(57)【要約】【課題】レーダ画像の目標識別方法に関し、特定済み目標体の実レーダ画像を多数用意するのが困難な状況において、予め用意しておくべき特定済み目標体のレーダ画像を多数用意する仕組みを提供することで、識別性能を向上させる技術を提供する。【解決手段】目標体モデル情報作成装置と、レーダ模擬装置で作成した模擬レーダ画像を識別装置へ入力する構成を備える。【選択図】図１
2013210207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別装置において、
既知の目標体のモデル情報を作成する目標体モデル情報作成装置と、
作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成するレーダ模擬装置と、を備え、教師データとして模擬レーダ画像を入力可能とすることを特徴とする目標識別装置。
【請求項２】
未特定目標体と教師データとの関連を評価し、未特定目標体が特定済み目標体と同じであると同定された場合、教師データとして未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果を入力可能とすることを特徴とする請求項１に記載の目標識別装置。
【請求項３】
レーダ模擬装置が正しく模擬レーダ画像を作成できない場合、教師データとして縮小モデルを用いて作成された実験レーダ画像を入力可能とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の目標識別装置。
【請求項４】
記憶装置は、入力される特定済み目標体の実レーダ画像から得られる特徴量と、作成した特定済み目標体の模擬レーダ画像から得られる特徴量を格納することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の目標識別装置。
【請求項５】
レーダ模擬装置は、目標体モデル情報作成装置が出力した目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景のレーダ応答情報、互いの位置関係、観測パラメータを入力することにより模擬レーダ画像を作成することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の目標識別装置。
【請求項６】
教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別方法において、
既知の目標体のモデル情報を作成し、
作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成し、
教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて模擬レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする目標識別方法。
【請求項７】
未特定目標体と教師データとの関連を評価し、未特定目標体が特定済み目標体と同じであると同定された場合、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果とを入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする請求項６に記載の目標識別方法。
【請求項８】
正しく模擬レーダ画像を作成できない場合、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて縮小モデルを用いて作成された実験レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする請求項６又は７に記載の目標識別方法。
【請求項９】
記憶装置は、入力される特定済み目標体の実レーダ画像から得られる特徴量と、作成した特定済み目標体の模擬レーダ画像から得られる特徴量を格納することを特徴とする請求項６乃至８の何れか一項に記載の目標識別方法。
【請求項１０】
教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別プログラムにおいて、
既知の目標体のモデル情報を作成する処理と、
作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成する処理と、
教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて模擬レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする目標識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ画像の目標識別装置、目標識別方法、及び目標識別プログラムに関し、特に模擬レーダ画像も教師データとするレーダ画像の目標識別装置、目標識別方法、及び目標識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のレーダ画像の目標識別方法は、未特定の目標体（車両、航空機、船舶、建造物など）が撮像されたレーダ画像（前方監視レーダ画像、側方監視レーダ画像、合成開口レーダ画像、逆合成開口レーダ画像など）から自動的に目標体を識別し特定するために用いられている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
図７は従来のレーダ画像の目標識別方法の一例を示すブロック図である。識別装置５０１は特定済み目標体実レーダ画像から特徴量を抽出し特徴量データベース５０２を作成する機能と、未特定目標体実レーダ画像から抽出した特徴量と特徴量データベース５０２との比較により目標体を識別する機能を有する装置である。特徴量データベース５０２は目標体と目標体の特徴量とを関連付けるデータベースである。
【０００４】
次に、上記目標識別方法の動作について説明する。様々な種類の特定済み目標体の実レーダ画像を多数識別装置５０１に入力し特徴量データベース５０２を作成しておく。特徴量を操作者が手動で抽出して登録する場合と、識別装置５０１が多くの画像から機械学習により自動的に特徴量を作成し登録する場合とがある。その後、未特定目標体を含む実レーダ画像を識別装置５０１に入力すると、識別装置５０１は特徴量データベース５０２を参照しながら目標体を識別し、識別結果を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２０７１８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
第１の問題点は、特定済み目標体の実レーダ画像を多数用意するのが困難なことである。その理由は、レーダ画像はレーダからの目標体に対する角度（方位角と入射角）によって散乱断面積が大きく異なる場合があり、同じ目標体であっても角度によって全く異なる特徴を示す場合があるため、様々な角度の実レーダ画像を用意する必要があるからである。また分解能や照射強度などのレーダ性能によっても特徴は異なるので更に多くのパターンの実レーダ画像が必要である。更に、特に合成開口レーダのように航空機や衛星から撮像するレーダの場合には、撮像の手間や頻度の関係から多くのパターンの画像を収集することは困難である。
【０００７】
第２の問題点は、識別性能が低いことである。その理由は、識別性能は事前に用意できた特定済み目標体の実レーダ画像のパターン数が多いほど高くなるからである。特に機械学習によって特徴量を作成する場合は、パターン数のみならず同じパターンであっても画像数が多いほどより識別性能の高い特徴量が作成できる。よって第１の問題点で指摘した特定済み目標体の実レーダ画像の数の少なさは識別性能の低下を引き起こす。
【０００８】
本発明の目的は、予め用意しておくべき特定済み目標体のレーダ画像を多数用意する仕組みを提供することで、識別性能を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の課題に鑑み、本発明は、その一態様として、教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別装置において、既知の目標体のモデル情報を作成する目標体モデル情報作成装置と、作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成するレーダ模擬装置と、を備え、教師データとして模擬レーダ画像を入力可能とすることを特徴とする目標識別装置を提供する。
【００１０】
また、本発明は、その他の態様として、教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別方法において、既知の目標体のモデル情報を作成し、作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成し、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて模擬レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする目標識別方法を提供する。
【００１１】
さらに、本発明は、その別の態様として、教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別プログラムにおいて、既知の目標体のモデル情報を作成する処理と、作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成する処理と、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて模擬レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする目標識別プログラムを提供する。
【００１２】
本発明では、特定済み目標体のレーダ画像として、模擬レーダ画像が入力可能な構成を有する。より具体的には、既知の目標体の３次元モデル情報を作成する目標体モデル情報作成装置（図１の１０３）と、作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成するレーダ模擬装置（図１の１０４）と、を有する。レーダ模擬装置（図１の１０４）が出力する特定済み目標体模擬レーダ画像は、特定済み目標体実レーダ画像と全く同様に識別装置（図１の１０１）へ入力される。
【００１３】
このような構成により、特定済み目標体のレーダ画像として、従来の実レーダ画像だけでなく、実際に撮像するよりも手軽に多数作成可能な模擬レーダ画像も利用可能となり、本発明の目的を達成することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、特定済み目標体の実レーダ画像が多数用意できない状況下でも、十分な識別能力を発揮させることができる効果を奏する。
【００１５】
本発明の更なる利点及び実施形態を、記述と図面を用いて下記に詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態による目標識別装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による識別処理の一例を示すアクティビティ図である。
【図３】本発明の第２の実施形態による目標識別装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態による識別処理の一例を示すアクティビティ図である。
【図５】本発明の第３の実施形態による目標識別装置の概略構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施形態による識別処理の一例を示すアクティビティ図である。
【図７】従来のレーダ画像の目標識別方法の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。但し、以下に説明する実施形態によって本発明の技術的範囲は何ら限定解釈されることはない。
【００１８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による目標識別装置の概略構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本発明の実施形態は、目標体モデル情報作成装置１０３とレーダ模擬装置１０４によって作成される特定済み目標体模擬レーダ画像を、特徴量データベース１０２に接続された識別装置１０１に入力することにより構成される。
【００１９】
目標体モデル情報作成装置１０３は、既知の目標体についての情報（形状、大きさなど）を入力として目標体の３次元モデル情報を作成する。レーダ模擬装置１０４は、目標体モデル情報作成装置１０３が出力した目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景（海や陸の植生など）のレーダ応答情報（材質、誘電率、表面粗度など）、互いの位置関係、観測パラメータ（周波数、偏波、入射角、分解能など）を入力することにより、レーダによる散乱をシミュレーションし、更に得られた模擬受信データを信号処理することにより模擬レーダ画像を作成する。模擬レーダ画像は実際の撮像により得られる実レーダ画像と同じインターフェースにより識別装置１０１へ入力される。識別装置１０１は入力されるレーダ画像から得られる特徴量を特徴量データベース１０２に格納する。特徴量はレーダ画像から手動で抽出して識別装置１０１に入力する場合と、レーダ画像そのものから機械学習により識別装置１０１自身が抽出する場合とがある。また識別装置１０１は未特定目標体の実レーダ画像を入力し、特徴量データベース１０２の情報を参照して未特定目標体と特定済み目標体との関連を評価し、識別結果を出力する。
【００２０】
次に、図１の目標識別方法の動作について、図２のアクティビティ図を参照して説明する。
【００２１】
まず特徴量データベースを用意するために、特定済み目標体のレーダ画像（前方監視レーダ画像、側方監視レーダ画像、合成開口レーダ画像、逆合成開口レーダ画像など）を用意する。実レーダ画像があればそれを用い、ない場合は模擬レーダ画像を作成する必要がある。模擬レーダ画像作成に必要な目標体モデル情報がない場合、目標体モデル情報作成装置１０３に既知の目標体についての情報（形状、大きさなど）を入力して目標体の３次元モデル情報を作成する（Ｓ１）。目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景（海や陸の植生など）のレーダ応答情報（材質、誘電率、表面粗度など）、互いの位置関係、観測パラメータ（周波数、偏波、入射角、分解能など）を入力することにより、レーダ模擬装置１０４はレーダによる散乱をシミュレーションし、更に得られた模擬受信データを信号処理することにより模擬レーダ画像を作成する（Ｓ２）。こうして得られた模擬レーダ画像は、実レーダ画像と全く同じインターフェースにより識別装置１０１へ入力される。識別装置１０１では、入力されたレーダ画像に対して、オペレータの手動操作又は識別装置１０１自身の機械学習によって特徴量を抽出する（Ｓ３）。識別装置１０１は抽出した特徴量を特徴量データベース１０２に登録する（Ｓ４）。以上の手順を繰り返し、識別のために十分な量のデータを特徴量データベース１０２に格納する（Ｓ１〜Ｓ４）。その後、識別対象である未特定目標体実レーダ画像を識別装置１０１に入力すると、識別装置１０１は未特定目標体実レーダ画像から特徴量を抽出する（Ｓ５）。識別装置１０１は抽出した特徴量を特徴量データベース１０２に照会し、関連を評価し、未特定目標体がどの特定済み目標体と同じであるのかを識別し、識別結果を出力する（Ｓ６）。
【００２２】
以上説明した本発明の第１の実施形態においては、以下に記載するような効果を奏する。
【００２３】
第１の効果は、十分な識別性能を発揮するための特徴量データベースを作成するために必要な、多くのパターンかつ多くの数の特定済み目標体レーダ画像を準備するために、実際の目標体を多くのパターンで実際に撮像するという多大な手間が省けるということである。その理由は、実レーダ画像だけでなく、模擬レーダ画像も利用可能としているからである。
【００２４】
第２の効果は、特徴量データベースを作成するために必要な、特定済み目標体レーダ画像を準備するために、実際の目標体を実際に撮像することが困難な場合（例えば他国の戦闘機など）でも、目標体の３次元モデル情報さえ作成できれば特徴量データベースを作成することができるということである。その理由は、模擬レーダ画像も利用可能としているからである。
【００２５】
（第２の実施形態）
続いて、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の第２の実施形態は、上述した第１の実施形態の変形例である。以下、本実施形態において、第１の実施形態においてすでに説明した部分と同様な機能を有する部分には同一符号を付し、説明は省略する。
【００２６】
図３において、レーダ模擬装置１０４から出力された模擬レーダ画像は実際の撮像により得られる実レーダ画像と同じインターフェイスにより識別装置１０１へ入力される。識別装置１０１は、入力されるレーダ画像から得られる特徴量を特徴量データベース１０２に格納する。そして、識別装置１０１は、未特定目標体の実レーダ画像を入力し、特徴量データベース１０２の情報を参照して未特定目標体と特定済み目標体との関連を評価し、識別結果を出力する。ここで、本実施形態では、未特定目標体の実レーダ画像が、識別結果としてある特定済み目標体であると同定された場合には、そのレーダ画像を特定済み目標体実レーダ画像として識別装置１０１に入力することとなる。このため、次の未特定目標体の識別では、以前に同定と判断されたレーダ画像をも用いることができ、識別装置１０１の識別能力を強化させることができる。
【００２７】
また、識別装置１０１において、未特定目標体の実レーダ画像が、識別結果としてある特定済み目標体であると同定された場合には、特徴量データベース１０２に格納された入力されるレーダ画像から得られる特徴量を、そのまま特徴量データベース１０２に格納しておくことができる。この場合、未特定目標体と特定済み目標体との関連の評価の際に、特徴量データベース１０２の情報を参照することで、蓄積されたレーダ画像の特徴量を用いて識別することが可能となる。
【００２８】
第２の実施形態は、識別装置１０１における特徴量抽出が機械学習によって行われる場合、識別すればするほど特徴量が洗練され、識別精度が向上するという効果を有する。
【００２９】
図３を目標識別方法の動作について、図４のアクティビティ図を参照して説明する。
【００３０】
本実施形態では、識別装置１０１は抽出した特徴量を特徴量データベース１０２に照会し、関連を評価し、未特定目標体がどの特定済み目標体と同じであるのかを識別し、識別結果を出力するとともに、未特定目標体が特定済み目標体と同じであると同定された場合、未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果を入力可能とする（Ｓ６）。続いて、識別装置１０１は抽出した特徴量と未特定目標体の実レーダ画像の特徴量とを特徴量データベース１０２に登録する（Ｓ４）。次の未特定目標体の識別の際に、識別対象である未特定目標体実レーダ画像を識別装置１０１に入力すると、識別装置１０１は未特定目標体実レーダ画像から上記特徴量を抽出する（Ｓ５）。その後、上述したステップＳ６が実行される。以上の手順を繰り返すことで、本実施形態による目標識別装置の識別能力が強化される。
【００３１】
以上説明した本発明の第２の実施形態においては、上述した本発明の第１の実施形態で述べた第１乃至第２の効果に加えて、更に、以下に記載するような効果を奏する。
【００３２】
第３の効果は、多くのパターンかつ多くの数の特定済み目標体レーダ画像を準備するために、同定した未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果をフィードバックさせることで、より識別精度を向上させることができることにある。その理由は、実レーダ画像及び/又は模擬レーダ画像に加えて、未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果も利用可能としているからである。
【００３３】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の第３実施形態は、上述した第１及び第２の実施形態の変形例である。以下、本実施形態において、第１及び第２の実施形態においてすでに説明した部分と同様な機能を有する部分には同一符号を付し、説明は省略する。
【００３４】
図５において、識別装置１０１に入力する特定済み目標体のレーダ画像として、実レーダ画像及び模擬レーダ画像に加えて、実験レーダ画像を入力する形態である。特定済み目標体実験レーダ画像は実験室において縮小モデルを用いて実際にレーダを照射してレーダ画像を取得したものであり、実レーダ画像と模擬レーダ画像の中間的な位置づけを有する。
【００３５】
特定済み目標体実験レーダ画像は、レーダ模擬装置１０４から出力された模擬レーダ画像及び実際の撮像により得られる実レーダ画像と同じインターフェイスにより識別装置１０１へ入力される。識別装置１０１は、未特定目標体の実レーダ画像を入力し、特定済み目標体の実レーダ画像、模擬レーダ画像、及び/又は実験レーダ画像から得られた特徴量が格納された特徴量データベース１０２の情報を参照して未特定目標体と特定済み目標体との関連を評価し、識別結果を出力する。
【００３６】
本発明の第３の実施形態は、レーダ模擬装置１０４によるシミュレーションが、シミュレータの性能や模擬したい特徴の性質によって正しくシミュレーションできない場合における代替手段を提供するという効果を有する。
【００３７】
図５を目標識別方法の動作について、図６のアクティビティ図を参照して説明する。
【００３８】
目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景（海や陸の植生など）のレーダ応答情報（材質、誘電率、表面粗度など）、互いの位置関係、観測パラメータ（周波数、偏波、入射角、分解能など）を入力することにより、レーダ模擬装置１０４はレーダによる散乱をシミュレーションし、更に得られた模擬受信データを信号処理することにより模擬レーダ画像を作成する（Ｓ２）。正しくシミュレーションされた場合は、得られた模擬データ画像は識別装置１０１へ入力され、また、その特徴量が抽出される（Ｓ３）。シミュレータの性能や模擬したい特徴の性質によってレーダ模擬装置１０４で正しくシミュレーションできない場合には、縮小モデルを用いて特定済み目標体実験レーダ画像を作成する（Ｓ７）。こうして得られた実験レーダ画像は、実レーダ画像や模擬レーダ画像と全く同じインターフェースにより識別装置１０１へ入力される。識別装置１０１では、入力されたレーダ画像に対して、オペレータの手動操作又は識別装置１０１自身の機械学習によって特徴量を抽出する（Ｓ３）。以下、上述した実施形態において説明した処理で未特定目標体の識別が実行される。
【００３９】
以上、説明した本発明の第３の実施形態においては、上述した本発明の第１及び第２の実施形態で述べた第１乃至第３の効果に加えて、更に、以下に記載するような効果を奏する。
【００４０】
第４の効果は、十分な識別性能を発揮するための特徴量データベースを作成するために必要な数の特定済み目標体レーダ画像を、実物大の目標体を撮像するのが困難な場合でも、簡易に準備できることにある。その理由は、実レーダ画像及び/又は模擬レーダ画像に加えて、縮小モデルを用いて作成された特定済み目標体実験レーダ画像も利用可能としたからである。
【００４１】
次に、本発明の一実施形態による目標識別装置の実施例について説明する。以下の実施例１は例示的なものであり、本発明はこの構成や処理に限定されるものでないことは言うまでもない。
【００４２】
（実施例１）
まず特徴量データベースを用意するために、複数の航空機の合成開口レーダ画像を用意する。まず目標体モデル情報作成装置１０３に各航空機についての情報（形状、大きさなど）を入力して各航空機の３次元モデル情報を作成する（Ｓ１）。次に各航空機の３次元モデル情報と、各航空機及び背景である駐機場のレーダ応答情報（材質、誘電率、表面粗度など）、互いの位置関係、観測パラメータ（周波数、偏波、入射角、分解能など）を入力することにより、レーダ模擬装置１０４は合成開口レーダによる散乱をシミュレーションし、更に得られた模擬受信データを信号処理することにより模擬合成開口レーダ画像を作成する（Ｓ２）。こうして得られた模擬合成開口レーダ画像は、識別装置１０１へ入力される。識別装置１０１では、入力されたレーダ画像に対して、機械学習によって特徴量を抽出する（Ｓ３）。識別装置１０１は抽出した特徴量を特徴量データベース１０２に登録する（Ｓ４）。以上の手順を繰り返し、識別のために十分な量のデータを特徴量データベース１０２に格納する（Ｓ１〜Ｓ４）。その後、未特定の航空機が写った合成開口レーダ画像を識別装置１０１に入力すると、識別装置１０１は合成開口レーダ画像から特徴量を抽出する（Ｓ５）。識別装置１０１は抽出した特徴量を特徴量データベース１０２に照会し、関連を評価し、未特定の航空機がどの航空機であるのかを機種識別し、識別結果を出力する（Ｓ６）。
【００４３】
なお、上述の各実施形態の目標識別装置における各装置は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭにデータ間の関連性判定プログラムが展開され、プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各装置を各種手段として実現する。目標識別プログラムは、オペレーティングシステムや、他の一般的なソフトウェアなどに各処理を実行させて上記各装置を構築するようにしてもよい。
【００４４】
また、上記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。なお、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる他、ネットワークのようにデータを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
【００４５】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態及び実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限定されるものではないことは勿論である。
［付記１］
教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別装置において、
既知の目標体のモデル情報を作成する目標体モデル情報作成装置と、
作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成するレーダ模擬装置と、を備え、教師データとして模擬レーダ画像を入力可能とすることを特徴とする目標識別装置。
［付記２］
未特定目標体と教師データとの関連を評価し、未特定目標体が特定済み目標体と同じであると同定された場合、教師データとして未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果を入力可能とすることを特徴とする付記１に記載の目標識別装置。
［付記３］
レーダ模擬装置が正しく模擬レーダ画像を作成できない場合、教師データとして縮小モデルを用いて作成された実験レーダ画像を入力可能とすることを特徴とする付記１又は２に記載の目標識別装置。
［付記４］
記憶装置は、入力される特定済み目標体の実レーダ画像から得られる特徴量と、作成した特定済み目標体の模擬レーダ画像から得られる特徴量を格納することを特徴とする付記１乃至３の何れか一項に記載の目標識別装置。
［付記５］
レーダ模擬装置は、目標体モデル情報作成装置が出力した目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景のレーダ応答情報、互いの位置関係、観測パラメータを入力することにより模擬レーダ画像を作成することを特徴とする付記１乃至４の何れか一項に記載の目標識別装置。
［付記６］
教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別方法において、
既知の目標体のモデル情報を作成し、
作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成し、
教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて模擬レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする目標識別方法。
［付記７］
未特定目標体と教師データとの関連を評価し、未特定目標体が特定済み目標体と同じであると同定された場合、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果とを入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする付記６に記載の目標識別方法。
［付記８］
正しく模擬レーダ画像を作成できない場合、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて縮小モデルを用いて作成された実験レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供することを特徴とする付記６又は７に記載の目標識別方法。
［付記９］
記憶装置は、入力される特定済み目標体の実レーダ画像から得られる特徴量と、作成した特定済み目標体の模擬レーダ画像から得られる特徴量を格納することを特徴とする付記６乃至８の何れか一項に記載の目標識別方法。
［付記１０］
出力した目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景のレーダ応答情報、互いの位置関係、観測パラメータを入力することにより模擬レーダ画像を作成することを特徴とする付記６乃至９の何れか一項に記載の目標識別方法。
［付記１１］
教師データから得られる特徴量が格納された記憶装置を参照して未特定目標体と教師データとの関連を評価することで未特定目標体を識別する目標識別プログラムにおいて、
既知の目標体のモデル情報を作成する処理と、
作成したモデル情報を元に模擬レーダ画像を作成する処理と、
教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて模擬レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする目標識別プログラム。
［付記１２］
未特定目標体と教師データとの関連を評価し、未特定目標体が特定済み目標体と同じであると同定された場合、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて未特定目標体の実レーダ画像とその識別結果とを入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供する処理をコンピュータに実行させること特徴とする付記１１に記載の目標識別プログラム。
［付記１３］
正しく模擬レーダ画像を作成できない場合、教師データとして入力する特定済み目標体レーダ画像として、実レーダ画像に加えて縮小モデルを用いて作成された実験レーダ画像も入力を可能とし、識別のための特徴量作成に供する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする付記１１又は１２に記載の目標識別プログラム。
［付記１４］
記憶装置は、入力される特定済み目標体の実レーダ画像から得られる特徴量と、作成した特定済み目標体の模擬レーダ画像から得られる特徴量を格納する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする付記１１乃至１３の何れか一項に記載の目標識別プログラム。
［付記１５］
出力した目標体の３次元モデル情報と、目標体及び背景のレーダ応答情報、互いの位置関係、観測パラメータを入力することにより模擬レーダ画像を作成する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする付記１１乃至１４の何れか一項に記載の目標識別プログラム。
［付記１６］
付記１１乃至１５の何れか一項に記載の目標識別プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【符号の説明】
【００４６】
１０１  識別装置
１０２  特徴量データベース
１０３  目標体モデル情報作成装置
１０４  レーダ模擬装置
【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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