読み出して、その合計値を算出する（ステップＳＴ１６ａ）。この結果は、仮説信頼度算出器２９に送られる。仮説信頼度算出器２９は、上記式（１６）に従って、仮説尤度集計器２８から入力した合計値で仮説尤度記憶部２７から読み出した各仮説の尤度を除算して、各仮説の信頼度評価値βｉを計算する（ステップＳＴ１７ａ）。
【０１１４】
最後に、仮説削減器３０は、上述のようにして算出された仮説の信頼度評価値に従って、信頼度の低い仮説を削除するなどの方法によって仮説数を削減する。
【０１１５】
以上のように、この実施の形態２によれば、レーダからの位置の観測情報に加え、ドップラ速度の観測情報を使用してクラスタ内に作成された仮説の信頼度評価値を算出し、当該評価値を用いて仮説数を削減するので、不必要な仮説をより効率的に削除することができる。この結果、誤相関が減少して追尾性能を向上させることができる。また、各時刻で装置内に残る仮説数が減少するため、装置全体の処理効率も向上させることができる。
【０１１６】
実施の形態３．
図５はこの発明の実施の形態３による目標追尾装置の構成を示す図である。図において、１Ａは実施の形態３による目標追尾装置であって、後述する各構成部を具現化するプログラムを実行するコンピュータ装置から構成される。４ｃはゲート算出部であって、既存のクラスタ群に含まれる各航跡に対して、現時刻の位置及びドップラ速度の４次元の観測値ベクトルに対する存在期待領域を算出する。５ｃは位置・ドップラ速度の合成情報による観測値選択部（観測値抽出手段）で、目標観測装置２から目標追尾装置１Ａに入力された現時刻の観測値全体から、各航跡ごとに目標の位置及びドップラ速度に関するゲートに含まれる観測情報を有する観測値を選択する。１７ｃは位置・ドップラ速度の合成情報による航跡平滑部（平滑化手段）であって、クラスタ内の各航跡に対して位置及びドップラ速度の観測情報を使用して、位置、速度の状態ベクトルを更新する。なお、図１と同一構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。
【０１１７】
次に概要について説明する。
この実施の形態３による目標追尾装置１Ａは、従来の目標追尾装置１０１における位置情報のみに対するゲートに代わり、位置及びドップラ速度の４次元の観測値ベクトルに対するゲートを設けている。これにより、各航跡に対して相関し得る観測値がより厳しく選別されて、誤相関を減らすことができる。このため、従来の目標追尾装置１０１で実施されていた位置情報のみを使用した追尾フィルタ処理に代わり、位置とドップラ速度の４次元の観測情報を使用した別の追尾フィルタ処理を以下のように構成する。
【０１１８】
先ず、従来の目標追尾装置１０１の場合と同様に、時刻ｔｋにおける位置と速度により構成される追尾目標の状態ベクトルｘｋを上記式（３）で定義する。また、追尾目標の状態ベクトルｘｋの時間的推移を表す運動モデルを上記式（５）で定義する。上記式（５）の運動モデルの設定方法の一例は、上記実施の形態１で説明したように、例えば目標の運動を等速直線運動とみなして、上記式（７）で状態遷移行列Φｋを定義する。
【０１１９】
一方、時刻ｔｋのレーダによる観測値ベクトルは、下記式（３７）で定義する。ここで、ｘｏｋ，ｙｏｋ，ｚｏｋは、目標の観測位置座標を表している。また、Ｄｒｏｋは、ドップラ速度の計測結果を表している。下記式（３７）は、観測値ベクトル対して目標の観測位置とドップラ速度の計測結果とを含めている点が、従来の目標追尾装置１０１における上記式（６）と異なっている。
【数２７】
2004012351.tif 000025
【０１２０】
また、レーダの観測モデルを下記式（３８）、（３９）、（４０）の非線形関数で定義する。但し、ｖＭｋは、平均ゼロ、共分散行列ＲＭｋの４次元の正規性白色雑音に従う観測雑音ベクトルである。また、ｒｋは目標の距離を表している。
【数２８】
2004012351.tif 000026
【０１２１】
上述したような観測モデルを設定して、この実施の形態３では、非線形モデルに適用可能な拡張カルマンフィルタを用いて、追尾フィルタ処理を実行する。このとき、上記非線形関数ｈ（ｘ）の線形一次係数行列ＨＭ（ｘｋ）が必要となる。この行列は、下記式（４１）〜（４７）によって計算することができる。
【数２９】
2004012351.tif 000027
【０１２２】
なお、線形一次係数値行列は、状態ベクトルの真値ｘｋにおいて定義されるが、実際の追尾フィルタ処理では真値が得られないため、予測値ｘｋ｜ｋ−１における値を使用する。
【０１２３】
次に動作について説明する。
図６は図５中の目標追尾装置の動作を示すフロー図であり、この図に沿って動作の詳細を説明する。
先ず、目標観測装置２から時刻ｔｋにおける観測値を入力（ステップＳＴ１ｂ）すると、目標追尾装置１Ａ内のゲート算出部４ｃは、既存のクラスタ群に含まれる全ての航跡に対して、上記式（３）の状態ベクトルｘｋについての予測処理を施す。ここで、目標の運動モデルは、従来の目標追尾装置１０１の場合と同様に定義している。このため、当該予測処理は、従来の場合と同様に上記式（９）、（１０）による通常のカルマンフィルタの予測処理式で実行される。
【０１２４】
続いて、ゲート算出部４ｃは、各航跡について、上記式（３７）の４次元の観測値ベクトルの現時刻ｔｋに対する予測値ｚＭｋ｜ｋ−１と残差共分散行列ＳＭｋを、下記式（４８）、（４９）に従って算出する（ステップＳＴ２ｂ）。但し、ｘｋ｜ｋ−１、Ｐｋ｜ｋ−１は、上記式（９）、（１０）による通常のカルマンフィルタの予測処理で算出した状態ベクトル予測値及びその誤差共分散行列である。また、観測値ベクトルの予測値ｚＭｋ｜ｋ−１は、位置・ドップラ速度合成ゲートの中心を表し、残差共分散行列ＳＭｋはゲートの広がりを特徴づける諸元である。
【数３０】
2004012351.tif 000028
【０１２５】
次に、位置・ドップラ速度の合成情報による観測値選択部５ｃは、各航跡の位置・ドップラ速度合成ゲート内にいずれの観測値が存在するかを調べることにより、各航跡に相関し得る観測値を決定する（ステップＳＴ３ｂ）。具体的には、各航跡に相関し得る観測値として、下記式（５０）の条件を満たす観測値を選び出す。但し、ｄＭは、位置・ドップラ速度合成ゲートのサイズを決定するパラメータである。
【数３１】
2004012351.tif 000029
【０１２６】
以下、ステップＳＴ４ｂからステップＳＴ８ｂまでの、クラスタ新設・統合部７、ゲート内判定行列算出部１０、航跡相関行列算出部１２、仮説更新部１４、及び、仮説縮小部１５による処理は、従来の目標追尾装置１０１による図９に示すステップＳＴ１０３からステップＳＴ１０７までの処理と同様である。よって、説明を省略する。
【０１２７】
続いて、位置・ドップラ速度の合成情報による航跡平滑部１７ｃは、拡張カルマンフィルタの平滑処理式に従って、上記式（３７）の４次元の観測値ベクトルを使用して、状態ベクトル平滑値及びその誤差共分散行列の更新を行う（ステップＳＴ９ｂ）。具体的には、航跡が現時刻ｔｋの新たな観測値の追加によって伸張された場合、この観測値によって下記式（５１）〜（５３）に従って平滑値の更新を行う。
【数３２】
2004012351.tif 000030
【０１２８】
ここで、ｘｋ｜ｋは、上記式（３）の状態ベクトルに対する時刻ｔｋの平滑値であり、Ｐｋ｜ｋは、ｘｋ｜ｋの誤差共分散行列である。また、ＫＭｋは、拡張カルマンフィルタのゲイン行列である。
【０１２９】
以降、ステップＳＴ１０ｂからステップＳＴ１３ｂまでの処理は、従来の目標追尾装置１０１による図９に示すステップＳＴ１０９からステップＳＴ１１２までの処理と同様である。よって、説明を省略する。
【０１３０】
以上のように、この実施の形態３によれば、レーダからの位置の観測情報に加え、ドップラ速度の観測情報を活用することを目的として、位置及びドップラ速度で構成される４次元の観測値ベクトルを使用して、目標の状態ベクトル平滑値の更新を行なうための追尾フィルタ処理と、位置及びドップラ速度の４次元の観測値ベクトルに対してゲート判定とを行うので、各航跡に相関し得る観測値が厳しく選別され、航跡に対する観測値の誤相関が減少して追尾性能を向上させることができる。また、各航跡に相関可能な観測値の数が減少することから装置内に作成される仮説の数が減少して装置全体の処理効率も向上させることができる。
【０１３１】
また、４次元の観測値ベクトルを定義することにより、位置とドップラ速度との観測誤差や推定誤差の分布の相関を考慮したゲート形成が可能となり、処理負荷が増大するものの、上記実施の形態１の目標追尾装置１と比較してより高い精度の追尾処理を期待することができる。
【０１３２】
実施の形態４．
図７はこの発明の実施の形態４による目標追尾装置における仮説縮小部の構成を示す図である。図において、１５ｂは実施の形態４の仮説縮小部（仮説縮小手段）であって、後述するような従来の目標追尾装置１０１とは異なる機能を有し、上記実施の形態３の目標追尾装置に適用することができる。また、仮説縮小部１５ｂは、実施の形態３による目標追尾装置として機能するコンピュータ装置に実行されるプログラムとして具現化することができる。２３ｃは位置とドップラ速度の合成情報による尤度乗算器（尤度乗算部、尤度乗算ブロック部）であって、仮説尤度計算値に位置及びドップラ速度で構成される４次元の観測値ベクトルの尤度を乗算する。なお、図３と同一構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。
【０１３３】
次に概要について説明する。
この実施の形態４による仮説縮小部１５ｂは、各子仮説の信頼度評価値を位置及びドップラ速度の観測情報を使用して算出することを特徴とする。具体的には、各子仮説Ｈ（ｉ）の尤度γｉを、従来の目標追尾装置１０１の場合の上記式（１４）に代わって、下記式（５４）で計算する。
【数３３】
2004012351.tif 000031
【０１３４】
ここで、上記式（５４）は、従来の目標追尾装置１０１の場合の上記式（１４）と異なって、右辺第２項の積演算におけるｇｊ，ｔがｇＭｊ，ｔに変更された部分が異なっている。このｇＭｊ，ｔは、航跡Ｔｔが観測値ｚｋ，ｊにより伸張された場合の上記式（３７）の観測値ベクトルの尤度である。この観測値ベクトルが上記式（４８）の予測値ｚＭｋ｜ｋ−１を中心に、上記式（４９）の残差共分散行列ＳＭｋの４変量ガウス分布で発生するものと仮定し、下記式（５５）を用いて算出する。但し、ｚＭｋ，ｊは、観測値ｚｋ，ｊに対応する上記式（３７）の観測値ベクトルである。なお、各仮説の信頼度評価値は、従来の目標追尾装置１０１の場合と同様に、上記式（５４）による仮説尤度を上記式（１６）によって正規化したものとする。
【数３４】
2004012351.tif 000032
【０１３５】
次に動作について説明する。
ここでは、上述した実施の形態と異なる仮説縮小部１５ｂの動作を説明する。仮説縮小部１５ｂでは、上記実施の形態２における尤度乗算器２３ａ，２３ｂが、位置及びドップラ速度の合成情報による尤度乗算器２３ｃに置き換わっている。この尤度乗算器２３ｃは、探知確率乗算器２２から入力した仮説尤度計算値に上記式（５５）で算出される位置及びドップラ速度の４次元観測値ベクトルによる尤度ｇＭｊ，ｔを乗算して、乗算結果を航跡状態判定器２０に返す。他の部位の動作手順は、上記実施の形態２の場合と同様であり、説明を省略する。
【０１３６】
以上のように、この実施の形態４によれば、位置及びドップラ速度の４次元観測値ベクトルによる尤度を用いてクラスタ内に作成された仮説の信頼度評価値を算出し、当該評価値を用いて仮説数を削減するので、位置とドップラ速度との観測誤差や推定誤差の分布の相関を考慮した尤度の計算が可能となり、処理負荷は増大するものの、上記実施の形態２の仮説縮小部１５ａと比較してより高い精度の追尾処理を期待することができる。
【０１３７】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度について相関の可能性がある観測情報を抽出すると共に、現時刻における目標位置について相関の可能性がある観測情報を抽出し、当該抽出した観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成し、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減すると共に、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度を含む運動諸元にて平滑化を実行し、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択するので、各航跡に相関し得る観測値が厳しく選別され、航跡に対する観測値の誤相関が減少して追尾性能を向上させることができるという効果がある。
【０１３８】
この発明によれば、仮説縮小手段が、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、前時刻までに求めた航跡が現時刻の目標の観測値により伸張された場合における当該目標の位置及びドップラ速度による航跡の尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出するので、不必要な仮説をより効率的に削除することができ、誤相関が減少して追尾性能を向上させることができるという効果がある。また、各時刻で装置内に残る仮説数が減少するため、装置全体の処理効率も向上させることができるという効果がある。
【０１３９】
この発明によれば、追尾すべき目標の前時刻までに求めた航跡に対して、現時刻における当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルについて相関の可能性がある観測情報を抽出し、当該抽出した観測情報を用いて、当該目標の各観測時点で推定される航跡の組み合わせを示す仮説群を作成し、仮説群内の各仮説に対して、当該目標の観測位置及びドップラ速度に関する確からしさの評価を行い、当該評価結果に基づいて仮説群中の仮説数を削減すると共に、仮説群内の各航跡に対して、当該目標のドップラ速度と目標位置とで規定される観測値ベクトルにて平滑化を実行し、仮説群から現時刻における目標の運動諸元を最も的確に表現する仮説を選択するので、各航跡に相関し得る観測値が厳しく選別され、航跡に対する観測値の誤相関が減少して追尾性能を向上させることができるという効果がある。
【０１４０】
この発明によれば、仮説縮小手段が、仮説群中の各仮説の確からしさを評価するにあたり、目標の位置ベクトルとドップラ速度とを合成した観測値ベクトルの尤度を求め、これら航跡の尤度を用いて前時刻までに求めた航跡から導かれる現時刻の仮説の尤度を評価結果として算出するので、位置とドップラ速度との観測誤差や推定誤差の分布の相関を考慮した尤度の計算が可能となり、処理負荷は増大するものの、より高い精度の追尾処理を期待することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による目標追尾装置の構成を示す図である。
【図２】図１中の目標追尾装置の動作を示すフロー図である。
【図３】この発明の実施の形態２による目標追尾装置における仮説縮小部の構成を示す図である。
【図４】図３中の仮説縮小部の動作を示すフロー図である。
【図５】この発明の実施の形態３による目標追尾装置の構成を示す図である。
【図６】図５中の目標追尾装置の動作を示すフロー図である。
【図７】この発明の実施の形態４による目標追尾装置における仮説縮小部の構成を示す図である。
【図８】従来の目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図９】図８中の目標追尾装置の動作を示すフロー図である。
【符号の説明】
１，１Ａ　目標追尾装置、２　目標観測装置、３　目標表示装置、４ａ，４ｂ，４ｃ　ゲート算出部、５ａ　観測値選択部（位置情報観測値抽出手段）、５ｂ観測値選択部（ドップラ速度観測値抽出手段）、５ｃ　観測値選択部（観測値抽出手段）、６　記憶部（システム内クラスタ表）、７　クラスタ新設・統合部（仮説作成手段）、８　記憶部（クラスタ内観測ベクトル）、９　記憶部（クラスタ内仮説状況データ群）、９ａ　記憶領域（クラスタ内仮説表）、９ｂ　記憶領域（仮説内航跡表）、９ｃ　記憶領域（クラスタ内航跡−観測ベクトル表）、１０　ゲート内判定行列算出部（仮説作成手段）、１１　記憶部（クラスタ内ゲート内判定行列）、１２　航跡相関行列算出部（仮説作成手段）、１３　記憶部（クラスタ内航跡相関行列）、１４　仮説更新部（仮説作成手段）、１５，１５ａ，１５ｂ　仮説縮小部（仮説縮小手段）、１６　航跡決定部（仮説選択手段）、１７ａ　位置・速度平滑部（平滑化手段）、１７ｂ　ドップラ速度平滑部（平滑化手段）、１７ｃ　航跡平滑部（平滑化手段）、１８　クラスタ分離部、１９親仮説信頼度設定器（親仮説信頼度設定部）、２０　航跡状態判定器（航跡状態判定部）、２１　新目標発生率乗算器（新目標発生率乗算部）、２２　探知確率乗算器（探知確率乗算部、尤度乗算ブロック部）、２３ａ，２３ｂ，２３ｃ　尤度乗算器（尤度乗算部、尤度乗算ブロック部）、２４　ゲート内非探知確率乗算器（ゲート内非探知確率乗算部）、２５　観測値状態判定器（観測値状態判定部）、２６　誤信号発生率乗算器（誤信号発生率乗算部）、２７　仮説尤度記憶部、２８　仮説尤度集計器（仮説尤度集計部）、２９　仮説信頼度算出器（仮説信頼度算出部）、３０　仮説削減器（仮説削減部）。
【図１】
2004012351.tif 000037
【図２】
2004012351.tif 000038
【図３】
2004012351.tif 000039
【図４】
2004012351.tif 000040
【図５】
2004012351.tif 000041
【図６】
2004012351.tif 000042
【図７】
2004012351.tif 000043
【図８】
2004012351.tif 000044
【図９】
2004012351.tif 000045