(57)【要約】【課題】近年、飛しょう体の会合目標物である航空機などに対するステルス化技術の発達により、目標のＲＣＳが小さくなっている。これにより飛しょう体のシーカの探知及び追尾性能が劣化し、目標を精度良く探知できる距離（ロックオンレンジ）が短縮し、結果として、飛しょう体を目標へ会合させるための終末誘導時間が短縮してしまうという問題がある。【解決手段】この発明に係る目標状態量推定装置は、シーカから得られる観測量によって推定量の更新を行う観測更新計算装置、観測更新計算装置から得られる推定状態量およびその誤差共分散行列を用いて時間外挿計算を行う時間外挿計算装置、時間外挿計算装置から得られる目標の加速度推定値を用いて、あらかじめ設定した目標旋回パターンデータと照らし合わせて目標の運動パターンを推定するパターンマッチング計算装置を備える。【選択図】  図１
2013195104.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーカから得られる観測量によって推定量の更新を行う観測更新計算装置と、
前記観測更新計算装置から得られる推定状態量およびその誤差共分散行列を用いて時間外挿計算を行う時間外挿計算装置と、
時間外挿計算装置から得られる目標の加速度推定値を用いて、あらかじめ設定した目標旋回パターンデータと照らし合わせて目標の運動パターンを推定するパターンマッチング計算装置を備えた目標状態量推定装置。
【請求項２】
前記パターンマッチング計算装置は、目標運動加速度パターンデータを有し、
前記目標運動加速度パターンデータには、目標が波状旋回する場合の目標の波状旋回周波数ωと波状旋回初期位相φと波状旋回加速度振幅αの組み合わせからなる波状旋回パターンデータと、目標がステップ旋回する場合の加速度振幅αからなるステップ旋回パターンデータが保存されており、前記目標運動加速度パターンデータから算出される目標旋回加速度の時履歴データと、前記時間外挿計算装置から得られる旋回加速度とのパターンマッチング計算を行い、当該パターンマッチング計算から得られる推定状態量およびその誤差共分散行列を前記時間外挿計算装置に出力し、
前記時間外挿計算装置は当該推定状態量およびその誤差共分散行列を用いて時間外挿計算を行うことを特徴とする請求項１記載の目標状態量推定装置。
【請求項３】
飛しょう体に搭載され、請求項１、２いずれかの目標状態量推定装置が出力する目標の状態量を用いて飛しょう体を目標に向けて誘導する飛しょう体誘導制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、飛しょう体を目標に会合させるにあたり、目標の位置・速度・加速度等の状態量を推定するための目標状態量推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、飛しょう体等に搭載されているシーカによって目標の状態量を推定する場合、α-βフィルタ(例えば非特許文献１のＰ．２６４〜P．２６７)や線形カルマンフィルタ等(例えば非特許文献２のＰ．１６３〜Ｐ．１８４)のフィルタ（以下従来型フィルタと呼ぶ）が用いられてきた。また、学術研究分野においては拡張カルマンフィルタ(例えば非特許文献２のＰ．３７３〜Ｐ．３８８)等の非線形フィルタが報告されている。また、目標の状態量を推定する装置として特許文献１がある。
【０００３】
目標が直進するなどの低機動な運動を行う場合においては、従来型フィルタを用いて十分な精度で目標の状態量を推定できることが知られている。しかし、目標が高機動な運動や波状旋回等の周期的な運動を行う場合においては、従来型フィルタでは十分な精度で目標の状態量の推定を行うことが難しいという問題がある。
拡張カルマンフィルタ等の非線形フィルタの運動モデルは非線形であるため、高機動な運動や波状旋回等の周期的な運動を行う目標に対しても対処が可能であることが知られている。しかし、実際の目標の運動がその運動モデルから外れてしまう場合には十分な推定精度が得られない場合や推定が発散してしまう場合があるという問題がある。また、波状旋回等の周期的な運動の場合には、推定値が収斂するためには少なくても波状旋回の1周期以上の時間が必要であり、フィルタ収斂に時間がかかるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特公２０１０−９６６４７号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「改訂  レーダ技術」、吉田孝監修、ISBN4-88552-139-4
【非特許文献２】''Tactical and Strategic Missile Guidance Fifth Edition'',Paul Zarchan,ISBN-10:1-56347-874-9
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
目標が直進するなどの低機動な運動を行う場合においては、従来型フィルタを用いて十分な精度で目標の状態量を推定できることが知られている。しかし、目標が高機動な運動や波状旋回等の周期的な運動を行う場合においては、従来型フィルタでは十分な精度で目標の状態量の推定を行うことが難しいという問題がある。
拡張カルマンフィルタ等の非線形フィルタが仮定している運動モデルは非線形であり、高機動な運動や波状旋回等の周期的な運動を行う目標に対しても対処が可能であることが知られている。しかし、実際の目標の運動がその運動モデルから外れてしまう場合には十分な推定精度が得られない、推定が発散してしまう場合があるという問題がある。
また、目標が波状旋回等の周期的な運動の場合、推定値が収斂するには少なくても目標が波状旋回の1周期以上の運動を行う必要がある。そのため目標の波状旋回のパターンによっては収斂に時間がかかる場合がある。
近年、飛しょう体の会合目標物である航空機などに対するステルス化技術の発達により、目標のＲＣＳ（Ｒａｄｅｒ  Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ）が小さくなっている。これにより飛しょう体のシーカの探知及び追尾性能が劣化し、目標を精度良く探知できる距離（ロックオンレンジ）が短縮し、結果として、飛しょう体を目標へ会合させるための終末誘導時間が短縮してしまうという問題がある。終末誘導時間の短縮により推定フィルタを早く収束させる必要が生じるが、前記のとおり拡張カルマンフィルタ等の非線形フィルタを用いる場合フィルタの収斂に時間がかかり、終末誘導時間内で推定が完了せず、ひいては飛しょう体を目標に会合させることが難しいという問題がある。
【０００７】
本発明は、短い終末誘導時間でも、十分な精度で収束が可能な推定フィルタ計算が可能で、目標が仮定している運動モデルから外れる運動をする場合でもロバストに推定が可能となる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る目標状態量推定装置は、シーカから得られる観測量によって推定量の更新を行う観測更新計算装置、観測更新計算装置から得られる推定状態量およびその誤差共分散行列を用いて時間外挿計算を行う時間外挿計算装置、時間外挿計算装置から得られる目標の加速度推定値を用いて、あらかじめ設定した目標旋回パターンデータと照らし合わせて目標の運動パターンを推定するパターンマッチング計算装置を備える。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、終末誘導時間が短い場合においても、パターンマッチング計算処理によって十分な精度で推定フィルタ計算を早く収束させることができる。また、目標旋回加速度パターンを多数持つことで、目標がさまざまな運動を行う場合でも、ロバストに推定が可能となる。
その結果、目標の位置等の状態量を高精度に推定することができ、ひいてはその推定された状態量を用いて飛しょう体を目標に会合させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１に係る目標状態量推定装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１.
図１は、本実施の形態に係る目標状態量推定装置の構成を示す図である。目標状態量推定装置１００は、シーカ１、観測更新計算装置２、時間外挿計算装置３、パターンマッチング計算装置４から構成される。
なお、この目標状態量推定装置を飛しょう体に搭載し、目標状態量推定装置が出力する目標の状態量を用いることで飛しょう体誘導制御装置を構成することができる。
シーカ１は、目標へ向けて電波を送信しその反射波を受信することで、観測量５（目標と誘導弾の相対距離ｒ、接近速度Ｖｃ、ＬＯＳ角（σｐ、σｙ））を観測し、観測量５を観測更新計算装置２へ出力する装置である。
【００１２】
観測更新計算装置２は、シーカ１から得られる観測量５（相対距離ｒｓ、接近速度Ｖｃｓ、ＬＯＳ角（σｐｓ、σｙｓ））と、時間外挿計算装置３から得られる「状態量（−）・誤差共分散行列（−）」６を用いて観測更新計算を行う。観測更新計算の処理を下記の数式１に示す。
ただし、シーカ１はその装置の特性上、観測量５を離散的に出力するため、観測更新計算装置２は、シーカ１から観測量５が入力されるたびに計算されるものとする。
【００１３】
【数１】
2013195104.tif 000003
【００１４】
観想ノイズ行列はシーカのＳ／Ｎ比等をもとに適当に設定されるものとする。誤差共分散行列の初期値もあらかじめ想定される誤差共分散に応じて適当に設定されるものとする。
以上の計算で得られた状態量（観測更新計算後）と誤差共分散行列（観測更新計算後）を「状態量（＋）・誤差共分散行列（＋）」７として時間外挿計算装置３へ出力する。
【００１５】
時間外挿計算装置３は、観測更新計算装置２からの入力「状態量（＋）・誤差共分散行列（＋）」７とパターンマッチング計算装置４からの入力「状態量（＋＋）・誤差共分散行列（＋＋）」８を用いて時間外挿計算を行う。下記の数式２、数式３に時間外挿計算の処理を示す。ただし、観測更新計算装置２およびパターンマッチング計算装置４は離散的に「状態量・誤差共分散行列」を出力する。そのため、数式２ではどちらの装置からも「状態量・誤差共分散行列」が入力されない場合の処理を示す。数式３では、観測更新計算装置２から「状態量（＋）・誤差共分散行列（＋）」７が入力される場合の計算を示す。パターンマッチング計算装置４から「状態量（＋＋）・誤差共分散行列（＋＋）」８が入力される場合は、観測更新計算装置２から「状態量（＋）・誤差共分散行列（＋）」７が入力される場合と同様に、「状態量（＋）・誤差共分散行列（＋）」７を「状態量（＋＋）・誤差共分散行列（＋＋）」８に置き換えて計算されるものとして記載を省略する。
【００１６】
【数２】
2013195104.tif 000004
【００１７】
【数３】
2013195104.tif 000005
【００１８】
運動方程式ｆは対象をあらかじめ適当に同定した数式モデルから構成される。プロセスノイズ行列Ｑはあらかじめ想定されるモデル化誤差から適当に設定される。
【００１９】
パターンマッチング計算装置４は時間外挿計算３から得られる「状態量（−）・誤差共分散行列（−）」６を用いてパターンマッチング計算を行う。
パターンマッチング計算装置４ではあらかじめ適当に設定した目標運動加速度パターンデータ９から得られる目標運動の加速度パターンを用いて、パターンマッチング処理を行う。
目標運動加速度パターンデータ９には、目標が波状旋回する場合のデータとステップ旋回する場合のデータが保存されている。目標が波状旋回する場合のデータは、目標の波状旋回周波数ω［１、、、Ｎ］、波状旋回初期位相φ［１、、、Ｎ］、波状旋回加速度振幅α［１、、、Ｎ］の組み合わせが保存されているそれぞれ中括弧の中の番号に応じて異なる波状旋回パターンを示している。目標がステップ旋回する場合のデータは加速度振幅α［Ｎ＋１、、、２Ｎ］が保存されている。
目標が波状旋回する場合のデータａ（ｔ）を用いる際には目標の波状旋回周波数ω［１、、、Ｎ］、波状旋回初期位相φ［１、、、Ｎ］、波状旋回振幅α［１、、、Ｎ］を用いて下記の数式４に基づいて目標旋回加速度の時間履歴データａ（ｔ）を計算する。目標がステップ旋回する場合のデータを用いる際には、下記の数式５に基づいて加速度ａ［Ｎ＋１、、、２Ｎ］を用いて目標旋回加速度の時間履歴データを計算する。
【００２０】
【数４】
2013195104.tif 000006
【００２１】
ここで、時間列をｔとおいた。
【００２２】
【数５】
2013195104.tif 000007
【００２３】
ここで、時間列をｔとおき、適当な時定数τを用いた１次遅れフィルタを用いてａ（ｔ）を計算するものとした。
【００２４】
得られた目標旋回加速度の時履歴データａ（ｔ）と、時間外挿計算装置３から得られる「状態量（−）・誤差共分散行列（−）」６を用いて、下記の数式６に示すパターンマッチング計算を行う。パターンマッチング計算は、時間外挿計算装置３から得られる旋回加速度（ａｐ，ａｙ）と目標運動加速度パターンデータ９から得られる目標旋回加速度の時間履歴データとの誤差二乗和を目標旋回加速度で正規化した値の最小値を求める。
【００２５】
【数６】
2013195104.tif 000008
【００２６】
得られたパターン番号（ｉ、ｊ）から該当する目標運動パターンを計算する。ここで得られたパターン番号がＮ以下の場合には波状旋回であり、Ｎ＋１以上の場合はステップ旋回となる。得られたパターン番号に応じた目標の波状旋回周波数ω［ｉ］／波状旋回振幅α［ｉ］、目標の波状旋回周波数ω［ｊ］／波状旋回振幅α［ｊ］、もしくは加速度振幅α［ｉ］、α［ｊ］を用いて、パターンマッチング更新計算を行う。該当パターン番号がＮ以下で波状旋回の場合を下記の数式７に、Ｎ＋１以上のステップ旋回の場合を下記の数式８に示す。
【００２７】
【数７】
2013195104.tif 000009
【００２８】
【数８】
2013195104.tif 000010
【００２９】
以上の計算から、「状態量（＋＋）・誤差共分散行列（＋＋）」８を計算し、時間外挿計算装置３へ出力する。
【００３０】
以上の数式１〜数式８の処理を繰り返し計算し、「状態量（−）・誤差共分散行列（−）」６を毎サンプリング計算する。サンプリングごとに「状態量（−）・誤差共分散行列（−）」６を目標状態量推定装置の最終的な出力とする。
【００３１】
このように、本実施の形態に係る目標状態量推定装置によれば、終末誘導時間が短い場合においても、パターンマッチング計算処理によって十分な精度で推定フィルタ計算を早く収束させることができる。また、目標旋回加速度パターンを多数持つことで、目標がさまざまな運動を行う場合でも、ロバストに推定が可能となる。その結果、目標の位置等の状態量を高精度に推定することができ、ひいてはその推定された状態量を用いて飛しょう体を目標に会合させることができる。
【００３２】
なお、この目標状態量推定装置を用いて飛しょう体誘導制御装置を構成することが可能となる。
【符号の説明】
【００３３】
１ シーカ、２ 観測更新計算装置、３ 時間外挿計算装置、４ パターンマッチング計算装置、５ 観測量信号、６ 状態量（−）・誤差共分散行列（−）信号、７ 状態量（＋）・誤差共分散行列（＋）信号、８ 状態量（＋＋）・誤差共分散行列（＋＋）信号、９ 目標運動加速度データ、１００ 目標状態量推定装置。
【図１】
2013195104.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成24年3月23日(2012.3.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−９６６４７号公報