(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
広域センサからの目標の観測情報を入手する広域情報入手手段と、
仮説の集合体であるクラスタ単位の航跡関連データを記憶している航跡関連データ記憶手段と、
複数の搭載センサからの目標情報と、上記航跡関連データ記憶手段に記憶している既存のクラスタ情報から、クラスタの新規作成および更新を行うクラスタ更新手段と、
上記航跡関連データ記憶手段に記憶された航跡関連データを参照して、クラスタの重心位置と、上記広域情報入手手段で得られた目標の観測位置の相対距離が最も近いものを、対象クラスタとして選択する広域情報相関手段と、
上記広域情報相関手段で選択した対象クラスタに含まれる仮説のうち、広域情報の観測数以上の航跡数を観測している仮説の信頼度を向上させる信頼度補正手段と、
上記信頼度補正手段で向上した信頼度を元に、仮説の信頼度を決定する相関・統合手段と、
を具備することを特徴とする追尾処理システム。
【請求項２】
上記広域情報相関手段で求めた各クラスタと広域センサの観測値の相対距離を受け取り、広域情報に対応する複数のクラスタを選択し、選択した複数のクラスタに対して、航跡数を重み付けして分配する仮説信頼度分配手段を具備し、
上記信頼度分配手段で配分を決定したクラスタ毎の航跡数を信頼度補正手段へ送付することを特徴とする請求項１記載の追尾処理システム。
【請求項３】
上記信頼度補正手段の信頼度の補正結果を元に、信頼度計算を補正する航跡判定支援手段を、具備することを特徴とする請求項１記載の追尾処理システム。
【請求項４】
上記信頼度補正手段の信頼度の補正結果を元に、クラスタ内で捕捉している目標数と広域センサで観測した目標数との比較によって、クラスタ目標対処の可否を判定するクラスタ航跡判定支援手段を具備することを特徴とする請求項１〜請求項３のいづれか１項記載の追尾処理システム。
【請求項５】
上記広域情報相関手段で求めた所定のクラスタの周囲に広域センサによる観測目標があるか否かの情報を、クラスタ管理手段に伝えるクラスタ削除支援手段を具備することを特徴とする請求項１〜請求項４のいづれか１項記載の追尾処理システム。
【請求項６】
上記広域情報相関手段からの広域センサ情報とクラスタの相関情報と、上記航跡関連データ記憶手段を参照して、搭載センサの航跡情報と広域センサの観測情報を対応付ける識別支援手段を具備することを特徴とする請求項１〜請求項５のいづれか１項記載の追尾処理システム。
【請求項７】
上記広域情報相関手段からの広域センサ情報とクラスタの相関情報を参照して、識別に関する情報を上記識別支援手段へ、航跡数に関する情報を上記信頼度補正手段へ送付する手段を具備することを特徴とする請求項１〜請求項６のいづれか１項記載の追尾処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体に搭載されたセンサを利用して目標の軌跡を追尾するセンサシステムにおいて、広域を観測するセンサで得た情報も利用して、観測を行う装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複数のセンサからの観測データをセンサ種別と時間とを統合して識別子と共に取り入れるセンサデータ統合手段と、目標予測存在範囲の集合体であるクラスタ内の仮説表に含まれる既存の航跡から観測ベクトルの可能な物理領域を得るゲート算出手段と、上記で切り出された観測ベクトルに対し、新・既存クラスタ毎に観測ベクトルが誤信号・既存航跡・新目標である各可能性を全て得るゲート内判定行列算出手段と、航跡相関行列算出手段と、仮説更新手段と、航跡決定装置を備えたものは開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−３１８７４１号公報（第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の追尾処理システムは以上のように構成されており、複数のセンサで観測された観測データのみを利用することを前提としており、センサからの２つの観測値が入力されなければ、２目標の存在を算出できず、２つの観測値が連続して入力される時刻まで、２目標を識別できる可能性が低くなるという課題があった。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解消するためになされたもので、広域センサの航跡数の観測情報を利用することで、精度の低い広域情報（広域センサの観測情報に対応するクラスタの情報を付加した広域情報相関手段の出力）を追尾処理の信頼度を補正して、精度が高い搭載センサの観測値を使った追尾処理が出力する航跡の品質を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の追尾処理システムは、広域センサからの目標の観測情報を入手する広域情報入手手段と、仮説の集合体であるクラスタ単位の航跡関連データを記憶している航跡関連データ記憶手段と、複数の搭載センサからの目標情報と、上記航跡関連データ記憶手段に記憶している既存のクラスタ情報から、クラスタの新規作成および更新を行うクラスタ更新手段と、上記航跡関連データ記憶手段に記憶された航跡関連データを参照して、クラスタの重心位置と、上記広域情報入手手段で得られた目標の観測位置の相対距離が最も近いものを、対象クラスタとして選択する広域情報相関手段と、上記広域情報相関手段で選択した対象クラスタに含まれる仮説のうち、広域情報の観測数以上の航跡数を観測している仮説の信頼度を向上させる信頼度補正手段と、上記信頼度補正手段で向上した信頼度を元に、仮説の信頼度を決定する相関・統合手段とを具備するものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、広域センサの航跡数の観測情報を利用することで、精度の低い広域センサの情報を追尾処理の信頼度を補正して、精度が高い搭載センサの観測値を使った追尾処理が出力する航跡の品質を向上できるという効果がある。
また、広域センサの観測情報を追尾処理本体のシーケンスには加えないため、処理対象の観測点数を増やすことなく、ＭＨＴ（Multiple Hypothesis Tracking）等の追尾処理を実現でき、処理負荷を抑える効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
航空機や艦船等の移動体にセンサシステムを搭載し、目標に接近して観測等の対処を行うシステムがある。これらの移動体では、通信機器を搭載し、搭載センサの情報に加えて広域を観測するセンサで得た情報も利用して、目標の軌跡を追尾するシステムを構築することが考えられる。
この時、複数のセンサから得た観測情報を使って、目標を追尾する方法が、システム全体の性能に大きな影響を与える。
【０００９】
移動体に搭載されるセンサでは、観測対象までの距離が近いこと、自分が対象とする目標や領域にセンサ資源を集中して観測を行うこと等から、一般に、移動体に搭載されるセンサは広域を観測するセンサの情報と比べて目標の観測精度が高い。
また、目標を追尾するには、センサを目標方向に継続して指向することが必要になるが、移動体に搭載されるセンサでは、観測対象までの距離が近いため、観測対象の角度的な変化が大きくなり、広域を観測するセンサの情報と比べて観測の更新レートが早い。
【００１０】
一方で、移動体の運動性能への影響等から、移動体に搭載されるセンサでは、重量、容積、電力等の制約条件があり、小型化や搭載位置等の制約を課されることが多い。
このため、一般に、移動体に搭載されるセンサは広域を観測するセンサと比べて、観測覆域が狭く、探知距離が短い。
また、広域を観測するセンサでは、搭載条件の制約が移動体よりも緩やかなため、大きな記憶容量を有することが可能であり、現時点での目標位置、速度の把握だけでなく、目標が移動してきた経路の把握や記録を行うことが可能である。
【００１１】
上記のように、移動体に搭載されるセンサと広域を観測されるセンサでは、それぞれ異なる利点を有する。
このため、それぞれの特徴を活かすことが可能な広域センサからの観測情報を利用する移動体に搭載されるセンサシステムが求められる。
移動体のセンサシステム及び広域を観測するセンサシステムでは、個々のシステムにおいても複数のセンサの情報を組合せた構成が考えられている。
【００１２】
この構成では、複数センサの組合せでは、同種のセンサだけでなく、異種のセンサ（例：電波センサであるレーダと光学センサ）の組合せた構成も考えられている。
複数のセンサからの観測情報を使って、目標の軌跡を追尾するシステムを構築するためのものがある。
広域に配置されたセンサの観測情報を使ったもの、レーダと光学センサを組合せたものがある。
【００１３】
複数のセンサが観測した探知データを集めて追尾処理を実施（追尾フィルタにより航跡を生成）する探知データ統合型で相関・統合処理を行い、目標の軌跡を追尾する。
また、探知データから航跡を作成する場合には、ＪＰＤＡ（Joint Probabilistic Data Association）や航跡型ＭＨＴ（Multiple Hypothesis Tracking）等のアルゴリズムを利用している。
この方式は、センサが観測した全ての探知データを利用可能で、かつ、追尾能力が高い特徴がある。
【００１４】
前記の追尾方式では、センサが観測した全ての探知データを利用可能である。
ただし、複数のセンサを観測に用いる場合には、センサによって観測精度や更新周期、また、観測可能な項目が異なる場合がある。
このようなケースに対応するため、例えば、目標の方位、距離及び速度を観測できる電波センサ用と、目標の方位のみを観測する光学センサ用のフィルタを設けて、観測で利用したセンサに応じた処理方法を用いている。
前記の追尾方式では、観測精度が劣る探知データや更新周期が遅い情報（追尾処理実行時刻よりも遅延して入力される情報）を利用することも可能だが、追尾能力の向上への寄与は一般に小さいことがわかっている。
【００１５】
このため、例えば、複数のセンサから同時刻のデータが入力された場合は優先度の高いセンサの探知データだけを選択したり、信頼性の高いセンサからの情報を優先して仮説を削除する（信頼性の低いセンサによる航跡が削除される）、また、観測精度の高いセンサからの情報を優先して航跡を生成するといった手段を設けている。
【００１６】
また、仮説の更新周期が長いものを削除する等、航跡の生成や管理で利用する探知データや仮説情報を選別する手段を設けている。
一方で、本特許で対象とするセンサである移動体に搭載されるセンサと、広域を観測するセンサにおいても、観測精度に差がある（一般に、移動体に搭載されるセンサが精度が高い）。
【００１７】
また、観測情報を収集し、移動体へ伝送する時間が必要になるため、広域を観測するセンサの情報は、移動体に搭載されるセンサと比べて遅延が生じる。
目標が航空機のように、高速で高機動の運動が可能な場合には、精度が高く、遅延時間の少ない情報を利用する必要が高い。
【００１８】
このため、移動体に搭載されるセンサと広域を観測するセンサの情報を統合しようとすると、精度が低く、遅延が大きい広域センサの観測情報は利用されるケースが少ない。
広域を観測するセンサシステムでは、大きな記憶容量を有することが可能であり、現時点での目標位置、速度の把握だけでなく、目標が移動してきた経路の把握や記録を行うことが可能である。
【００１９】
また、事前入手した先見情報等と組合せた情報の管理も搭載システムよりも適している。従来の探知データを基準にした相関・統合方式では、広域センサの観測情報がセンサの精度や遅延時間により利用されず、広域センサシステムの利点を十分活かせない。
このため、搭載センサの観測情報と組合せてセンサデータ融合で相関・統合を行っても、追尾能力向上の効果を上げることは困難である。
【００２０】
ここで、本発明の前提とする課題を図４から図７で説明する。
図４は課題が発生するシナリオの概要の図、図５は各センサから情報が入力されるタイミングを表すグラフ、図６は各センサから入力される情報（観測値）を時系列で示した図である。
図７は課題が発生する時刻Ｔ４付近の概要の図である。
【００２１】
図４では、観測対象の２目標が移動体に向かってくる進路を取るシナリオである。
ここで、移動体には２つの異なるセンサが搭載されており、また、広域センサからの情報を通信手段を通じて得られると仮定する。
センサの観測レンジ（観測可能な距離）は、広域センサが移動体のセンサよりも長く、分解能及び観測精度は移動体のセンサが広域センサよりも優れているとする。
【００２２】
目標の経路は、遠方（広域センサが観測可能なレンジ）では広域センサで２目標と確認可能な程度離れており、その後、移動体に接近した時には（搭載センサが観測可能なレンジでは）、搭載センサでも分離が困難な程度に接近してくるシナリオとする。
図４において、目標の経路で強調表示され、時刻Ｔ０〜Ｔ９と記載した部分に対する各センサから情報が入力されるタイミングを表すグラフが図５、各センサから入力される情報（観測値）を時系列で示したのが図６である。
【００２３】
図５では、移動体に搭載したセンサＡ、センサＢ及び広域センサからの観測情報に対して、センサで目標を観測した時刻と、観測した目標情報を相関・統合処理に入力する時刻を示す。
ここでは、一般的な搭載センサと広域センサの傾向から、搭載センサは目標を観測した時刻に目標情報を相関・統合処理に入力し、広域センサでは通信による伝送時間等のために観測時刻から遅延して目標情報を相関・統合処理に入力すると仮定する。
また、搭載センサは広域センサよりも情報の更新周期が短いとし、搭載センサの更新周期は同じと仮定した。
【００２４】
図５では、搭載センサＡの情報は、時刻Ｔ０、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ６、Ｔ８と２単位時刻周期（２単位時刻に一度）で情報を入力する。センサでの観測時刻と相関・統合処理に入力する時刻（情報入力時刻）は遅延がなく、同じ時刻とした。
また、搭載センサＢの情報についても、時刻Ｔ１、Ｔ３、Ｔ５、Ｔ７、Ｔ９と２単位時刻周期で入力され、観測時刻と情報入力時刻は同じとした。
広域センサについては、時刻Ｔ４、Ｔ８と４単位時刻周期（４単位時刻に一度）で情報を入力する。
情報入力時刻の遅延については４単位時刻とした（時刻Ｔ０の観測結果が時刻Ｔ４で相関統合処理に入力される）。
【００２５】
図６は、時刻ごとに、各センサから入力される情報（観測値）を時系列で示した図である。各観測値は、目標を観測した位置を示している。
ここでは、対象時刻の観測値と過去の観測値を提示している（各時刻では、過去の観測値に加えて、対象の時刻で新たに加わった観測値を提示している）。
例えば、時刻Ｔ０では、搭載センサＡの観測情報ｐ０だけが表示されている。次の時刻Ｔ１では搭載センサＢの観測情報ｐ１が、時刻Ｔ２では搭載センサＡのｐ２、時刻Ｔ３では搭載センサＢのｐ４のように観測値が増えていく。
【００２６】
時刻Ｔ４では、搭載センサＡのp4に加えて、広域センサのw1-1とw1-2が入力される。
ここで、w1-1とw1-2が重なっているのは、センサの観測では分離不能であるが、過去の観測結果から２目標とわかっているため、同じ位置で２目標のデータを観測結果としていることを表す。
【００２７】
図４から図７により装置の動作を説明する。
時刻Ｔ０からＴ３までは、ｐ０、ｐ１、ｐ２、ｐ３と、搭載センサから１個づつの目標情報が入力される。
この時、装置で利用されている航跡型ＭＨＴのアルゴリズムでは、次のような仮説、仮航跡が生成される。
【００２８】
航跡型ＭＨＴでは、外部へ出力する確定した航跡（以下、本航跡）と、アルゴリズム内部で管理する仮の航跡（以下、仮航跡）がある。
仮航跡は本航跡の候補であり、航跡型ＭＨＴのアルゴリズムで算出する信頼度が高い仮航跡（仮航跡が所属するする仮説）が選択され、本航跡となる。
【００２９】
時刻Ｔ０では、観測結果「ｐ０」１個で構成する仮航跡「tr0-1」が生成され、tr0-1のみで構成する仮説「Ｈ０−１」と空集合で構成する仮説「Ｈ０−２」が生成される。
以下、記述を簡略化するため、仮航跡と構成要素の観測結果をtr0-1={ｐ０}、仮説と構成要素の航跡をＨ０−１=[tr0-1]で、空集合をΦで示す。
時刻Ｔ０では、tr0-1={ｐ０}と、Ｈ０−１=[tr0-1]、Ｈ０−２=[Φ]が生成される。
航跡型ＭＨＴのアルゴリズムでは、センサの観測精度や探知確率等から、仮説に対する信頼度を算出する。
【００３０】
時刻Ｔ０では、Ｈ０−１とＨ０−２に対して算出した信頼度を設定する。
次に、時刻Ｔ１で観測結果「ｐ１」が入力される。
ここでは、ｐ１がtr0-1のゲート内と仮定する。
追尾処理では関連する観測値を繋いで航跡を生成していく。
【００３１】
この時、関連する観測値を判定するため、位置と速度の情報を有する既存の航跡から、目標の運動を想定し、センサの観測誤差範囲等を考慮して、観測値入力時刻で目標が存在する可能性がある範囲を「ゲート」として設定する。
ゲート内にある観測値が、航跡を構成する観測値の候補となる（ゲートを生成し、観測値のゲート内外を判定する処理をゲート判定処理と呼ぶ）。
航跡型ＭＨＴは、ゲート内と判定された観測値と既存の航跡との対応を延期決定することが特徴である。
【００３２】
ｐ１がtr0-1のゲート内の時、時刻Ｔ１では、仮航跡tr1-1={ｐ０,ｐ１}及びtr1-2={ｐ１}と、仮説Ｈ１−１=[tr1-1]、仮説Ｈ１−２=[tr0-1]、仮説Ｈ１−３=[tr0-1,tr1-2]、仮説Ｈ１−４=[tr1-2]、仮説Ｈ１−５=[Φ]が生成される。
仮説Ｈ１−１は観測結果ｐ０とｐ１が同じ目標の観測値（仮航跡tr1-1）とする仮説、仮説Ｈ１−２は仮説Ｈ０−１が正しくｐ２はクラッタ（仮航跡tr0-1のみが存在）とする仮説、仮説Ｈ１−３はｐ０とｐ１が異なる目標の航跡（仮航跡tr0-1とtr1-2が存在）とする仮説である（仮説Ｈ１−１〜Ｈ１−３は仮説Ｈ０−１が正しい前提の仮説）。
【００３３】
仮説Ｈ１−４は仮説Ｈ０−１が正しくｐ２だけが目標を観測した結果（仮航跡tr0-1のみが存在）とする仮説、仮説Ｈ１−５は仮説Ｈ０−１が正しくｐ２もクラッタ（目標を観測した結果はない、すなわち航跡は存在しない）とする仮説である。
航跡型ＭＨＴでは、上記のように観測値が入力されると仮説を生成しながら処理を進めていく。
【００３４】
航跡型ＭＨＴでは、制約を設けないと仮説数が指数関数的に増大するため、処理時間効率化等のため、信頼度の高い仮説を残し、他の仮説は棄却する。
ここでは、時刻Ｔ２、Ｔ３と処理を進めた結果、仮航跡としてtr3-1={ｐ０,ｐ１,ｐ２,ｐ３}、仮航跡tr3-2={ｐ０,ｐ１,ｐ３}(時刻Ｔ２で観測値無しの航跡)、仮航跡tr3-3={ｐ２}が、仮説としてＨ３−１=[tr3-1]、Ｈ３−２=[tr3-2, tr3-3]が存在する状態になったと仮定する。
【００３５】
この時、継続して観測値（探知データ）が得られている仮航跡を含む仮説の信頼度が上昇し、Ｈ３−１の信頼度が９０％、Ｈ３−２の信頼度が１０％で、時刻Ｔ４の処理を開始した例で以後の動作を説明する。
時刻Ｔ４では、搭載センサから観測値p4-1とp4-2が、広域情報として観測値w4-1とw4-2が入力される。
【００３６】
図６から、p4-1とp4-2は時刻Ｔ４で観測した結果、w4-1とw4-2は時刻Ｔ０で観測した結果である。
この時点で、既に時刻Ｔ０〜Ｔ３の搭載センサの観測値が処理済みであり、観測精度もｐ０〜ｐ３、p4-1及びp4-2がw4-1とw4-2よりも良い。
追尾処理では航跡を生成する。
移動体システムで航跡を生成する主要な目的は、１．目標に対処した行動を実施するため、現在の目標の位置と速度を知ることと、２．搭載センサを指向するために次の時刻での目標位置（及び速度）を予測することである。
【００３７】
また、追尾処理結果をセンサ制御にフィードバックするため、リアルタイムで処理を実現することが求められる。
一般に、観測するセンサの精度が同じであれば、次の時刻での位置・速度の予測は、最新の時刻の観測結果で追尾処理を実施した方が、航跡の精度は高い。
精度が良く観測時刻が新しいい情報（p4-1とp4-2）がある状況では、時刻Ｔ４のw4-1とw4-2のように、観測時刻が古く、観測精度が低いセンサの情報を、ＭＨＴのような追尾処理の観測値として入力しても、航跡の精度向上に寄与する可能性は低い(仮航跡tr3-1〜tr3-3に、p4-1とp4-2に加え、w4-1とw4-2を追加入力しても、時刻Ｔ４での予測位置・速度が向上する可能性は低い)。
【００３８】
また、入力する観測値の個数が増えると、追尾処理にかかる処理時間が増大する不利な点もある。
このため、時刻Ｔ４のw4-1とw4-2のように、観測時刻が古く、観測精度が低いセンサの情報の入力を制限する機能や、これらの観測値を含む仮説の生成を制限する機能を設けて対応していた。
時刻Ｔ４のw4-1とw4-2の観測情報が利用されない場合の動作を示す。
ここでは、説明を簡略化するため、代表的な仮航跡と仮説のみを生成する例で説明する。
従来システムの時刻Ｔ４では、観測値p4-1とp4-2だけを使って、仮航跡と仮説の更新が行われる。
【００３９】
ここでは、仮説Ｈ３−１を基準に、tr3-1に観測値p4-1を加えたtr4-1={ｐ０,ｐ１,ｐ２,ｐ３,p4-1}を生成する仮説Ｈ４−１=[tr4-1]、tr3-1に観測値p4-2を加えたtr4-2={ｐ０,ｐ１,ｐ２,ｐ３,p4-2}を生成する仮説Ｈ４−２=[tr4-2]、tr4-1と観測値p4-2だけで構成する仮航跡tr4-3={p4-2}を生成する仮説Ｈ４−３=[tr4-1, tr4-3]、tr4-2と観測値p4-1だけで構成する仮航跡tr4-4={p4-1}を生成する仮説Ｈ４−４=[tr4-2, tr4-4]を生成する。
【００４０】
また、仮説Ｈ３−２を基準に、仮航跡tr3-2に観測値p4-1を加えたtr4-5={ｐ０,ｐ１ ｐ３,p4-1}と仮航跡tr3-2に観測値p4-2を加えたtr4-6={ｐ２, p4-2}を生成する仮説Ｈ４−５=[tr4-5, tr4-6]、仮航跡tr3-2に観測値p4-2を加えたtr4-7={ｐ０,ｐ１ ｐ３,p4-2}と仮航跡tr3-2に観測値p4-1を加えたtr4-8={ｐ２, p4-1}を生成する仮説Ｈ４−６=[tr4-7, tr4-8] を生成する。
【００４１】
各仮説内の信頼度としては、仮説Ｈ４−１：仮説Ｈ４−２：仮説Ｈ４−３：仮説Ｈ４−４が３：３：２：２、仮説Ｈ４−５：仮説Ｈ４−６が７：３であったとする。
この場合、基準となるＨ３−１の信頼度が９０％、Ｈ３−２の信頼度が１０％であったため、仮説Ｈ４−１が２７％、仮説Ｈ４−２が２７％、仮説Ｈ４−３が１８％、仮説Ｈ４−４が１８％、仮説Ｈ４−５が７％、仮説Ｈ４−５が３％となる。
この状態で上位２個の仮説を選択すると、仮説Ｈ４−１と仮説Ｈ４−２だけが選択され、真の値に近い２つの仮航跡を候補としていた仮説が棄却されてしまう。
この影響で、２つの観測値が連続して入力される時刻Ｔ８、Ｔ９を経過するまで、２目標を識別できる可能性が低くなる課題があった。
【００４２】
追尾処理システムは、観測値を元に航跡を算出するため、センサからの２つの観測値が入力されなければ、２目標の存在を算出できない。
また、観測値を入力として航跡を生成する処理では、観測時刻が古く、観測精度が低いセンサの情報の入力を制限することが有利である。
ここでは、時刻Ｔ４において、広域センサからの観測値の入力を制限したことではなく、広域センサが得ていた２目標が存在しているという情報を活用できないことが課題となる。
この発明は、以上のような状況および課題の基になされたものであり、信頼度補正手段の信頼度の補正結果を元に、仮説生成・準最適化のフェーズで、仮説の信頼度を決定する相関・統合手段を備えることを特徴とする。以下に、より詳細な実施例について説明する。
【００４３】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施例１の構成図であり、１は追尾処理システム、２は観測データ選択手段、３はクラスタ更新手段、４は航跡関連データ記憶手段、５は相関・統合手段、６はクラスタ管理手段、７は予測手段、８は航跡決定・表示手段、９はセンサ制御手段、１０は広域情報相関手段、１１は信頼度補正手段、１２−１は搭載センサ１、１２−２は搭載センサ２、１２−Ｎは搭載センサＮ、１３は表示装置、１４は広域情報入手手段である。
【００４４】
実施例１において、追尾処理システム１、搭載センサ１（１２−１）、搭載センサ２（１２−２）、…、搭載センサＮ（１２−Ｎ）、表示装置１３、広域情報入手手段１４は、航空機等の移動体に搭載された装置とする。
【００４５】
説明を簡略化するため、以下では移動体を航空機とした例で説明する。
追尾処理システム１は、追尾処理計算を実施するシステムである。
搭載センサ１（１２−１）、搭載センサ２（１２−２）、…、搭載センサＮ（１２−Ｎ）は、航空機に搭載されたセンサである。
本特許では、搭載センサの個数は１個以上の任意の個数で実施可能であるが、複数センサ搭載時の最小の個数である、搭載センサ２個の例で説明する。
この搭載センサを搭載センサ１（１２−１）及び搭載センサ２（１２−２）とする。
搭載センサ１（１２−１）と搭載センサ２（１２−２）のセンサの性能（観測精度、観測可能な情報の種類、センサの更新周期、観測から情報出力までの遅延時間等）は同等の例で説明する。
【００４６】
また、観測可能な情報の種類は、目標の位置と速度の例で説明する。
広域情報入手手段１４は、電波等の手段を用いて航空機外と通信して、広域センサの観測情報を入手し、その内容を追尾処理システム１に伝送する装置である。
表示装置１３は、追尾処理システム１の処理結果を、操作する人間に提示するための装置である。
【００４７】
図２は追尾処理システム１のフローチャート図、図３は広域情報相関手段１０と信頼度補正手段１１のフローチャート図、図４〜図７はシステムで課題が発生するシナリオの概要を説明する図である。
【００４８】
追尾処理システム１の動作について図２を用いて説明する。
追尾処理システム１では、搭載センサからの目標情報が入力されると、まず、ＳＴＥＰ１−１の目標入力のフェーズとなる。
ここでは、追尾処理システム１内の観測データ選択手段２が、搭載センサからの観測情報を受け付ける。
【００４９】
この観測データ選択手段２は、情報を入力するセンサの性能（観測精度等）や、観測時間（現在の時刻と観測時刻の差異）から、入力された情報を、ＭＨＴ等の追尾アルゴリズムを利用して、ＳＴＥＰ１−２の処理で利用するか否かを判定する手段である。
この実施例１では、説明を簡易にするため、搭載センサからの情報は全てＳＴＥＰ１−２の処理で利用する例で説明する。
【００５０】
ＳＴＥＰ１−１では、搭載センサ１（１２−１）と搭載センサ２（１２−２）から目標情報が入力されると、観測データ選択手段２が、入力情報を全てクラスタ更新手段３に送る。
この時、追尾処理システム１は、ＳＴＥＰ１−１の目標入力のフェーズから、ＳＴＥＰ１−２のクラスタ更新のフェーズへ遷移する。
【００５１】
ＳＴＥＰ１−２のクラスタ更新のフェーズでは、既存のクラスタ情報と、入力されたセンサからの目標情報を比較して、クラスタの新規作成・統合といった更新処理を行う。
航跡型ＭＨＴのアルゴリズムでは、仮説、仮航跡、観測結果（搭載センサの探知結果）をクラスタという論理単位で管理する。航跡型ＭＨＴのアルゴリズムは、延期決定を行うため、過去の観測情報をクラスタ単位で管理しており、この情報を航跡関連データ記憶手段４に記録する。
【００５２】
このため、クラスタ更新手段３では、観測データ選択手段２から入力されたセンサからの目標情報と、航跡関連データ記憶手段４に記憶している既存のクラスタ情報から、クラスタの新規作成・統合といった更新処理を行う。
更新終了後、クラスタ毎にＳＴＥＰ１−３〜ＳＴＥＰ１−６の処理を実施する。
【００５３】
ＳＴＥＰ１−３のクラスタ更新後、クラスタ毎にＳＴＥＰ１−３〜ＳＴＥＰ１−７の処理を実施する。
ＳＴＥＰ１−３〜ＳＴＥＰ１−５を相関・統合手段５で、ＳＴＥＰ１−６をクラスタ管理手段６が、ＳＴＥＰ１−７を予測手段７で実施する。
このうち、ＳＴＥＰ１−３、ＳＴＥＰ１−４、 ＳＴＥＰ１−６及びＳＴＥＰ１−７については、処理を実施し、航跡関連データ記憶手段４を参照・更新する。
【００５４】
本装置では、ＳＴＥＰ１−５の仮説生成・準最適化のフェーズで、相関・統合手段５が、信頼度補正手段１１と連携して、仮説の信頼度を決定する。
追尾処理システム１では、搭載センサからの目標情報が入力されると、上記ＳＴＥＰ１−１〜ＳＴＥＰ１−７を実施して、クラスタ情報（目標の航跡情報）を更新する。
一方で、追尾処理システム１の処理結果を、操作する人間に提示するための情報を生成する。
これは、必ずセンサからの情報入力と同期する必要がないため、ここでは、センサとは独立に一定周期で出力情報を生成する例で説明する。
【００５５】
追尾処理システム１では、ＳＴＥＰ１−８とＳＴＥＰ１−９の処理を一定周期で呼び出す。
この時、航跡決定・表示手段８がＳＴＥＰ１−８で航跡関連データ記憶手段４を参照して、表示対象の航跡を選択し（航跡型ＭＨＴでは仮航跡と呼ぶ複数の航跡の候補を保持している）、ＳＴＥＰ１−９で表示対象の航跡（本航跡）を表示装置１３に送付する。表示装置１３は、送付された情報をディスプレイ等に表示して、操作する人間に提示する。
【００５６】
広域情報相関手段１０、信頼度補正手段１１の動作を、図３を用いて説明する。
広域センサからの目標情報が入力されると、まず、ＳＴＥＰ２−１の広域目標入力のフェーズとなる。
ここでは、広域情報入手手段１４が情報を受け付け、広域情報相関手段１０へ情報を送付し、ＳＴＥＰ２−２へ遷移する。
【００５７】
ＳＴＥＰ２−２では、広域情報相関手段１０が、航跡関連データ記憶手段４を参照して、広域センサからの観測情報に最も近いクラスタを「対象クラスタ」として選択する。
ここでは、各クラスタにおいて、広域センサからの観測情報の観測時刻を基準に、クラスタ内の仮航跡の現在位置を算出し、仮説の信頼度で重み付けを行った結果を元にクラスタの重心位置を算出し、その重心位置と、広域センサの観測位置の相対距離を求め、その最も近いものを選択することとする。なお、仮航跡及び広域センサからの観測情報には、目標の位置、速度及び観測時刻の情報を含み、速度を使った外挿入により、指定時刻での観測位置を算出できるとする。
【００５８】
また、ここでは、最も近いクラスタまでの相対距離があらかじめ設定した閾値以上であれば、広域センサからの観測情報に対応するクラスタが存在しないことにする。
ＳＴＥＰ２−３では、信頼度補正手段１１が、広域情報相関手段１０で指定した対象クラスタに含まれる仮説のうち、航跡数が広域情報の観測値と一致するもの及びそれ以上観測している仮説の信頼度を向上させる。
この信頼度の補正結果を元に、ＳＴＥＰ１−５の仮説生成・準最適化のフェーズで、相関・統合手段５が、仮説の信頼度を決定する。
【００５９】
上記で説明した本装置を、図３〜図７で説明した課題のシナリオに適応した場合の動作を示す。
本装置では、ＳＴＥＰ２−１〜ＳＴＥＰ２−３及びＳＴＥＰ１−５の動作が従来装置と異なる。
このため、図３〜図７の時刻Ｔ４のw4-1とw4-2の観測情報が広域情報相関手段１０と信頼度補正手段１１により、ＳＴＥＰ１−５の仮説の更新において、航跡数２以上の仮説の信頼度を補正させる。
【００６０】
なお、ここでは、航跡数２以上の仮説と、２未満の仮説が混在した場合には、航跡数２以上の仮説の信頼度（の総和）が、２未満の仮説の信頼度（の総和）に対して６対４になる補正を行う例で説明する。
図３〜図７の時刻Ｔ４では、まず、仮説生成の基準となる仮説Ｈ３−１と仮説Ｈ３−２の信頼度を補正する。
ここでは仮説Ｈ３−１の航跡数が１、仮説Ｈ３−２の航跡数が２のため、航跡数２以上である仮説Ｈ３−２の信頼度を向上させ、仮説Ｈ３−１を４０％、仮説Ｈ３−２を６０％とする。
【００６１】
次に、時刻Ｔ４で生成する仮説の内、仮説Ｈ４−１と仮説Ｈ４−２は航跡数が１、仮説Ｈ４−３と仮説Ｈ４−４は航跡数が２のため、信頼度の比を２：２：３：３に補正する。
仮説Ｈ４−５と仮説Ｈ４−６は双方とも航跡数が２のため、信頼度の比は７：３のままとする。
この結果、時刻Ｔ４の処理終了後の信頼度は、仮説Ｈ４−１が８％、仮説Ｈ４−２が８％、仮説Ｈ４−３が１２％、仮説Ｈ４−４が１２％、仮説Ｈ４−５が４２％、仮説Ｈ４−５が１８％となる。
広域センサの情報を利用することで、真の航跡数に近い、２航跡を保持する仮説の信頼度が向上する。
【００６２】
この結果、上位の信頼度の仮説を選択する場合でも、従来方式では棄却されていた２航跡を保持する仮説が（信頼度が相対的に高くなったため）選択されるようになった。
選択された仮説に基づく航跡（本航跡）は、航跡決定・表示手段８が航跡関連データ記憶手段４を参照して、表示装置１３に送付され、表示装置１３で、ディスプレイ上に航跡を表示し目標の状態を操作する人間に提示される。
【００６３】
このように、本装置では、広域センサの航跡数の観測情報を利用することで、精度の低い広域センサの情報を追尾処理の信頼度を補正して、精度が高い搭載センサの観測値を使った追尾処理が出力する航跡の品質を向上できる利点がある。
また、広域センサの観測情報を追尾処理本体のシーケンスには加えないため、処理対象の観測点数を増やすことなく、ＭＨＴ等の追尾処理を実現できるため、処理負荷を抑える効果もある。
【００６４】
実施例１では、観測データ選択手段２は、全ての搭載センサの観測値を利用する例で説明したが、搭載センサの情報についても、観測時刻が古く、観測精度が低いセンサの情報の入力を制限する機能や、これらの観測値を含む仮説の生成を制限する機能を設けて実装することも可能であり、実施例１と同様の効果を発することができる。
【００６５】
実施例１では、搭載センサ１（１２−１）と搭載センサ２（１２−２）の２個の搭載センサの構成で説明したが、搭載センサの個数は、１個以上の任意の個数で実現可能であり、実施例と同様の効果を発することができる。
また、搭載センサ１（１２−１）と搭載センサ２（１２−２）を、位置・速度を観測可能な同一性能のセンサとしたが、観測精度が異なる等、性能の異なるセンサの組合せにおいても、実施例１と同様の効果を発することができる。
この他、角度のみを観測可能な赤外線センサや、相手の放射する電波を受信して観測するセンサ等、異種のセンサの組合せにおいても、実施例１と同様の効果を発することができる。
【００６６】
実施例１では、対応するクラスタの選択基準として、クラスタ内の仮航跡と仮説の信頼度を元にクラスタの重心位置を算出する方法で説明したが、広域センサからの観測情報とクラスタの対応を１対１で決定できる方法であれば、任意の対応関係選択方法を利用可能であり、実施例１と同様の効果を発することができる。
【００６７】
実施例１では、航跡数が広域センサで観測した航跡数以上の仮説と、広域センサで観測した航跡数未満の仮説で、信頼度を６対４になる補正を行う例で説明したが、この補正方法としては、航跡数が広域センサで観測した航跡数以上の仮説が有利になる任意の補正方法を選択可能であり、実施例１と同様の効果を発することができる。
【００６８】
実施の形態２．
図８はこの発明の実施例２の構成図であり、１５は信頼度分配手段であり、１〜１４は図１と同じものであり、図９は信頼度分配手段１５での、クラスタの選択の概要を示した図である。
ここでは、ＳＴＥＰ２−２において、広域情報相関手段１０は、各クラスタと広域センサの観測値の相対距離を求めた段階で、その結果を信頼度分配手段１５に送付する。また、信頼度分配手段１５は、航跡関連データ記憶手段４から、クラスタに含まれる航跡数等、クラスタの情報を入手する。
【００６９】
信頼度分配手段１５では、広域情報に対応する複数のクラスタを選択し、選択した複数のクラスタに対して、航跡数を重み付けして分配する。信頼度分配手段１５で配分を決定したクラスタ毎の航跡数を、信頼度補正手段１１に送付する。
信頼度補正手段１１では、信頼度分配手段１５から受け取った航跡数を、実施例１で広域情報相関手段１０から入手した航跡数と同様の方法で利用する。
航跡数を重み付けして分配する。
ここでは、実施例１と同様に、クラスタの重心と広域センサの観測値の相対距離を基準とした方法で説明する。
【００７０】
信頼度分配手段１５は、一定の距離範囲内にあるクラスタに対して、相対距離に応じて航跡数を重み付けして分配する。
図９の例では、分配対象としてクラスタ１からクラスタ３があり、全て航跡数を分配する対象の相対距離に存在している。
また、相対距離の比は、クラスタ１：クラスタ２：クラスタ３で１：１：２である。
また、広域センサでは５個の航跡が密集して存在している。
この場合、相対距離に応じて、クラスタ１に２個、クラスタ２に２個、クラスタ３に１個を割り当てる。
【００７１】
このように、本装置では、広域センサの航跡数の観測情報を、特定の１クラスタだけでなく、周辺の複数のクラスタに分配することができる効果がある。
広域センサの観測値は、更新レートが遅いことが多いため、存在可能範囲が大きい場合が多い。このため、特定の１クラスタのみを選択すると、間違ったクラスタに重み付け情報が集中してしまう危険性がある。
本装置では、この間違った対応関係を選択した場合のリスクを低減できる。
【００７２】
実施例２では、航跡数の分配を１個以上の単位で行う例で示したが、小数点以下の航跡で分配することの可能である他、例えばクラスタ３にも２航跡を割り当てるように、総計では広域センサの観測数以上を割り当てることも可能であり、実施例２と同様の効果を発することができる。
実施例２では、広域センサの航跡数をまとめて分配する例で説明したが、航跡毎に判定して重み付けした値で分配することも可能であり、実施例２と同様の効果を発することができる。
【００７３】
また、広域センサの観測結果に対して、個別の航跡毎と、近接した航跡群が混在するケースでは、個別航跡での分配と、複数の航跡をまとめた航跡群について、それぞれ分配することで、両者を混在させた実装も可能である。
この場合にも、上記実施例２と同様の効果を発することができる。
実施例２では、対応するクラスタの選択基準として、クラスタ内の仮航跡と仮説の信頼度を元にクラスタの重心位置を算出する方法で説明したが、広域センサからの観測情報とクラスタの対応と対応関係毎に設定する重み付けの比率を決定できる方法であれば、任意の対応関係選択方法を利用可能であり、実施例２と同様の効果を発することができる。
この他、現在クラスタに含まれる航跡数を考慮して、多くの航跡を含むクラスタに、広域センサの観測結果の航跡を多く割当てる実装も可能であり、上記実施例２と同様の効果を発することができる。
【００７４】
実施の形態３．
図１０はこの発明の実施例３の構成図であり、１６は航跡判定支援手段であり、１〜１３は図１と同じものである。
ここでは、ＳＴＥＰ２−３において、信頼度補正手段１１は、各クラスタ別に、仮説に含まれる航跡数と、広域センサで観測された航跡数（広域センサの観測数）の情報を、航跡判定支援手段１６に送付する。航跡判定支援手段１６は、仮説に含まれる航跡数が広域センサの観測数よりも少ない場合に、新規航跡や観測点数の少ない仮航跡の信頼度を向上させる。
【００７５】
一般に、センサの観測には誤信号（クラッタ）が含まれる。このため、相関・統合手段５では、１個の観測値だけで航跡として高い信頼度は与えず、複数の観測値（観測した時間の間隔を考慮する場合もあり）で構成する航跡になった時点で信頼度を向上させ、航跡として選択する。
一方で、本装置では、搭載センサが観測値を得た付近に目標がいる可能性が高いという情報を広域センサから得ている。
航跡判定支援手段１６は、この広域センサの観測結果を元に、相関・統合手段５での信頼度計算を補正する。
このため、単純に搭載センサの観測値だけを利用する場合よりも早く信頼度が向上し、短時間で航跡として選択が可能になる。
【００７６】
このように、本装置では、仮説に含まれる航跡数が広域センサの航跡数の観測情報よりも少ない場合に、新規航跡や観測点数の少ない仮航跡の信頼度を向上させることができ、新航跡の信頼度を向上させることができる。
これにより、より少ない探知数で航跡の確立が可能になる。航跡決定までの探知数を減らすことで、遠距離で航跡を確立することができる利点がある。
実施例３では、実施例１に対して航跡判定手段１６を加える例で説明したが、実施例２の装置に航跡判定手段１６を加える構成でも、実施例３と同様の効果を発することができる。
【００７７】
実施の形態４．
図１１はこの発明の実施例４の構成図であり、１７はクラスタ航跡判定支援手段であり、１〜１４は図１と同じものである。信頼度補正手段１１は、各クラスタ別に、広域センサで観測された航跡数を、クラスタ航跡判定支援手段１７に送付する。
目標が密集隊形で飛行した場合等には、センサによる個々の目標の分離が困難になる。この場合、センサの観測値として、一塊の大きな目標として観測されたり、目標数が変動する等の不安定な観測状態となる。
【００７８】
このような状況に対処するため、相関・統合手段５では、個々の目標ではなく、目標の集団（クラスタ）として、目標を追尾する対抗策を選択することもある。
クラスタ航跡判定支援手段１７は、広域センサで観測した航跡数の情報を保持している。
相関・統合手段５では、クラスタ目標として対処するか否かの判断が必要になったときに、クラスタ航跡判定支援手段１７に問い合わせを行う。
【００７９】
この時、クラスタ航跡判定支援手段１７は、対象クラスタに対する広域センサで観測した航跡数の情報を参照し、搭載センサの観測結果であるクラスタ内で捕捉している目標数が、広域センサで観測した目標数より少ない場合に、クラスタ目標対処が有利との判定結果を返す。
逆に、搭載センサの観測結果であるクラスタ内で捕捉している目標数が、広域センサで観測した目標数と同じか少ない場合には、クラスタ目標対処が不利との判定結果を返す。
相関・統合手段５では、クラスタ航跡判定支援手段１７の判定結果を参照して、クラスタ対処の可否を判断する。
【００８０】
このように、本装置では、広域センサで観測した航跡数の情報を使って、特定の仮航跡群を分離した個々の航跡とするか、複数の航跡（目標）が重なったクラスタ目標とするかの判定を支援できる。クラスタ単位での航跡の管理は、航跡型ＭＨＴの応用として利用される方式であり、密集目標への対処に利点がある。このとき、搭載センサの情報だけでは、密集目標か否かの判断が難しいケースがあり、広域センサにより目標数を与えることで、この判定を容易に行える利点がある。
【００８１】
実施例４では、クラスタ航跡判定支援手段１７の判定結果として、クラスタ目標管理の有利・不利だけを返す例で説明したが、クラスタ目標の確率など、判断基準となる数値を返す実装でも実現可能であり、実施例４と同様の効果を発することができる。
また、クラスタ航跡判定支援手段１７から、クラスタ目標として内包する航跡数の予測値を設定することも可能であり、この場合、相関・統合手段５のクラスタ目標の追尾において、クラスタ内に含まれる目標数をより正しく推定できる利点がある。
【００８２】
実施例４では、実施例１に対してクラスタ航跡判定支援手段１７を加える例で説明したが、実施例２または実施例３の装置にクラスタ航跡判定支援手段１７を加える構成でも、実施例４と同様の効果を発することができる。
【００８３】
実施の形態５．
図１２はこの発明の実施例５の構成図であり、１８はクラスタ削除支援手段であり、１〜１４は図１同じものである。
ここでは、ＳＴＥＰ２−３において、広域情報相関手段１０は、各クラスタ別に、広域センサで観測された航跡数を、クラスタ航跡判定支援手段８に送付する。クラスタ削除支援手段１８は、あるクラスタの周囲に広域センサによる観測目標があるか否か（航跡数が０か否か）の情報を、クラスタ管理手段６に伝える。
クラスタ管理手段６では、一定時間以上情報が更新されないクラスタを削除する。
広域センサによる観測目標がない場合には、この削除までの時間を短縮する。
【００８４】
このように、本装置では、広域センサで観測した情報を使って、クラスタの削除を行うことができる。
これにより、搭載センサの情報だけを利用する場合よりも、クラスタの削除を早く行える利点がある。
不要なクラスタを早急に削除できれば、追尾処理システムの計算負荷を削減できる利点がある。
実施例５では、実施例１にクラスタ削除支援手段１８を加える例で説明したが、実施例２〜実施例４の装置に、クラスタ削除支援手段１８を加える構成でも、実施例５と同様の効果を発することができる。
【００８５】
実施の形態６．
図１３はこの発明の実施例６の構成図であり、１９は識別支援手段であり、１〜１４は図１と同じものである。
この例では、搭載センサ３（１２−３）として、相手の放射電波を受信して、その電波諸元から、目標の方位と識別結果を出力するセンサを有し、その観測情報を他の搭載センサと融合した結果が、航跡関連データ記憶手段４に記録されている。
【００８６】
識別支援手段１９は、広域情報相関手段１０からの広域センサ情報とクラスタの相関情報と、航跡関連データ記憶手段４を参照して、搭載センサの航跡情報と広域センサの観測情報を対応付ける。
搭載センサで観測した電波諸元と対象目標の過去の経路情報を対応付けることで、例えばＡ地域の空港から飛行した航空機、Ｂ地域の空港から飛行した航空機を区別することで、目標（航空機）の所属などの識別精度を向上させる。
【００８７】
このように、本装置では、広域センサで観測した情報と、搭載センサの観測情報を対応させて、観測対象目標の識別を向上できる利点がある。
電波諸元等は搭載センサでの観測が有利であり、目標の過去の経路情報等は広域センサでの観測が有利である。
この有利な情報を組み合わせて識別を行うことができる効果がある。
実施例６では、実施例１に識別支援手段１９を加える例で説明したが、実施例２〜実施例５の装置に識別支援手段１９を加える構成でも、実施例６と同様の効果を発することができる。
【００８８】
実施の形態７．
図１４はこの発明の実施例７の構成図であり、２０は先見情報利用手段であり、１〜１４は図１と同じもの、１９は図１３と同じものである。
先見情報利用手段２０は、事前にセンサの観測とは別に入手した情報を保持している。
この情報と、広域情報相関手段１０からの広域センサ情報とクラスタの相関情報を参照して、識別に関する情報を識別支援手段１９へ、航跡数に関する情報を信頼度補正手段１１へ送付する。
【００８９】
例えば、ある地点（方位）から飛行してくる目標に対する機種（数種類に限定できる等）情報があれば、広域センサからの観測情報と対応付けて識別支援手段１９へ送付する。
また、ある地点（方位）から飛行してくる目標が４機単位で飛行してくる確率が８０％以上といった情報があれば、広域センサでは２目標の観測であっても、４目標までの信頼度を向上させる指示を信頼度補正手段１１へ送付する。
【００９０】
このように、本装置では、先見情報を利用して、広域センサで観測した情報と、搭載センサの観測情報を対応させて、観測対象目標の識別や、航跡の信頼度を補正できる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】この発明の実施例１の構成図である。
【図２】追尾処理システム１のフローチャート図である。
【図３】広域情報相関手段と信頼度補正手段のフローチャート図である。
【図４】課題が発生するシナリオの概要の図である。
【図５】各センサから情報が入力されるタイミングを表すグラフである。
【図６】各センサから入力される情報（観測値）を時系列で示した図である。
【図７】課題が発生する時刻Ｔ４付近の概要の図である。
【図８】この発明の実施例２の構成図である。
【図９】信頼度分配手段のクラスタ選択の概要を示した図である。
【図１０】この発明の実施例３の構成図である。
【図１１】この発明の実施例４の構成図である。
【図１２】この発明の実施例５の構成図である。
【図１３】この発明の実施例６の構成図である。
【図１４】この発明の実施例７の構成図である。
【符号の説明】
【００９２】
１  追尾処理システム、  ２  観測データ選択手段、  ３  クラスタ更新手段、  ４  航跡関連データ記憶手段、  ５  相関・統合手段、  ６  クラスタ管理手段、  ７  予測手段、  ８  航跡決定・表示手段、  ９  センサ制御手段、  １０  広域情報相関手段、  １１  信頼度補正手段、  １２−１  搭載センサ１、  １２−２  搭載センサ２、  １２−Ｎ  搭載センサＮ、  １３  表示装置、  １４  広域情報入手手段、  １５  信頼度分配手段、  １６  航跡判定支援手段、  １７  クラスタ航跡判定支援手段、  １８  クラスタ削除支援手段、  １９  識別支援手段、  ２０  先見情報利用手段、  ２１  センサ制御支援手段。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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