(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複
数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡
を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサか
らの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パ
ッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの
航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブ
センサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報
として、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づ
いて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、算出した複数の運
動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することと
を特徴とする目標追跡装置。
【請求項２】
目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複
数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡
を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサか
らの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パ
ッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの
航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブ
センサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対
応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡
に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パッシブセ
ンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記パッシブセンサか
ら目標までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプ
ロセス雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する
プロセス雑音共分散行列と運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出することと
を特徴とする目標追跡装置。
【請求項３】
目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複
数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡
を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサか
らの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パ
ッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの
航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブ
センサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報
として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力とし
て出力することと、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて
、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、算出した複数の運動モデルに対応
する予測値に基づいて、目標の航跡を算出することと
を特徴とする目標追跡装置。
【請求項４】
目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複
数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡
を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサか
らの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パ
ッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの
航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブ
センサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報
として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力とし
て出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて
、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出
された目標までの距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列
を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する目標の予測値とプロセス雑音共分散行列
に基づいて、目標の航跡を算出することと
を特徴とする目標追跡装置。
【請求項５】
目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複
数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡
を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサか
らの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パ
ッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの
航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブ
センサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対
応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡
に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を
算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パ
ッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて
、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出
された目標までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応す
るプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応
する目標の予測値、プロセス雑音共分散行列および運動モデル確率に基づいて、目標の航
跡を算出することと
を特徴とする目標追跡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電磁波または音波を放射し、これによって目標から反射される電
磁波または音波を測定するアクティブセンサと、目標から放射される電磁波または音波の
角度を測定するパッシブセンサとを用いて、目標の追跡を行なう目標追跡装置に関し、特
に等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標の両方に対して追跡性能を向
上させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
図９は、従来の目標追跡装置の構成の一例を示すブロック図である。この目標追跡装置
は、パッシブセンサ１、パッシブセンサ処理部２、アクティブセンサ３、アクティブセン
サ処理部４およびデータ融合部５を備えている。アクティブセンサ３およびアクティブセ
ンサ処理部４は、外部装置である。
【０００３】
パッシブセンサ１は、目標から放射（再放射を含む）される電磁波または音波の角度、
換言すれば、目標の角度を測定し、観測値（測角データ）としてパッシブセンサ処理部２
に送る。パッシブセンサ処理部２は、パッシブセンサ１からの観測値に基づいて、予測値
および平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。また、パッシブセンサ処
理部２は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し
、パッシブセンサ１に送る。
【０００４】
アクティブセンサ３は、電磁波または音波を放射し、これによって目標から反射される
電磁波または音波を測定し、観測値としてアクティブセンサ処理部４に送る。アクティブ
センサ処理部４は、パッシブセンサ処理部２と同様に、アクティブセンサ３からの観測値
に基づいて、予測値および平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。また
、アクティブセンサ処理部４は、目標航跡に基づいて、アクティブセンサ３の姿勢等を制
御する制御信号を生成し、アクティブセンサ３に送る。データ融合部５は、パッシブセン
サ処理部２からの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とが同一目標を示
していると判定した場合に、これらの目標航跡のデータ融合を行い、データ融合航跡とし
て外部に出力する。
【０００５】
次に、上記のように構成される従来の目標追跡装置の動作を説明する。図１０（ａ）は
、従来の目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部２において
行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図１０（ｂ）は、データ融合部５にお
いて行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部４
において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。
【０００６】
まず、パッシブセンサ処理部２において行われる処理を、図１０（ａ）に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２では、ま
ず、観測値が入力される（ＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセン
サ処理部２からの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシ
ブセンサ処理部２に送る。パッシブセンサ処理部２は、パッシブセンサ１から送られてく
る観測値を入力する。
【０００７】
次いで、予測処理が実行される（ＳＴ１０２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は
、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行
列に基づいて、目標の予測値およびその共分散行列を算出する。次いで、平滑処理（航跡
出力）が実行される（ＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は、パッシブセ
ンサ１からの目標の観測値と、ステップＳＴ１０２において算出された目標の予測値およ
びその共分散行列に基づいて、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡と
して出力する。次いで、制御処理が実行される（ＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生
成し、パッシブセンサ１に送る。
【０００８】
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０５におい
て、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上述した処理が繰り返
される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断されると、パッシブ
センサ処理部２における処理は終了する。
【０００９】
次に、データ融合部５において行われる処理を、図１０（ｂ）に示すフローチャートを
参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力される（ＳＴ２０１）。
すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡を入力するととも
に、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。次いで、データ融合処理が実
行される（ＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの
目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合
航跡として外部に出力する。データ融合処理の詳細は後述する。
【００１０】
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３におい
て、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返
される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融
合部５における処理は終了する。
【００１１】
次に、パッシブセンサ処理部２で行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の
運動モデルを以下のように定義する。なお、以下において、バーｘは「ｘ（−）」と表記
する。
【数１】
0005306389.tif 000002
【数２】
0005306389.tif 000003
【数３】
0005306389.tif 000004
【数４】
0005306389.tif 000005
【数５】
0005306389.tif 000006
【００１２】
ここで、ｘ（−）ｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋおよびそれらの
速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ
＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセ
ス雑音ベクトル、σｈｋとσｖｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の水平面と垂直
面の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおけるパッシブセンサ１から目標までの距離であ
る。また、ＡＴは、ベクトルまたは行列Ａの転置、Ｉｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏｎは
、ｎ行ｎ列の零行列を示す。
【００１３】
パッシブセンサ１の観測モデルを以下のように定義する。
【数６】
0005306389.tif 000007
【数７】
0005306389.tif 000008
【数８】
0005306389.tif 000009
【００１４】
ここで、ｙｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測ベクトル、Ｈｋは、観測時刻
ｔｋのパッシブセンサ１の観測行列、ｖｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の平均０
、共分散行列Ｒｋの観測雑音ベクトル、σａｋとσｅｋは、観測時刻ｔｋにおける観測雑
音の方位角と高低角の標準偏差である。
【００１５】
上述したステップＳＴ１０１では、パッシブセンサ１からの観測値を観測ベクトルｙｋ
として入力する。上述したステップＳＴ１０２においては、前回観測時の平滑処理の結果
を用いて、以下の式で表される予測処理が実施される。なお、以下において、ハットｘは
「ｘ（＾）」と表記する。
【数９】
0005306389.tif 000010
【数１０】
0005306389.tif 000011
【数１１】
0005306389.tif 000012
【００１６】
ここで、ｘ（＾）ｋ｜ｋ−１とＰｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトルと予測誤
差共分散行列であり、ｘ（＾）ｋ−１｜ｋ−１とＰｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１
の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列である。なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１の
算出は、目標距離の真値ｒｋ−１が得られないため、予め設定された目標距離ｒｐｒｅｓ
ｅｔが用いられる。
【００１７】
上述したステップＳＴ１０３においては、パッシブセンサ１からの観測ベクトルと予測
処理の結果を用いて、以下の式で表される平滑処理が実施される。なお、以下において、
チルダｙは「ｙ（〜）」と表記する。
【数１２】
0005306389.tif 000013
【数１３】
0005306389.tif 000014
【数１４】
0005306389.tif 000015
【数１５】
0005306389.tif 000016
【数１６】
0005306389.tif 000017
【００１８】
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観
測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセン
サ１のカルマンゲイン行列、ｘ（＾）ｋ｜ｋとＰｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル
と平滑誤差共分散行列である。また、Ａ−１は、行列Ａの逆行列を示す。
【００１９】
上述したステップＳＴ１０４では、制御処理が実行される。上述したステップＳＴ１０
５では、終了判定処理が実施される。
【００２０】
次に、上記ステップＳＴ２０２で行われるデータ融合処理の詳細を、図１１に示すフロ
ーチャートを参照しながら説明する。データ融合処理が開始されると、まず、同一目標判
定処理が行われる（ＳＴ３０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部
２からの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とが同一の目標の航跡であ
るかどうかを判定する。次いで、データ融合航跡算出処理が行われる（ＳＴ３０２）。す
なわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２からの目標航跡とアクティブセンサ
処理部４からの目標航跡とが同一の目標の航跡であることを判定した場合に、これら２つ
の目標航跡のデータ融合処理を行い、データ融合航跡として外部に出力する。その後、デ
ータ融合処理は終了する。
【００２１】
なお、データ融合処理（同一目標判定処理とデータ融合航跡算出処理）としては、非特
許文献４等に開示されているデータ融合処理を用いることができる。また、同一目標判定
処理としては、特許文献４に開示されている処理を用いることができる。
【００２２】
以上説明したように、パッシブセンサ１による目標追跡処理では、パッシブセンサ１か
ら目標までの距離情報が得られないため、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１に誤差が発生
する。この結果、この値から間接的に算出され、航跡算出に用いられるフィルタゲイン（
カルマンゲイン行列）も、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。また、上述したよ
うに、パッシブセンサ処理部２において算出する目標航跡の航跡誤差が大きいため、パッ
シブセンサ処理部２とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡に基づいて、データ融合
部５において算出されるデータ融合航跡の航跡誤差が大きくなる。
【００２３】
そこで本願出願人は、特願２００９−１９８３４８により、この問題の解決を行うための提案を行った。この特願２００９−１９８３４８によれば、データ融合部は、パッシブセンサとアクティブセンサから入力される目標航跡に基づいてデータ融合航跡を算出し、補正情報算出部は、データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、パッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報を算出し、パッシブセンサ処理部は、補正情報算出部からの補正情報に基づいて目標の航跡を算出することにより、パッシブセンサ処理部からの追跡精度を向上させる技術が開示されている。これにより、特に等速直線運動を行う目標に対する追跡性能を向上させることができる。
【００２４】
なお、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標の両方に対して追跡性
能を向上させる技術として、複数の運動モデルを並列動作させるＩＭＭ（Ｉｎｔｅｒａｃ
ｔｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｍｏｄｅｌ）フィルタが、非特許文献３等に開示されてい
るが、一般的に、多くの運動モデルが３次元直交座標系の運動として定義してあるために
、アクティブセンサ処理部４に適用できるものの、２次元極座標系等で目標航跡の推定を
行なうパッシブセンサ処理部２に適用することは難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２５】
【特許文献１】特開平７−１２８４３６号公報
【特許文献２】特開２００９−３８７７７号公報
【特許文献３】特開２００２−１８１９２６号公報
【特許文献４】特開平６−９４８３０号公報
【非特許文献】
【００２６】
【非特許文献１】D. Howard, "Tracking Radar," in Radar Handbook, 2nd ed., ch.18, ed. M. Skolnik, McGraw-Hill, New York, 1990.
【非特許文献２】吉田孝監修，改訂  レーダ技術，pp.264-267，電子情報通信学会, 1996.
【非特許文献３】Y. Bar-Shalom, X. R. Li, T. Kirubarajan, Estimation with Applications to Tracking and Navigation, Wiley-Interscience, 2001
【非特許文献４】S. S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
上述したように、パッシブセンサを用いた目標追跡装置では、一般的には、パッシブセ
ンサ１から目標までの距離情報が得られないため、航跡算出に用いられるフィルタゲイン
も、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。また、同じ理由により、パッシブセンサ
を中心とするローカル座標系で目標を追跡することになるが、例えばローカル座標系とし
て極座標系を用いる場合、非特許文献１に示すように、目標が直交座標系で等速直線運動
を行なっていても、極座標系では角加速度、角加速度の微分成分が発生する。これに対応
しようとして、非特許文献２に示すように、フィルタゲインを大きくすると、航跡誤差の
ランダム成分が大きくなり、航跡誤差のランダム成分を小さくしようとしてフィルタゲイ
ンを小さくすると、航跡誤差のバイアス成分が大きくなるため、パッシブセンサを用いた
目標追跡装置の追跡性能を向上させることが難しく、パッシブセンサを用いた目標追跡装
置からの航跡を用いてデータ融合を行っても、データ融合航跡の精度を向上させることが
できないという問題がある。
【００２８】
また、本願出願人が特願２００９−１９８３４８に開示した技術は上述したように優れた技術であるが、単一の運動モデルを前提としているために、等速直線運動を行う目標に最適化すると、等
速直線以外の運動を行う目標に対する追跡性能が劣化し、等速直線以外の運動を行う目標に最適化すると、等速直線運動を行う目標に対する追跡性能が劣化して、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標の両方に対して追跡性能を向上させることができないという問題がある。
【００２９】
なお、特許文献１には、パッシブセンサとアクティブセンサを組み合わせ、パッシブセ
ンサとアクティブセンサからの情報に基づいて、アクティブセンサを制御する低被探知性
センサ装置が開示され、特許文献２には、パッシブセンサとしてカメラを用い、カメラの
パン・チルト制御を制御ベクトルとして考慮する自動追尾装置が開示されている。
【００３０】
本発明の課題は、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標の両方に対
して追跡性能を向上させることができる目標追跡装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
上記課題を解決するために、本実施形態の目標追跡装置は、目標の角度を測定して観測
値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目
標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡と
して出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の
航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航
跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデ
ータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出
力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記デー
タ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目
標までの距離を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算
出された目標までの距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行
列を算出し、算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいて、
目標の航跡を算出することとを特徴とする。
【００３２】
また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力
して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標
の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセ
ンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と
前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら
２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パ
ッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって
、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対
応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡
に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パッシブセ
ンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、前記パッシブセン
サ処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記パッシブセンサから目標までの距離と
プロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行
列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散
行列と運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。
【００３３】
また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力
して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標
の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセ
ンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と
前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら
２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パ
ッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって
、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報
として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力とし
て出力することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制
御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、算出した複数の
運動モデルに対応する予測値に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。
【００３４】
また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力
して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標
の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセ
ンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と
前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら
２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パ
ッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって
、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報
として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力とし
て出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、前記パッシ
ブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動
モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標ま
での距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、算
出した複数の運動モデルに対応する目標の予測値とプロセス雑音共分散行列に基づいて、
目標の航跡を算出することとを特徴とする。
【００３５】
また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力
して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標
の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセ
ンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と
前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら
２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パ
ッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって
、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対
応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡
に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を
算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パ
ッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、前記パッ
シブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運
動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標
までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス
雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する目標の
予測値、プロセス雑音共分散行列および運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出す
ることとを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】第１の実施形態に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】第２の実施形態に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】第３の実施形態に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】第４の実施形態に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】第５の実施形態に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態〜第５の実施形態の変形例に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第１の実施形態〜第５の実施形態の他の変形例に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図９】従来の目標追跡装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】従来の目標追跡装置における目標追跡処理の中で行われるデータ融合処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下におい
ては、背景技術の欄で説明した構成部分と同一または相当する部分には、背景技術の欄で
使用した符号と同じ符号を用いて説明する。
【実施例１】
【００３８】
図１は、第１の実施形態に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。この目標
追跡装置は、パッシブセンサ１、パッシブセンサ処理部２ａ、アクティブセンサ３、アク
ティブセンサ処理部４、データ融合部５および補正情報算出部６ａを備えている。アクテ
ィブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４は、外部装置である。
【００３９】
パッシブセンサ１は、目標から放射（再放射を含む）される電磁波または音波の角度、
換言すれば、目標の角度を測定し、観測値（測角データ）としてパッシブセンサ処理部２
ａに送る。パッシブセンサ処理部２ａは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出
部６ａからの補正情報（目標距離）とに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値お
よび複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する
平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。また、パ
ッシブセンサ処理部２ａは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する
制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
【００４０】
アクティブセンサ３は、電磁波または音波を放射し、これによって目標から反射される
電磁波または音波を測定し、観測値としてアクティブセンサ処理部４に送る。アクティブ
センサ処理部４は、パッシブセンサ処理部２ａと同様に、アクティブセンサ３からの観測
値に基づいて、予測値および平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。ま
た、アクティブセンサ処理部４は、目標航跡に基づいて、アクティブセンサ３の姿勢等を
制御する制御信号を生成し、アクティブセンサ３に送る。
【００４１】
データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ａからの目標航跡とアクティブセンサ処理
部４からの目標航跡とが同一目標を示していると判定した場合に、これらの目標航跡のデ
ータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ａに送る。補正情報算出部６ａ
は、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、目標距離（パッシブセ
ンサ１から目標までの距離）を算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部２ａに送る
。
【００４２】
次に、上記のように構成される第１の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。
図２（ａ）は、第１の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッ
シブセンサ処理部２ａにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図２（
ｂ）は、データ融合部５と補正情報算出部６ａにおいて行われる処理の流れを示すフロー
チャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるの
で、説明は省略する。また、以下においては、図１０のフローチャートに示した従来の目
標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図１０で使用した符号と同じ
符号を付して説明する。
【００４３】
まず、パッシブセンサ処理部２ａにおいて行われる処理を、図２（ａ）に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２ａでは、
まず、観測値が入力される（ＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセ
ンサ処理部２ａからの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパ
ッシブセンサ処理部２ａに送る。パッシブセンサ処理部２ａは、パッシブセンサ１から送
られてくる観測値を入力する。
【００４４】
次いで、補正情報入力処理（目標距離）が実行される（ＳＴ１１１）。すなわち、パッ
シブセンサ処理部２ａは、補正情報算出部６ａから補正情報（目標距離）を入力する。次
いで、共分散算出処理が実行される（ＳＴ１１２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２
ａは、補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、複数の運動モデルに
対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。
【００４５】
次いで、予測処理が実行される（ＳＴ１１３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａ
は、前回観測時のステップＳＴ１１４において算出された複数の運動モデルに対応する目
標の平滑値およびその共分散行列とステップＳＴ１１２において算出された複数の運動モ
デルに対応するプロセス雑音共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標
の予測値およびその共分散行列を算出する。
【００４６】
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ＳＴ１１４）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２ａは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１１３において算
出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、
複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これ
らを加重平均して、目標の平滑値とその共分散行列を算出し、目標航跡として出力する。
【００４７】
次いで、制御処理が実行される（ＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａ
は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッ
シブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ１０５）。ステッ
プＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上
述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断
されると、パッシブセンサ処理部２ａにおける処理は終了する。
【００４８】
次に、データ融合部５と補正情報算出部６ａにおいて行われる処理を、図２（ｂ）に示
すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力され
る（ＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ａからの目標
航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。次いで
、データ融合処理が実行される（ＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブ
センサ処理部２ａからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ
融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ａに送る。このデータ融合処理は、
図１１のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処
理と同じである。
【００４９】
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ＳＴ２１１）。すなわち、補正
情報算出部６ａは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ１か
ら目標までの距離を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出
するための補正情報（目標距離）としてパッシブセンサ処理部２ａに送る。次いで、終了
であるかどうかが調べられる（ＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でない
ことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、
ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における
処理は終了する。
【００５０】
次に、補正情報算出部６ａとパッシブセンサ処理部２ａで行われる処理内容について、
詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。
【数１７】
0005306389.tif 000018
【数１８】
0005306389.tif 000019
【数１９】
0005306389.tif 000020
【数２０】
0005306389.tif 000021
【数２１】
0005306389.tif 000022
【００５１】
ここで、ｘｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋにおける方位角ａｉｋ
、高低角ｅｉｋとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測
時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｉｋは、ｉ番目の運動モデル
に対応する観測時刻ｔｋの平均０、ｉ番目の運動モデルに対応する共分散行列Ｑｉｋのプ
ロセス雑音ベクトル、σｈ，ｉｋとσｖ，ｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時
刻ｔｋにおけるプロセス雑音の水平面と垂直面の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおけ
るパッシブセンサ１から目標までの距離である。また、ＡＴは、ベクトルまたは行列Ａの
転置、Ｉｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。
【００５２】
パッシブセンサ１の観測モデルを以下のように定義する。
【数２２】
0005306389.tif 000023
【数２３】
0005306389.tif 000024
【数２４】
0005306389.tif 000025
【００５３】
ここで、ｙｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測ベクトル、ｘｔｋは、観測時
刻ｔｋの真の状態ベクトル、Ｈｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の観測行列、ｖｋ
は、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の平均０、共分散行列Ｒｋの観測雑音ベクトル、σ
ａｋとσｅｋは、観測時刻ｔｋにおける観測雑音の方位角と高低角の標準偏差である。
【００５４】
上述したステップＳＴ１０１では、パッシブセンサ１からの観測値を観測ベクトルｙｋ
として入力する。また、上述したステップＳＴ１１１では、ステップＳＴ２１１において
算出された目標距離ｒ（＾）ｋ−１を入力する。なお、目標距離ｒ（＾）ｋ−１は、デー
タ融合航跡に基づいて、以下の式で算出する。
【数２５】
0005306389.tif 000026
【００５５】
ここで、ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の目標のデータ融合航跡
の位置のｘ、ｙ、ｚ成分、ｘ０、ｙ０、ｚ０は、パッシブセンサ１の位置のｘ、ｙ、ｚ成
分である。
【００５６】
なお、外部装置（アクティブセンサ３とアクティブセンサ処理部４）としては、レーダ
装置等を使用できる。また、パッシブセンサ１と、略同位置に置かれたレーザ測距装置等
の測距装置を用いて、目標距離を直接測定するように構成することができる。
【００５７】
上述したステップＳＴ１１２では、補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離）に
基づいて、以下の式によりｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Ｑｉｋ
−１を算出する。
【数２６】
0005306389.tif 000027
【００５８】
上述したステップＳＴ１１３では、前回観測時の平滑処理の結果とステップＳＴ１１２
で算出したｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Ｑｉｋ−１を用いて、
以下の式で表される予測処理を実施する。
【数２７】
0005306389.tif 000028
【数２８】
0005306389.tif 000029
【００５９】
ここで、ｘ（＾）ｉｋ｜ｋ−１とＰｉｋ｜ｋ−１は、ｉ番目の運動モデルに対応する観
測時刻ｔｋの予測ベクトルと予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｉｋ−１｜ｋ−１とＰ
ｉｋ−１｜ｋ−１は、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトルと
平滑誤差共分散行列である。
【００６０】
上述したステップＳＴ１１４では、パッシブセンサ１からの観測ベクトルと予測処理の
結果を用いて、以下の式で表される平滑処理を実施する。
【数２９】
0005306389.tif 000030
【数３０】
0005306389.tif 000031
【数３１】
0005306389.tif 000032
【数３２】
0005306389.tif 000033
【数３３】
0005306389.tif 000034
【数３４】
0005306389.tif 000035
【数３５】
0005306389.tif 000036
【数３６】
0005306389.tif 000037
【００６１】
ここで、ｙ（〜）ｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋのパッシブセン
サ１の残差ベクトル、Ｓｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋのパッシブ
センサ１の残差共分散行列、Ｋｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋのパ
ッシブセンサ１のカルマンゲイン行列、ｘ（＾）ｉｋ｜ｋとＰｉｋ｜ｋは、ｉ番目の運動
モデルに対応する観測時刻ｔｋの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列、ｐｉｋは、ｉ番目
の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋの運動モデル確率、ｌｉｋは、ｉ番目の運動モデル
に対応する観測時刻ｔｋの運動モデル尤度、ｘ（＾）ｋ｜ｋとＰｋ｜ｋは、複数の運動モ
デルを加重平均した観測時刻ｔｋの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列である。また、Ａ
−１は、行列Ａの逆行列を示す。
【００６２】
上述したステップＳＴ１０４では、制御処理が実行される。そして、上述したステップ
ＳＴ１０５では、終了判定処理が実行される。
【００６３】
以上説明したように、第１の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６
ａは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（目標距離）
をパッシブセンサ処理部２ａに送り、パッシブセンサ処理部２ａは、補正情報から間接的
に算出される複数の運動モデルに対応するフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）を航跡
算出に用いるので、パッシブセンサ処理部２ａからの等速直線運動を行う目標の航跡誤差
（ランダム成分）と等速直線以外の運動を行う目標の航跡誤差（バイアス成分）を小さく
することができる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤
差を小さくすることができる。
【００６４】
なお、上記では、目標の運動モデルとして、等速運動モデルを用いたが、等加速度運動
モデル等の他の運動モデルと組み合わせることができる。また、上記では、パッシブセン
サ処理部２ａで実施する処理として、非特許文献３等に開示されているＩＭＭフィルタの
処理を簡略化して示しているが、ＩＭＭフィルタの処理を適用できるのは、勿論である。
【００６５】
なお、上記では、パッシブセンサ処理部２ａの目標の状態ベクトルとして、極座標系を
用いた例を示したが、特許文献２に示されているように、カメラの画像上の目標の位置等
（水平、垂直座標とその速度）を用いるように構成することができる。また、上述した第
１の実施形態に係る目標追跡装置では、補正情報算出部６ａは補正情報として目標距離を
算出し、パッシブセンサ処理部２ａは、この補正情報（目標距離）に基づいて複数の運動
モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出したが、補正情報算出部６ａは補正情報
として複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ処
理部２ａは、この補正情報（複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列）に基
づいてフィルタゲインを算出するように構成することができる。
【実施例２】
【００６６】
第２の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した第１の実施形態に係る目標
追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｂ
およびパッシブセンサ処理部２ｂ（いずれも図示は省略）にそれぞれ変更されて構成され
ている。以下では、第１の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
【００６７】
補正情報算出部６ｂは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡とデータ融合
航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目
標航跡に基づいて、目標距離（パッシブセンサ１から目標までの距離）と目標のプロセス
雑音共分散行列を算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部２ｂに送る。パッシブセ
ンサ処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｂからの補正情報
（目標距離とプロセス雑音共分散行列）とに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測
値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応
する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。
【００６８】
次に、上記のように構成される第２の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。
図３（ａ）は、第２の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッ
シブセンサ処理部２ｂにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図３（
ｂ）は、データ融合部５と補正情報算出部６ｂにおいて行われる処理の流れを示すフロー
チャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるの
で、説明は省略する。また、以下においては、図２のフローチャートに示した第１の実施
形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図２で使用した
符号と同じ符号を付して説明する。
【００６９】
まず、パッシブセンサ処理部２ｂにおいて行われる処理を、図３（ａ）に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２ｂでは、
まず、観測値が入力される（ＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセ
ンサ処理部２ｂからの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパ
ッシブセンサ処理部２ｂに送る。パッシブセンサ処理部２ｂは、パッシブセンサ１から送
られてくる観測値を入力する。
【００７０】
次いで、補正情報入力処理（目標距離）が実行される（ＳＴ１１１）。すなわち、パッ
シブセンサ処理部２ｂは、補正情報算出部６ｂから補正情報（目標距離）を入力する。次
いで、補正情報入力処理（共分散）が実行される（ＳＴ１２１）。すなわち、パッシブセ
ンサ処理部２ｂは、補正情報算出部６ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）を入
力する。
【００７１】
次いで、共分散算出処理が実行される（ＳＴ１１２）。すなわち、パッシブセンサ処理
部２ｂは、補正情報算出部６ｂからの補正情報（目標距離）に基づいて、複数の運動モデ
ルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。次いで、運動モデル確率算出処理が実
行される（ＳＴ１２２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、補正情報算出部６ｂ
からの補正情報（プロセス雑音共分散行列）に基づいて、複数の運動モデルに対応する運
動モデル確率を算出する。
【００７２】
次いで、予測処理が実行される（ＳＴ１１３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂ
は、前回観測時のステップＳＴ１１４において算出された複数の運動モデルに対応する目
標の平滑値およびその共分散行列とステップ１１２において算出された複数の運動モデル
に対応するプロセス雑音共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予
測値およびその共分散行列を算出する。
【００７３】
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ＳＴ１１４）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１１３において算
出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、
複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これ
らを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力す
る。
【００７４】
次いで、制御処理が実行される（ＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂ
は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッ
シブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ１０５）。ステッ
プＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上
述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断
されると、パッシブセンサ処理部２ｂにおける処理は終了する。
【００７５】
次に、データ融合部５と補正情報算出部６ｂにおいて行われる処理を、図３（ｂ）に示
すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力され
る（ＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｂからの目標
航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。次いで
、データ融合処理が実行される（ＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、パッシブ
センサ処理部２ｂからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡とのデータ
融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｂに送る。このデータ融合処理は、
図１１のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処
理と同じである。
【００７６】
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ＳＴ２１１）。すなわち、補正
情報算出部６ｂは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ１か
ら目標までの距離を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出
するための補正情報（目標距離）としてパッシブセンサ処理部２ｂに送る。
【００７７】
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ＳＴ２２１）。すなわち、補正情
報算出部６ｂは、データ融合部５からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクテ
ィブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて目
標のプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の
航跡を算出するための補正情報（プロセス雑音共分散行列）としてパッシブセンサ処理部
２ｂに送る。なお、外部装置（アクティブセンサ３とアクティブセンサ処理部４）として
は、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できる特許文献３等に開示されたアダプティブ
カルマンフィルタや非特許文献３等に開示されたＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を
使用できる。
【００７８】
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３におい
て、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返
される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融
合部５における処理は終了する。
【００７９】
次に、補正情報算出部６ｂとパッシブセンサ処理部２ｂで行われる処理内容について、
詳細に説明する。目標の運動モデルとパッシブセンサ１の観測モデルは、第１の実施形態
と同じであるので説明を省略する。また上述したステップＳＴ１０１とステップＳＴ１１
１の処理内容も、第１の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【００８０】
上述したステップＳＴ１２１では、ステップＳＴ２２１において算出されたプロセス雑
音共分散行列を入力する。なお、ステップＳＴ２１１では、アクティブセンサ処理部４か
ら出力されるプロセス雑音共分散行列Ｑａｋ−１とデータ融合部５から出力されるデータ
融合航跡とに基づいて、補正情報として、パッシブセンサ１から見たプロセス雑音共分散
行列Ｑｋ−１を算出する。
【数３７】
0005306389.tif 000038
【００８１】
ここで、アクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列Ｑａｋ−１
が以下の（３８）式で表されるとすると、変換行列Ｔｋ−１は、（３９）式のようになる
。なお、（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ａｋ−１、ｅｋ−１）は、座標変換によ
って、データ融合航跡をパッシブセンサ１から見た目標の位置ベクトル（直交座標系と極
座標系）に変換した値である。
【数３８】
0005306389.tif 000039
【数３９】
0005306389.tif 000040
【００８２】
なお、上記の（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ａｋ−１、ｅｋ−１）は、データ
融合航跡から算出したが、アクティブセンサ処理部４から出力される航跡に基づいて算出
するように構成することができる。上述したステップＳＴ１１２の処理内容は、第１の実
施形態と同じであるので説明を省略する。
【００８３】
上述したステップＳＴ１２２では、ステップＳＴ１２１で入力したプロセス雑音共分散
行列Ｑｋ−１とステップＳＴ１１２で算出したｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑
音共分散行列Ｑｉｋ−１を用いて、（４０）式を満足するｉ番目の運動モデルに対応する
運動モデル確率ｐｉｋ−１を算出する。
【数４０】
0005306389.tif 000041
【００８４】
なお、定義（設定）した運動モデルが実際の運動モデルと厳密に当てはまらない場合、
モデル化の誤差成分を加味して、ｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列
Ｑｉｋ−１を補正するように構成することができる。上述したステップＳＴ１１３の処理
内容は、第１の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【００８５】
上述したステップＳＴ１１４では、前回観測時の平滑処理（ＳＴ１１４）の（３４）式
の代わりに、ステップＳＴ１２２の（４０）式で算出したｉ番目の運動モデルに対応する
運動モデル確率ｐｉｋ−１を用いて、平滑処理を実施する。上述したステップＳＴ１０４
とステップＳＴ１０５の処理内容は、第１の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【００８６】
以上説明したように、第２の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６
ｂは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（目標距離と
プロセス雑音共分散行列）をパッシブセンサ処理部２ｂに送り、パッシブセンサ処理部２
ｂは、補正情報（目標距離）から間接的に算出される複数の運動モデルに対応するフィル
タゲイン（カルマンゲイン行列）を航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部２ｂか
らの等速直線運動を行う目標の航跡誤差（ランダム成分）と等速直線以外の運動を行う目
標の航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。また、パッシブセンサ処理部
２ｂは、補正情報（プロセス雑音共分散行列）から間接的に算出される複数の運動モデル
に対応する運動モデル確率を航跡算出に用いるので、等速直線運動を行う目標と等速直線
以外の運動を行う目標に対し、観測回数が少ない追跡初期段階や、前回観測以降に目標の
運動モデルが変化した場合でも、パッシブセンサ処理部２ｂからの航跡誤差を小さくする
ことができる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を
小さくすることができる。
【実施例３】
【００８７】
第３の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した第１の実施形態に係る目標
追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｃ
およびパッシブセンサ処理部２ｃ（いずれも図示は省略）にそれぞれ変更されて構成され
ている。以下では、第１の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
【００８８】
補正情報算出部６ｃは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、
（１７）式で定義（設定）した極座標系の等速運動モデルが直交座標系の等速運動モデル
と厳密に当てはまらないことにより発生する目標の角加速度を制御入力ベクトルとみなし
て算出し、補正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｃに送る。
【００８９】
パッシブセンサ処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｃか
らの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値お
よび複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する
平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。また、パ
ッシブセンサ処理部２ｃは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する
制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
【００９０】
次に、上記のように構成される第３の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。
図４（ａ）は、第３の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッ
シブセンサ処理部２ｃにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図４（
ｂ）は、データ融合部５と補正情報算出部６ｃにおいて行われる処理の流れを示すフロー
チャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるの
で、説明は省略する。また、以下においては、図２および図３のフローチャートに示した
第１の実施形態および第２の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行
うステップには、図２および図３で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００９１】
まず、パッシブセンサ処理部２ｃにおいて行われる処理を、図４（ａ）に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２ｃでは、
まず、観測値が入力される（ＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセ
ンサ処理部２ｃからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出して
パッシブセンサ処理部２ｃに送る。パッシブセンサ処理部２ｃは、パッシブセンサ１から
送られてくる観測値を入力する。次いで、補正情報入力処理（制御入力）が実行される（
ＳＴ１３１）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、補正情報算出部６ｃからの補正
情報（制御入力ベクトル）を入力する。
【００９２】
次いで、予測処理が実行される（ＳＴ１３２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃ
は、前回観測時のステップＳＴ１１４において算出された複数の運動モデルに対応する目
標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｃからの補正情報（制御入力ベクト
ル）とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算
出する。
【００９３】
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ＳＴ１１４）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１３２において算
出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、
複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これ
らを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力す
る。
【００９４】
次いで、制御処理が実行される（ＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃ
は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッ
シブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ１０５）。ステッ
プＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上
述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断
されると、目標追跡処理は終了する。
【００９５】
次に、データ融合部５と補正情報算出部６ｃにおいて行われる処理を、図４（ｂ）に示
すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力され
る（ＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｃからの目標
航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
【００９６】
次いで、データ融合処理が実行される（ＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、
パッシブセンサ処理部２ｃからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡と
のデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｃに送る。このデータ融合
処理は、図１１のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデー
タ融合処理と同じである。
【００９７】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ＳＴ２３１）。すなわち、補正
情報算出部６ｃは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベク
トルを算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補
正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｃに送る。
【００９８】
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３におい
て、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返
される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融
合部５における処理は終了する。
【００９９】
次に、補正情報算出部６ｃとパッシブセンサ処理部２ｃで行われる処理内容について、
詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。
【数４１】
0005306389.tif 000042
【数４２】
0005306389.tif 000043
【数４３】
0005306389.tif 000044
【数４４】
0005306389.tif 000045
【数４５】
0005306389.tif 000046
【数４６】
0005306389.tif 000047
【０１００】
ここで、ｘｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応する観測時刻ｔｋにおける方位角ａｉｋ
、高低角ｅｉｋとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、ｕｋは、観測時刻ｔｋにおけ
る方位角ａｋ、高低角ｅｋの加速度成分からなる制御入力ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１
は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｉｋは、ｉ番目の運
動モデルに対応する観測時刻ｔｋの平均０、ｉ番目の運動モデルに対応する共分散行列Ｑ
ｉｋのプロセス雑音ベクトル、σｈ，ｉｋとσｖ，ｉｋは、ｉ番目の運動モデルに対応す
る観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の水平面と垂直面の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔ
ｋにおけるパッシブセンサ１から目標までの距離である。ＡＴは、ベクトルまたは行列Ａ
の転置、Ｉｎは、ｎ行ｎ列の単位行列、Ｏｎは、ｎ行ｎ列の零行列を示す。また、パッシ
ブセンサ１の観測モデルは、第１の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【０１０１】
上述したステップＳＴ１０１の処理内容は、第１の実施形態と同じであるので説明を省
略する。上述したステップＳＴ１３１では、ステップＳＴ２３１において算出された制御
入力ベクトルを入力する。なお、ステップＳＴ２３１では、データ融合部５から出力され
る目標のデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、制御入力ベクトル（角加速度）ｕ
ｋ−１を算出する。
【数４７】
0005306389.tif 000048
【０１０２】
なお、制御入力ベクトル（角加速度）ｕｋ−１は、以下の式で算出する。
【数４８】
0005306389.tif 000049
【０１０３】
ここで、（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ｘ（・）ｋ−１、ｙ（・）ｋ−１、ｚ
（・）ｋ−１）、（ａ（・）ｋ−１、ｅ（・）ｋ−１）は、座標変換によって、データ融
合航跡をパッシブセンサ１から見た目標の位置ベクトル、速度ベクトルおよび角速度ベク
トルに変換した値である。
【０１０４】
上述したステップＳＴ１３２では、前回観測時の平滑処理の結果と制御入力ベクトルｕ
ｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
【数４９】
0005306389.tif 000050
【数５０】
0005306389.tif 000051
【数５１】
0005306389.tif 000052
【０１０５】
なお、ｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Ｑｉｋ−１の算出は、目
標距離の真値ｒｋ−１が得られないため、予め設定された目標距離ｒｐｒｅｓｅｔが用い
られる。上述したステップＳＴ１１４、ステップＳＴ１０４およびステップＳＴ１０５の
処理内容は、第１の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【０１０６】
以上説明したように、第３の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６
ｃは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（制御入力ベ
クトル）をパッシブセンサ処理部２ｃに送り、パッシブセンサ処理部２ｃは、補正情報（
制御入力ベクトル）から間接的に算出される複数の運動モデルに対応する予測値を航跡算
出に用いるので、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標に対し、パッ
シブセンサ処理部２ｃからの航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。その
結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることがで
きる。
【０１０７】
なお、上記では、目標の運動モデルとして、等速運動モデルを用いたが、等加速度運動
モデル等の他の運動モデルと組み合わせることができる。また、制御入力ベクトルｕｋ−
１は、運動モデルによらず一定としたが、運動モデル毎に異なる値や微分次数（角加加速
度等）を取るように構成することができる。さらに、上記では、パッシブセンサ処理部２
ｃで実施する処理として、非特許文献３等に開示されているＩＭＭフィルタの処理を簡略
化して示しているが、ＩＭＭフィルタの処理を適用できるのは、勿論である。
【実施例４】
【０１０８】
第４の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した第１の実施形態に係る目標
追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｄ
およびパッシブセンサ処理部２ｄ（いずれも図示は省略）にそれぞれ変更されて構成され
ている。以下では、第１の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
【０１０９】
補正情報算出部６ｄは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、
目標距離（パッシブセンサ１から目標までの距離）と制御入力ベクトルを算出し、補正情
報としてパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
【０１１０】
パッシブセンサ処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｄか
らの補正情報（目標距離と制御入力ベクトル）に基づいて、複数の運動モデルに対応する
予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに
対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部５に送る。
また、パッシブセンサ処理部２ｄは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を
制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
【０１１１】
次に、上記のように構成される第４の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。
図５（ａ）は、第４の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッ
シブセンサ処理部２ｄにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図５（
ｂ）は、データ融合部５と補正情報算出部６ｄにおいて行われる処理の流れを示すフロー
チャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるの
で、説明は省略する。また、以下においては、図２〜図４のフローチャートに示した第１
の実施形態〜第３の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステッ
プには、図２〜図４のフローチャートで使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【０１１２】
まず、パッシブセンサ処理部２ｄにおいて行われる処理を、図５（ａ）に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２ｄでは、
まず、観測値が入力される（ＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセ
ンサ処理部２ｄからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出して
パッシブセンサ処理部２ｄに送る。パッシブセンサ処理部２ｄは、パッシブセンサ１から
送られてくる観測値を入力する。
【０１１３】
次いで、補正情報入力処理（目標距離）が実行される（ＳＴ１１１）。すなわち、パッ
シブセンサ処理部２ｄは、補正情報算出部６ｄからの補正情報（目標距離）を入力する。
次いで、補正情報入力処理（制御入力）が実行される（ＳＴ１３１）。すなわち、パッシ
ブセンサ処理部２ｄは、補正情報算出部６ｄからの補正情報（制御入力ベクトル）を入力
する。次いで、共分散算出処理が実行される（ＳＴ１１２）。すなわち、パッシブセンサ
処理部２ｄは、補正情報算出部６ｄからの補正情報（目標距離）に基づいて、複数の運動
モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。
【０１１４】
次いで、予測処理が実行される（ＳＴ１３２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄ
は、前回観測時のステップＳＴ１１４において算出された複数の運動モデルに対応する目
標の平滑値およびその共分散行列、補正情報算出部６ｄからの補正情報（制御入力ベクト
ル）およびステップＳＴ１１２で算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分
散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算
出する。
【０１１５】
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ＳＴ１１４）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１３２において算
出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、
複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これ
らを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力す
る。
【０１１６】
次いで、制御処理が実行される（ＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄ
は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッ
シブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ１０５）。ステッ
プＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上
述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断
されると、目標追跡処理は終了する。
【０１１７】
次に、データ融合部５と補正情報算出部６ｄにおいて行われる処理を、図５（ｂ）に示
すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力され
る（ＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｄからの目標
航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
【０１１８】
次いで、データ融合処理が実行される（ＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、
パッシブセンサ処理部２ｄからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡と
のデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｄに送る。このデータ融合
処理は、図１１のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデー
タ融合処理と同じである。
【０１１９】
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ＳＴ２１１）。すなわち、補正
情報算出部６ｄは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ１か
ら目標までの距離を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出
するための補正情報（目標距離）としてパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
【０１２０】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ＳＴ２３１）。すなわち、補正
情報算出部６ｄは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベク
トルを算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補
正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｄに送る。
【０１２１】
次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３におい
て、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返
される。一方、ステップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融
合部５における処理は終了する。
【０１２２】
次に、補正情報算出部６ｄとパッシブセンサ処理部２ｄで行われる処理内容について、
詳細に説明する。目標の運動モデルは、第３の実施形態と同じであるので説明を省略する
。また、パッシブセンサ１の観測モデルは、第１の実施形態と同じであるので説明を省略
する。また、上述したステップＳＴ１０１、ステップＳＴ１１１およびステップＳＴ１１
２の処理内容は、第１の実施形態と同じであり、ステップＳＴ１３１の処理内容は、第３
の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【０１２３】
上述したステップＳＴ１３２では、（５１）式の代わりに、ステップＳＴ１１２の（２
６）式のｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Ｑｉｋ−１を用いて、予
測処理を実施する。上述したステップＳＴ１１４、ステップＳＴ１０４およびステップＳ
Ｔ１０５の処理内容は、第１の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【０１２４】
以上説明したように、第４の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６
ｄは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報（目標距離と
制御入力ベクトル）をパッシブセンサ処理部２ｄに送り、パッシブセンサ処理部２ｄは、
補正情報（目標距離と制御入力ベクトル）から間接的に算出される複数の運動モデルに対
応するフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）と予測値を航跡算出に用いるので、パッシ
ブセンサ処理部２ｄからの等速直線運動を行う目標の航跡誤差（ランダム成分とバイアス
成分）と等速直線以外の運動を行う目標の航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることが
できる。その結果、データ融合部５において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さく
することができる。
【実施例５】
【０１２５】
第５の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した第１の実施形態に係る目標
追跡装置の補正情報算出部６ａおよびパッシブセンサ処理部２ａが、補正情報算出部６ｅ
およびパッシブセンサ処理部２ｅ（いずれも図示は省略）にそれぞれ変更されて構成され
ている。以下では、第１の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。
【０１２６】
補正情報算出部６ｅは、データ融合部５から送られてくるデータ融合航跡とデータ融合
航跡に対応しアクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目
標航跡に基づいて、目標距離（パッシブセンサ１から目標までの距離）、目標のプロセス
雑音共分散行列および制御入力ベクトルを算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部
２ｅに送る。
【０１２７】
パッシブセンサ処理部２ｅは、パッシブセンサ１からの観測値と補正情報算出部６ｅか
らの補正情報（目標距離、プロセス雑音共分散行列および制御入力ベクトル）に基づいて
、複数の運動モデルに対応する予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出す
ると共に、複数の運動モデルに対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡
としてデータ融合部５に送る。また、パッシブセンサ処理部２ｅは、目標航跡に基づいて
、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ１に送る。
【０１２８】
次に、上記のように構成される第５の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。
図６（ａ）は、第５の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッ
シブセンサ処理部２ｅにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図６（
ｂ）は、データ融合部５と補正情報算出部６ｅにおいて行われる処理の流れを示すフロー
チャートである。なお、アクティブセンサ処理部４において行われる処理は周知であるの
で、説明は省略する。また、以下においては、図２〜図５のフローチャートに示した第１
の実施形態〜第４の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステッ
プには、図２〜図５のフローチャートで使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【０１２９】
まず、パッシブセンサ処理部２ｅにおいて行われる処理を、図６（ａ）に示すフローチ
ャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部２ｅでは、
まず、観測値が入力される（ＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、パッシブセ
ンサ処理部２ｅからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出して
パッシブセンサ処理部２ｅに送る。パッシブセンサ処理部２ｅは、パッシブセンサ１から
送られてくる観測値を入力する。
【０１３０】
次いで、補正情報入力処理（目標距離）が実行される（ＳＴ１１１）。すなわち、パッ
シブセンサ処理部２ｅは、補正情報算出部６ｅから補正情報（目標距離）を入力する。次
いで、補正情報入力処理（共分散）が実行される（ＳＴ１２１）。すなわち、パッシブセ
ンサ処理部２ｅは、補正情報算出部６ｅからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）を入
力する。
【０１３１】
次いで、補正情報入力処理（制御入力）が実行される（ＳＴ１３１）。すなわち、パッ
シブセンサ処理部２ｅは、補正情報算出部６ｅからの補正情報（制御入力ベクトル）を入
力する。次いで、共分散算出処理が実行される（ＳＴ１１２）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２ｅは、補正情報算出部６ｅからの補正情報（目標距離）に基づいて、複数の運
動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。次いで、運動モデル確率算出処
理が実行される（ＳＴ１２２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｅは、補正情報算出
部６ｅからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）に基づいて、複数の運動モデルに対応
する運動モデル確率を算出する。
【０１３２】
次いで、予測処理が実行される（ＳＴ１３２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｅ
は、前回観測時のステップＳＴ１１４において算出された複数の運動モデルに対応する目
標の平滑値およびその共分散行列、補正情報算出部６ｅからの補正情報（制御入力ベクト
ル）およびステップＳＴ１１２で算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分
散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算
出する。
【０１３３】
次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ＳＴ１１４）。すなわち、パッシブセン
サ処理部２ｅは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１３２において算
出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、
複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これ
らを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力す
る。
【０１３４】
次いで、制御処理が実行される（ＳＴ１０４）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｅ
は、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ１の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッ
シブセンサ１に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられる（ＳＴ１０５）。ステッ
プＳＴ１０５において、終了でないことが判断されると、ステップＳＴ１０１に戻り、上
述した処理が繰り返される。一方、ステップＳＴ１０５において、終了であることが判断
されると、目標追跡処理は終了する。
【０１３５】
次に、データ融合部５と補正情報算出部６ｅにおいて行われる処理を、図６（ｂ）に示
すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部５では、まず、航跡が入力され
る（ＳＴ２０１）。すなわち、データ融合部５は、パッシブセンサ処理部２ｅからの目標
航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部４からの目標航跡を入力する。
【０１３６】
次いで、データ融合処理が実行される（ＳＴ２０２）。すなわち、データ融合部５は、
パッシブセンサ処理部２ｅからの目標航跡とアクティブセンサ処理部４からの目標航跡と
のデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部６ｅに送る。このデータ融合
処理は、図１１のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデー
タ融合処理と同じである。
【０１３７】
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ＳＴ２１１）。すなわち、補正
情報算出部６ｅは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ１か
ら目標までの距離を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出
するための補正情報（目標距離）としてパッシブセンサ処理部２ｅに送る。
【０１３８】
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ＳＴ２２１）。すなわち、補正情
報算出部６ｅは、データ融合部５からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクテ
ィブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて目
標のプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の
航跡を算出するための補正情報（プロセス雑音共分散行列）としてパッシブセンサ処理部
２ｅに送る。
【０１３９】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ＳＴ２３１）。すなわち、補正
情報算出部６ｅは、データ融合部５からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベク
トルを算出し、パッシブセンサ１からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補
正情報（制御入力ベクトル）としてパッシブセンサ処理部２ｅに送る。次いで、終了であ
るかどうかが調べられる（ＳＴ２０３）。ステップＳＴ２０３において、終了でないこと
が判断されると、ステップＳＴ２０１に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステ
ップＳＴ２０３において、終了であることが判断されると、データ融合部５における処理
は終了する。
【０１４０】
次に、補正情報算出部６ｅとパッシブセンサ処理部２ｅで行われる処理内容について、
詳細に説明する。目標の運動モデルは、第３の実施形態と同じであるので説明を省略する
。また、パッシブセンサ１の観測モデルは、第１の実施形態と同じであるので説明を省略
する。また、上述したステップＳＴ１０１、ステップＳＴ１１１およびステップＳＴ１１
２の処理内容は、第１の実施形態と同じであり、上述したステップＳＴ１２１とステップ
ＳＴ１２２の処理内容は、第２の実施形態と同じであり、上述したステップＳＴ１３１の
処理内容は、第３の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【０１４１】
上述したステップＳＴ１３２では、（５１）式の代わりに、ステップＳＴ１１２の（２
６）式のｉ番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Ｑｉｋ−１を用いて、予
測処理を実施する。上述したステップＳＴ１１４では、前回観測時の平滑処理（ＳＴ１１
４）の（３４）式の代わりに、ステップＳＴ１２２の（４０）式で算出したｉ番目の運動
モデルに対応する運動モデル確率ｐｉｋ−１を用いて、平滑処理を実施する。上述したス
テップＳＴ１０４とステップＳＴ１０５の処理内容は、第１の実施形態と同じであるので
説明を省略する。
【０１４２】
以上説明したように、第５の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部６
ｅは、データ融合部５から出力されるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティ
ブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補
正情報（目標距離、プロセス雑音共分散行列および制御入力ベクトル）をパッシブセンサ
処理部２ｅに送り、パッシブセンサ処理部２ｅは、補正情報（目標距離と制御入力ベクト
ル）から間接的に算出される複数の運動モデルに対応するフィルタゲイン（カルマンゲイ
ン行列）と予測値を航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部２ｅからの等速直線運
動を行う目標の航跡誤差（ランダム成分とバイアス成分）と等速直線以外の運動を行う目
標の航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。
【０１４３】
また、パッシブセンサ処理部２ｅは、補正情報（プロセス雑音共分散行列）から間接的
に算出される複数の運動モデルに対応する運動モデル確率を航跡算出に用いるので、等速
直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標に対し、観測回数が少ない追跡初期
段階や、前回観測以降に目標の運動モデルが変化した場合でも、パッシブセンサ処理部２
ｅからの航跡誤差を小さくすることができる。その結果、データ融合部５において算出す
るデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることができる。
【０１４４】
（変形例）上述した第１の実施形態〜第５の実施形態に係る目標追跡装置は、図７およ
び図８に示すように変形することができる。図７は、パッシブセンサ処理部２ａ〜２ｅと
データ融合部５との間を通信部７ａおよび通信部７ｃを介して接続するとともに、アクテ
ィブセンサ処理部４とデータ融合部５との間を通信部７ｂおよび通信部７ｃを介して接続
し、さらに、補正情報算出部６ａ〜６ｅとパッシブセンサ処理部２ａ〜２ｅとの間を通信
部７ａおよび通信部７ｄを介して接続したので、パッシブセンサ１、パッシブセンサ処理
部２ａ〜２ｅ、アクティブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４を含むブロックと、
データ融合部５および補正情報算出部６ａ〜６ｅを含むブロックとを別体に構成できる。
【０１４５】
図８は、図７に示した構成において、さらに、パッシブセンサ１とパッシブセンサ処理
部２ａ〜２ｅとの間を通信部８ｅおよび通信部８ｆを介して接続したものである。この構
成により、パッシブセンサ１を含むブロックと、パッシブセンサ処理部２ａ〜２ｅ、アク
ティブセンサ３およびアクティブセンサ処理部４を含むブロックと、データ融合部５およ
び補正情報算出部６ａ〜６ｅを含むブロックとを別体に構成できる。これらの変形例のい
ずれにおいても、第１の実施形態〜第５の実施形態において記載した効果と同様の効果を
得ることができる。
【０１４６】
以上説明したように、上述した本実施形態の目標追跡装置によれば、データ融合部は、
パッシブセンサとアクティブセンサから入力される目標航跡に基づいて、データ融合航跡
を算出し、補正情報算出部は、データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、パッシブ
センサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報を算出し、パッシブ
センサ処理部は、補正情報算出部からの補正情報に基づいて、複数の運動モデルに対応す
る目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航
跡として出力することにより、パッシブセンサ処理部からの追跡性能を向上させることが
できる。その結果、データ融合部において算出するデータ融合航跡の航跡精度を向上させ
ることができる。
【符号の説明】
【０１４７】
１  パッシブセンサ
２、２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ、２ｅ  パッシブセンサ処理部
３  アクティブセンサ
４  アクティブセンサ処理部
５  データ融合部
６ａ、６ｂ、６ｃ、６ｄ、６ｅ  補正情報算出部
７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ、８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄ、８ｅ、８ｆ  通信部
【図１】
0005306389.tif 000053
【図２】
0005306389.tif 000054
【図３】
0005306389.tif 000055
【図４】
0005306389.tif 000056
【図５】
0005306389.tif 000057
【図６】
0005306389.tif 000058
【図７】
0005306389.tif 000059
【図８】
0005306389.tif 000060
【図９】
0005306389.tif 000061
【図１０】
0005306389.tif 000062
【図１１】
0005306389.tif 000063