(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスタ毎に定義され、クラスタ内の各航跡に対する平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度の値を格納する平滑諸元ファイル、クラスタ内の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、クラスタ内の全ての仮説及び仮説信頼度を示したクラスタ内仮説表、並びにクラスタ内のそれぞれの仮説を構成する航跡を示した仮説内航跡表を有するクラスタ状況データ群と、
前記平滑諸元ファイルの平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段と、
前記算出された予測ベクトル及び予測誤差共分散行列に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出手段と、
観測された観測ベクトル全体から前記航跡の各々に対し前記算出されたゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、
前記観測ベクトル選択手段による選択結果、及び各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいて、前記航跡対観測ベクトル対応表を更新し、クラスタの統合、分離を行うことによってクラスタを構成するクラスタ作成手段と、
前記観測ベクトル選択手段による選択結果、及び各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態に基づいて、現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成し、前記クラスタ内仮説表、及び前記仮説内航跡表を更新する仮説作成手段と、
前記ゲート算出手段からのゲート中心位置及び残差共分散行列、前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトル、並びに前記クラスタ内仮説表の前時刻における仮説信頼度に基づいて、各仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出して前記クラスタ内仮説表を更新する仮説信頼度算出手段と、
前記平滑諸元ファイルの平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して、あらかじめ設定した各運動モデルが真であるとの条件の下で、次の観測ベクトル入力時刻における運動モデルに基づいた予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する運動モデルごと予測処理手段と、
前記運動モデルごと予測処理手段からの各航跡の運動モデルに基づく予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、前記平滑諸元ファイルの前時刻における各航跡のモデル信頼度、並びに前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトルに基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して、航跡の運動が各運動モデルに合致する確率をモデル信頼度として算出して前記平滑諸元ファイルを更新するモデル信頼度算出手段と、
前記運動モデルごと予測処理手段からの各航跡の運動モデルに基づく予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、並びに前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトルに基づいて、各航跡がゲート内の各観測ベクトルと相関するとの仮定の下で、それぞれの運動モデルに従って運動を行う場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する運動モデルごと平滑処理手段と、
前記予測処理手段からの予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、前記モデル信頼度算出手段からのモデル信頼度、並びに前記運動モデルごと平滑処理手段からの運動モデルごとの平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に基づいて、各航跡に対して平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を１つにまとめて前記平滑諸元ファイルを更新する平滑統合処理手段と、
各クラスタ内に複数の仮説がある場合に、前記クラスタ内仮説表の仮説信頼度に基づいて最も信頼度の高い仮説を選択し、前記最も信頼度の高い仮説内の航跡の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を出力する表示用航跡決定手段と
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
前記運動モデルごと平滑処理手段を削除し、
前記平滑統合処理手段は、
前記運動モデルごと平滑処理手段からの運動モデルごとの平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の代わりに、
前記運動モデルごと予測処理手段からの運動モデルに基づく予測誤差共分散行列、並びに前記平滑諸元ファイルの前時刻における平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を利用して、直接現時刻の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する
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】
前記予測処理手段による予測処理を行う前に、前記航跡対観測ベクトル対応表に基づいて、追尾初期状態にある航跡に対しては運動モデル数を１個、追尾維持状態にある航跡に対しては運動モデル数をＮ個に切り替える初期追尾判定手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の目標追尾装置。
【請求項４】
観測雑音に乱されて前記算出されたモデル信頼度の精度が劣化していると判断する場合には前記算出されたモデル信頼度を修正して前記平滑諸元ファイルを更新するモデル信頼度修正手段をさらに備え、
前記平滑統合処理手段は、前記モデル信頼度算出手段からのモデル信頼度の代わりに、前記モデル信頼度修正手段からの修正されたモデル信頼度を利用する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の目標追尾装置。
【請求項５】
あらかじめ与えられた各目標の位置、速度の初期推定値に基づいて、各目標ごとのクラスタを設置し前記クラスタ状況データ群の初期値を設定する初期値設定手段をさらに備え、
前記クラスタ作成部及び前記仮説作成部において新目標の発生を考慮しないようにした
ことを特徴とする請求項１又は２記載の目標追尾装置。
【請求項６】
前記表示用航跡決定手段の代わりに、
前記平滑諸元ファイルからの各航跡の平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度、並びに前記クラスタ内仮説表からの仮説信頼度に基づいて、クラスタごとに仮説を１つに統合し、追尾目標に対して１つの統合された平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度を算出する仮説統合手段と、
各クラスタごとに前記航跡対観測ベクトル対応表を既存航跡の初期値のみに戻し、前記平滑諸元ファイルの内容は前記仮説統合部からの既存航跡に対する平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度で置き換え、前記統合された１つの仮説のみを持つように前記クラスタ内仮説表及び前記仮説内航跡表を更新する統合仮説設定手段
を備えたことを特徴とする請求項５記載の目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、航空機や船舶等の移動体を追尾対象とし、レーダ等のセンサから得られる移動体の位置の観測情報から、移動体の位置、速度等の運動諸元の真値を推定する目標追尾装置に関するものであって、特に、機動力の高い目標に対処し高精度の相関を行う目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
センサによって得られる位置の観測値に基づいて複数の目標の追尾を行うために、各目標に対する前時刻の運動諸元の推定結果より、現時刻における位置を予測し、さらに各目標に対する現時刻の観測値の存在期待領域(以後、この領域をゲートと呼ぶ)を算出して、上記ゲート内に実際に取得された観測値と各目標との対応を判定する相関処理が行われる。
【０００３】
ここで、実際には、センサから目標の観測値以外にも誤信号が得られたり、逆に目標の観測に失敗して目標の観測値が得られなかったりすることがある。また、複数の目標が密集していると、一つの目標のゲート内に、複数の目標の観測値が得られる場合がある。このような状況においても、各目標を見失うことなく、正しく追尾を維持していくためには、どの観測値がどの目標のものであるかの相関処理を精度良く行う必要がある。
【０００４】
また、旋回運動を頻繁に行うような機動力の高い目標への追従性を高めるためには、Ｎ個の運動モデルを定義し、各運動モデルに基づく推定値を運動モデルの適合度（モデル信頼度）によって重みをつけて統合する方式が考えられる。
【０００５】
このような要求に応えるものとして、例えば図６のような目標追尾装置が提案されている。
【０００６】
従来の目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図６は、例えば『小菅義夫、辻道信吾、”最適クラスタによる旋回多目標用の航跡型ＭＨＴ”、計測自動制御学会論文集、Ｖｏｌ．３６、Ｎｏ．５、ｐｐ．３７１−３８１（２０００）』でＭ３航跡型ＭＨＴ（Ｍ３＝Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｍａｎｅｕｖｅｒ  Ｍｏｄｅｌ、ＭＨＴ＝Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）として示された従来の目標追尾装置の構成を示す図である。
【０００７】
図６において、１は移動体の位置を観測するセンサである目標観測装置、２は目標追尾装置、３はディスプレイ上に目標の航跡を表示し移動体の位置や速度等の推定値を運用者に示すための航跡表示装置である。
【０００８】
また、同図において、４は全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する予測処理部、５は全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出部、６は目標観測装置１より入力した観測ベクトル全体から上記航跡の各々に対しそのゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部、７は観測ベクトル選択部６の選択結果と各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいて、クラスタの統合や分離を行うことによってクラスタを構成するクラスタ構成部、８は観測ベクトル選択部６の出力と各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態から、現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成する仮説作成部である。
【０００９】
また、図６の目標追尾装置２内において、９は各クラスタごとに定義されるクラスタ状況データ群であって、クラスタ状況データ群９内の１０はクラスタ内の各航跡に対する平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とモデル信頼度の値を格納する平滑諸元ファイル、１１はクラスタ内の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、１２はクラスタ内のすべての仮説を示したクラスタ内仮説表、１３はクラスタ内のそれぞれの仮説を構成する航跡を示した仮説内航跡表である。
【００１０】
ここで、「航跡」とは、各サンプリング時刻で得られた観測ベクトルを高々１個選んだ観測ベクトルの時系列として定義され、航跡対観測ベクトル対応表１１に記述される。また、「仮説」は、上記航跡の集合として定義され、仮説内航跡表１３に記述される。
【００１１】
さらに、図６において、１４は全クラスタに含まれる全航跡に対して、各運動モデルが真であるとの条件の下で、次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する運動モデルごと予測処理部、１５は前時刻の仮説信頼度と運動モデルごと予測処理部１４の出力である予測諸元とクラスタ状況データ群９からの各航跡と相関する観測ベクトルから、各航跡の運動モデルの信頼度と各仮説の信頼度を算出するモデル信頼度および仮説信頼度算出部、１６は運動モデルごと予測処理部１４の出力である予測諸元とクラスタ状況データ群９からの観測ベクトルから、各仮説が真であり、さらにその仮説内の各航跡が各運動モデルに合致するとの条件の下で平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を算出する運動モデルおよび仮説ごと平滑処理部、１７は運動モデルおよび仮説ごと平滑処理部１６からの運動モデルおよび仮説に基づくの平滑諸元を、モデル信頼度および仮説信頼度算出部１５からの運動モデルおよび仮説が同時に成り立つ確率で統合して、各航跡について平滑諸元を１つにまとめる平滑統合処理である。
【００１２】
またさらに、図６において、１８は各クラスタ内に複数の仮説がある場合に、最も信頼度の高い仮説を選択するなどして各追尾目標の位置、速度等の推定値を決定する表示用航跡決定部である。
【００１３】
動作を説明する前に、目標追尾装置２に実装された追尾アルゴリズムの理論的な前提となる運動モデルおよび観測モデルについて述べる。
【００１４】
航跡ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の運動モデルを次式で定義する。
【００１５】
【数１】
0003894424.tif 000002
【００１６】
状態ベクトルの真値は、例えばｘ−ｙ−ｚ直交座標系における位置と速度からなる場合、次式のようにかける。なお、Ｔは行列の転置を意味する。
【００１７】
【数２】
0003894424.tif 000003
【００１８】
状態ベクトルの推移行列は、次式で与えられる。Ｉnはｎ行ｎ列の単位ベクトルである。
【００１９】
【数３】
0003894424.tif 000004
【００２０】
駆動雑音ベクトルは、次式を満たす６変量白色正規分布に従う。
【００２１】
【数４】
0003894424.tif 000005
【００２２】
定数加速度ベクトルは、以下のようにＮ個設定する。これにより運動モデルがＮ個並列に設定される。
【００２３】
【数５】
0003894424.tif 000006
【００２４】
図７は、定数加速度ベクトルを説明する図である。
【００２５】
図７において、Ｏlは航跡ｌの定数加速度ベクトルを設定する座標ｘｌ−ｙｌ−ｚｌの原点である。本座標は、例えば、ｘｌ軸方向を航跡ｌの進行方向（速度ベクトル方向）、ｙｌ軸方向を水平面に平行な面内で速度ベクトルに垂直で右手方向、ｚｌ軸方向を速度ベクトルに垂直で上向き、航跡ｌの位置を原点とする。
【００２６】
さらに、同図において、α1はｙｌ軸正方向の定数加速度ベクトル（左旋回モデル）、α2はｙｌ軸負方向の定数加速度ベクトル（右旋回モデル）、α3はｘｌ軸正方向の定数加速度ベクトル（加速モデル）、α4はｘｌ軸負方向の定数加速度ベクトル（減速モデル）、α5はｚｌ軸正方向の定数加速度ベクトル（上昇モデル）、α6はｚｌ軸負方向の定数加速度ベクトル（下降モデル）である。この他に、加速度０の定数加速度ベクトルα7（等速直線運動モデル）を考えた運動モデルの場合モデル数Ｎは７となる。
【００２７】
定数加速度ベクトルの変換行列Γは、次式のように表す。Ｆlkは定数加速度ベクトルを設定した座標系からｘ−ｙ−ｚ直交座標系への変換行列である。
【００２８】
【数６】
0003894424.tif 000007
【００２９】
サンプリング時刻ｔkにおいて、式（８）が真である（航跡ｌの運動モデルがａlである）との仮説を式（９）で表す。
【００３０】
【数７】
0003894424.tif 000008
【００３１】
なお、Ｌ個の全航跡に対する運動モデルの仮説を次式で表す。
【００３２】
【数８】
0003894424.tif 000009
【００３３】
運動モデルの推移にマルコフ性を仮定する。すなわち、サンプリング時刻ｔkにおける運動モデルは、サンプリング時刻ｔk-1の運動モデルにより決まり、サンプリング時刻ｔk-2までの運動モデルには依存しないと仮定する。航跡ｌの運動モデルの推移確率を次の式（１１）の意味で設定する。また、航跡全体に対する運動モデルの推移確率を次の式（１２）で表す。
【００３４】
【数９】
0003894424.tif 000010
【００３５】
運動モデルは、航跡間で独立、すなわち、次式が成立するとする。
【００３６】
【数１０】
0003894424.tif 000011
【００３７】
目標観測装置１による、航跡ｌよりの探知データである観測ベクトルを表現した観測モデルを次式で定義する。なお、観測ベクトルは、時刻ｔkにおいて、一般的には複数個（ｊ＝１，２，．．．）得られるとする。
【００３８】
【数１１】
0003894424.tif 000012
【００３９】
観測雑音ベクトルは、次式を満たす３変量白色正規分布に従う。
【００４０】
【数１２】
0003894424.tif 000013
【００４１】
時刻ｔkまでに得られた観測ベクトル全体の集合をＺkと表す。ＭkをＺkに対応する時刻ｔkまでの観測ベクトル数の情報とする。
【００４２】
なお、新目標および誤信号（クラッタなどの追尾目標以外からの信号）は、空間に一様分布し、新目標及び誤信号から得られる観測ベクトルの個数は、ポアソン分布に従うとし、時刻ｔkにおける単位体積あたりの平均をそれぞれβkNT、βkFTと設定する。
【００４３】
つぎに、従来の目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００４４】
時刻ｔkにおいて、目標観測装置１から観測ベクトルｚk、j（ｊ＝１，２，．．．）が入力されると、予測処理部４がクラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０よりすべての航跡に対する前時刻ｔk-1の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とモデル信頼度を読み出し、次式に従って、各航跡ｌの現時刻ｔkに対する予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する。
【００４５】
【数１３】
0003894424.tif 000014
【００４６】
次に、ゲート算出部５が、各航跡の上記予測ベクトルと予測誤差共分散行列を入力とし、また目標観測装置１による時刻ｔkの観測ベクトルの観測誤差共分散行列を設定して、各航跡対応の観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出する。
【００４７】
【数１４】
0003894424.tif 000015
【００４８】
次に、観測ベクトル選択部６が、各航跡ごとにその航跡のゲート内に存在するすべての観測ベクトルを選びだすことにより、各航跡に相関可能な観測ベクトルを決定する。すなわち、各航跡ｌに対して次式を満たす観測ベクトルを選択する。
【００４９】
【数１５】
0003894424.tif 000016
【００５０】
次に、クラスタ作成部７では、上記観測ベクトル選択部６より送られてくる選択結果と前時刻までに作成された航跡（既存航跡と呼ぶ）を基に、まず、航跡を更新する。すなわち、既存航跡と選択結果であるゲート内に得られた各観測ベクトルの組み合わせにより既存航跡を更新し、また、観測ベクトルを現時刻で新たに現れた目標と見なした新航跡も作成する。なお、新航跡も次時刻では既存航跡として扱われる。
【００５１】
クラスタ作成部７では、さらに、以下のクラスタの定義に従って既存クラスタの再構成および新クラスタの作成を行う。すなわち、次に示す２つの基準（Ａ）及び（Ｂ）に従い、全航跡を複数の集合に分割してこの各集合をクラスタと呼ぶ。クラスタ作成結果は、クラスタ状況データ群９に反映させる。
【００５２】
（Ａ）航跡Ｔ１と航跡Ｔ２が、過去から現時刻に至るまで少なくとも１個の観測ベクトルを共有する場合、航跡Ｔ１と航跡Ｔ２は同一クラスタとする。
【００５３】
（Ｂ）航跡Ｔ１と航跡Ｔ２が同一クラスタで、かつ航跡Ｔ２と航跡Ｔ３が同一クラスタの場合、航跡Ｔ１と航跡Ｔ３は同一クラスタである。
【００５４】
なお、クラスタに分けられた航跡単位で独立に以後の処理を実行することができる。現時刻ｔｋにおいて、あるクラスタ内の全航跡（Ｌ個とする）に対して観測ベクトル選択部６で選択された観測ベクトルの集合を次のように表す。
【００５５】
【数１６】
0003894424.tif 000017
【００５６】
次に、仮説作成部８が、各クラスタ内の前時刻の仮説を現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説に更新するための処理を行う。現時刻の仮説は前時刻の仮説を拡張することによってできる。一般に、前時刻の１つの仮説から複数の仮説が作成される。
【００５７】
まず、前時刻の仮説Ｘk-1,rに含まれる全航跡と、観測ベクトル選択部６で得られたこれらの航跡と相関の可能性のある観測ベクトルの選択結果を用いて、前記選択された観測ベクトルに対して、それぞれ新航跡であるか誤信号であるか相関の可能性のある既存航跡であるかのいずれかを割り当てた相関仮説Ｈk、sr（ｓ＝１，２，．．．）を可能な限り作成する。このとき、相関仮説では１つの既存航跡には高々１つの相関可能性のある観測ベクトルが割り当てられるようにする。
【００５８】
次に、仮説作成部８は、前時刻の仮説Ｘk-1,rとＸk-1,rから作成した相関仮説Ｈk、srとを組み合わせて拡張し、現時刻の仮説Ｘk,iを作成する。この結果は、クラスタ状況データ群９に反映される。
【００５９】
このように、この目標追尾装置２では、各仮説が次の時刻でさらに複数の仮説に拡張されていき、仮説の数が次第に増大していく。ただし、各時刻で成立確率（信頼度）の低い仮説を削除することで装置全体の処理規模を一定の範囲に保つことも可能である。
【００６０】
次に、運動モデルごと予測処理部１４が、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０より、すべての航跡に対する前時刻ｔk-1の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とモデル信頼度を読み出し、次式に従って、現時刻ｔkに対する各航跡の各運動モデルに基づく予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する。
【００６１】
【数１７】
0003894424.tif 000018
【００６２】
モデル信頼度および仮説信頼度算出部１５において、運動モデルごと予測処理部１４から運動モデルに基づく予測ベクトルと予測誤差共分散行列、クラスタ状況データ群９から各クラスタ内の仮説情報、および平滑諸元ファイル１０から各航跡ｌの前時刻ｔk-1のモデル信頼度を入力として、時刻ｔkまでの観測情報に基づいた、クラスタ内の仮説Ｘk,iと全航跡の運動モデル仮説Ψk,a、Ψk-1,bが同時に成り立つ確率を次式で算出する。
【００６３】
【数１８】
0003894424.tif 000019
【００６４】
続いて、上記信頼度を用いて以下の信頼度を算出する。
【００６５】
【数１９】
0003894424.tif 000020
【００６６】
モデル信頼度および仮説信頼度算出部１５は、上記各種信頼度を算出後、各仮説の仮説信頼度をクラスタ状況データ群９のクラスタ内仮説表１２に記録し、各航跡のモデル信頼度をクラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に記録する。
【００６７】
次に、運動モデルおよび仮説ごと平滑処理部１６において、クラスタ状況データ群９の航跡対観測ベクトル対応表１１より航跡ｌの現時刻ｔkにおける観測ベクトルと、運動モデルごと予測処理部１４より航跡ｌの運動モデルに基づく予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を入力し、航跡ｌの仮説および運動モデルに基づく平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列を次式に従い算出する。
【００６８】
【数２０】
0003894424.tif 000021
【００６９】
次に、平滑統合処理部１７において、運動モデルおよび仮説ごと平滑処理部１６より仮説および運動モデルに基づく平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を入力し、モデル信頼度および仮説信頼度算出部１５より仮説および各航跡の運動モデルが真である確率を入力し、各航跡の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を次式に従い算出する。算出された平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列は、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に記録される。
【００７０】
【数２１】
0003894424.tif 000022
【００７１】
次に、表示用航跡決定部１８が、クラスタ状況データ群９のクラスタ内仮説表１２に記録されている仮説信頼度を見て、最も仮説信頼度の高い仮説を採用することを決定し、その仮説内の航跡の平滑諸元を航跡表示装置３に出力する。
【００７２】
そして、航跡表示装置３は、入力された平滑諸元をディスプレイに出力する。
【００７３】
目標観測装置１で観測ベクトルが得られるたびに、上記一連の動作を追尾終了まで繰り返す。
【００７４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の目標追尾装置では、モデル信頼度および仮説信頼度算出部１５において相関仮説と各航跡の運動モデルが同時に成り立つ確率（信頼度）を全仮説および各航跡のとりうる運動モデルのすべての組み合わせに対して算出しているため、クラスタ内の目標数が増えると上記信頼度を算出すべき事象の数が爆発的に増加し信頼度算出時の演算負荷が非常に大きくなるという問題点があった。
【００７５】
この発明は、前述した問題点を解決するためになされたもので、機動性の高い目標への追従性能と精度の高い相関性能とを、実用的な演算負荷で実現することができる目標追尾装置を得ることを目的とする。
【００７６】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１に係る目標追尾装置は、クラスタ毎に定義され、クラスタ内の各航跡に対する平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度の値を格納する平滑諸元ファイル、クラスタ内の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、クラスタ内の全ての仮説及び仮説信頼度を示したクラスタ内仮説表、並びにクラスタ内のそれぞれの仮説を構成する航跡を示した仮説内航跡表を有するクラスタ状況データ群と、前記平滑諸元ファイルの平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段と、前記算出された予測ベクトル及び予測誤差共分散行列に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出手段と、観測された観測ベクトル全体から前記航跡の各々に対し前記算出されたゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、前記観測ベクトル選択手段による選択結果、及び各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいて、前記航跡対観測ベクトル対応表を更新し、クラスタの統合、分離を行うことによってクラスタを構成するクラスタ作成手段と、前記観測ベクトル選択手段による選択結果、及び各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態に基づいて、現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成し、前記クラスタ内仮説表、及び前記仮説内航跡表を更新する仮説作成手段と、前記ゲート算出手段からのゲート中心位置及び残差共分散行列、前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトル、並びに前記クラスタ内仮説表の前時刻における仮説信頼度に基づいて、各仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出して前記クラスタ内仮説表を更新する仮説信頼度算出手段と、前記平滑諸元ファイルの平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して、あらかじめ設定した各運動モデルが真であるとの条件の下で、次の観測ベクトル入力時刻における運動モデルに基づいた予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する運動モデルごと予測処理手段と、前記運動モデルごと予測処理手段からの各航跡の運動モデルに基づく予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、前記平滑諸元ファイルの前時刻における各航跡のモデル信頼度、並びに前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトルに基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して、航跡の運動が各運動モデルに合致する確率をモデル信頼度として算出して前記平滑諸元ファイルを更新するモデル信頼度算出手段と、前記運動モデルごと予測処理手段からの各航跡の運動モデルに基づく予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、並びに前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトルに基づいて、各航跡がゲート内の各観測ベクトルと相関するとの仮定の下で、それぞれの運動モデルに従って運動を行う場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する運動モデルごと平滑処理手段と、前記予測処理手段からの予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、前記モデル信頼度算出手段からのモデル信頼度、並びに前記運動モデルごと平滑処理手段からの運動モデルごとの平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に基づいて、各航跡に対して平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を１つにまとめて前記平滑諸元ファイルを更新する平滑統合処理手段と、各クラスタ内に複数の仮説がある場合に、前記クラスタ内仮説表の仮説信頼度に基づいて最も信頼度の高い仮説を選択し、前記最も信頼度の高い仮説内の航跡の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を出力する表示用航跡決定手段とを備えたものである。
【００７７】
また、この発明の請求項２に係る目標追尾装置は、前記運動モデルごと平滑処理手段を削除し、前記平滑統合処理手段は、前記運動モデルごと平滑処理手段からの運動モデルごとの平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の代わりに、前記運動モデルごと予測処理手段からの運動モデルに基づく予測誤差共分散行列、並びに前記平滑諸元ファイルの前時刻における平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を利用して、直接現時刻の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出するものである。
【００７８】
また、この発明の請求項３に係る目標追尾装置は、前記予測処理手段による予測処理を行う前に、前記航跡対観測ベクトル対応表に基づいて、追尾初期状態にある航跡に対しては運動モデル数を１個、追尾維持状態にある航跡に対しては運動モデル数をＮ個に切り替える初期追尾判定手段をさらに備えたものである。
【００７９】
また、この発明の請求項４に係る目標追尾装置は、観測雑音に乱されて前記算出されたモデル信頼度の精度が劣化していると判断する場合には前記算出されたモデル信頼度を修正して前記平滑諸元ファイルを更新するモデル信頼度修正手段をさらに備え、前記平滑統合処理手段は、前記モデル信頼度算出手段からのモデル信頼度の代わりに、前記モデル信頼度修正手段からの修正されたモデル信頼度を利用するものである。
【００８０】
また、この発明の請求項５に係る目標追尾装置は、あらかじめ与えられた各目標の位置、速度の初期推定値に基づいて、各目標ごとのクラスタを設置し前記クラスタ状況データ群の初期値を設定する初期値設定手段をさらに備え、前記クラスタ作成部及び前記仮説作成部において新目標の発生を考慮しないようにしたものである。
【００８１】
さらに、この発明の請求項６に係る目標追尾装置は、前記表示用航跡決定手段の代わりに、前記平滑諸元ファイルからの各航跡の平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度、並びに前記クラスタ内仮説表からの仮説信頼度に基づいて、クラスタごとに仮説を１つに統合し、追尾目標に対して１つの統合された平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度を算出する仮説統合手段と、各クラスタごとに前記航跡対観測ベクトル対応表を既存航跡の初期値のみに戻し、前記平滑諸元ファイルの内容は前記仮説統合部からの既存航跡に対する平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度で置き換え、前記統合された１つの仮説のみを持つように前記クラスタ内仮説表及び前記仮説内航跡表を更新する統合仮説設定手段を備えたものである。
【００８２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。すなわち、従来例を示す図６と同様の構成部分は同じ符合を付してある。
【００８３】
図１において、１は移動体の位置を観測するセンサである目標観測装置、２０は目標追尾装置、３はディスプレイ上に目標の航跡を表示し移動体の位置や速度等の推定値を運用者に示すための航跡表示装置である。
【００８４】
また、同図において、４は全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する予測処理部（予測処理手段）、５は全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出部（ゲート算出手段）、６は目標観測装置１より入力した観測ベクトル全体から上記航跡の各々に対しそのゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部（観測ベクトル選択手段）である。
【００８５】
また、同図において、７は観測ベクトル選択部７の選択結果と各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいて、クラスタの統合や分離を行うことによってクラスタを構成するクラスタ作成部（クラスタ作成手段）、８は観測ベクトル選択部６の出力と各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態から、現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成する仮説作成部（仮説作成手段）である。
【００８６】
また、図１の目標追尾装置２０内において、９は各クラスタごとに定義されるクラスタ状況データ群であって、クラスタ状況データ群９内の１０はクラスタ内の各航跡に対する「平滑ベクトル」と「平滑誤差共分散行列」と「モデル信頼度の値」を格納する平滑諸元ファイル、１１はクラスタ内の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、１２はクラスタ内のすべての仮説を示したクラスタ内仮説表、１３はクラスタ内のそれぞれの仮説を構成する航跡を示した仮説内航跡表である。
【００８７】
また、図１において、１４は全クラスタに含まれる全航跡に対して、各運動モデルが真であるとの条件の下で、次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する運動モデルごと予測処理部（運動モデルごと予測処理手段）、１８は各クラスタ内に複数の仮説がある場合に、最も信頼度の高い仮説を選択するなどして各追尾目標の位置、速度等の推定値を決定する表示用航跡決定部（表示用航跡決定手段）である。
【００８８】
さらに、図１において、２１はゲート算出部５からゲート中心位置と残差共分散行列、クラスタ状況データ群９からの各航跡のゲート内観測ベクトルおよび前時刻における仮説信頼度を入力とし、各仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出する仮説信頼度算出部（仮説信頼度算出手段）である。
【００８９】
さらに、同図において、２２は全クラスタに含まれる全航跡に対して、クラスタ状況データ群９からの前時刻における各航跡のモデル信頼度と各航跡のゲート内観測ベクトルと、運動モデルごと予測処理部１４から各航跡の運動モデルごとの予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列とを利用して、航跡の運動が各運動モデルに合致する確率をモデル信頼度として算出するモデル信頼度算出部（モデル信頼度算出手段）である。
【００９０】
さらに、同図において、２３は運動モデルごと予測処理部１４からの各航跡が各運動モデルに従う場合の運動モデルごと予測諸元と、クラスタ状況データ群９からの各航跡のゲート内観測ベクトルから、各航跡がゲート内の各観測ベクトルと相関するとの仮定の下で、それぞれの運動モデルに従って運動を行う場合の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を算出する運動モデルごと平滑処理部（運動モデルごと平滑処理手段）である。
【００９１】
さらに、同図において、２４は運動モデルごと平滑処理部２３からの運動モデルごとの平滑諸元を、モデル信頼度算出部２２からのモデル信頼度で重みをつけて統合することで、各航跡について平滑諸元を１つにまとめる平滑統合処理部（平滑統合処理手段）である。
【００９２】
つぎに、この実施の形態１に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００９３】
運動モデルおよび観測モデルは、従来例と同じ設定を使用する。時刻ｔkにおいて、目標観測装置１から観測ベクトルｚk,j（ｊ＝１，２，．．．）が入力されると、予測処理部４がクラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０よりすべての航跡に対する前時刻ｔk-1の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とモデル信頼度を読み出し、次式に従って、各航跡ｌの現時刻ｔkに対する予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する。
【００９４】
【数２２】
0003894424.tif 000023
【００９５】
次に、ゲート算出部５が、各航跡の上記予測ベクトルと予測誤差共分散行列を入力とし、また目標観測装置１による時刻ｔkの観測ベクトルの観測誤差共分散行列を設定して、各航跡対応の観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出する。
【００９６】
【数２３】
0003894424.tif 000024
【００９７】
次に、観測ベクトル選択部６が、各航跡ごとにその航跡のゲート内に存在するすべての観測ベクトルを選びだすことにより、各航跡に相関可能な観測ベクトルを決定する。すなわち、各航跡ｌに対して次式を満たす観測ベクトルを選択する。
【００９８】
【数２４】
0003894424.tif 000025
【００９９】
次に、クラスタ作成部７では、観測ベクトル選択部６より送られてくる選択結果と前時刻までに作成された航跡（既存航跡と呼ぶ）を基に、まず、航跡を更新する。すなわち、既存航跡と選択結果であるゲート内に得られた各観測ベクトルの組み合わせにより既存航跡を更新し、また、観測ベクトルを現時刻で新たに現れた目標と見なした新航跡も作成する。なお、新航跡も次時刻では既存航跡として扱われる。ここでは、既存航跡に対し各時刻のゲート内から高々１個の観測ベクトルを選択していくことによって構成される観測ベクトルの時系列データを航跡と呼ぶ。ある時刻より０個の観測ベクトルを選択する場合は、その時刻で目標の観測ベクトルが探知されなかったことを想定する。この発明では、各目標に対して一般に複数の航跡が作成される。
【０１００】
例えば、時刻ｔ2において航跡更新前に航跡対観測ベクトル対応表１１が、
・航跡Ｔ１「ｚ1,1」、
・航跡Ｔ２「ｚ1,2」
で、各航跡のゲート内観測ベクトルが、
・航跡Ｔ１のゲート内観測ベクトル：ｚ2,1、ｚ2,2、
・航跡Ｔ２のゲート内観測ベクトル：ｚ2,2、ｚ2,3、ｚ2,4
のとき、航跡更新後の航跡対観測ベクトル対応表１１には、以下の１１航跡が記録されている。
・航跡Ｔ１１「ｚ1,1，ｚ2,1」、
・航跡Ｔ１２「ｚ1,1，ｚ2,2」、
・航跡Ｔ１３「ｚ1,1」、
・航跡Ｔ２１「ｚ1,2，ｚ2,2」、
・航跡Ｔ２２「ｚ1,2，ｚ2,3」、
・航跡Ｔ２３「ｚ1,2，ｚ2,4」、
・航跡Ｔ２４「ｚ1,2」、
・航跡Ｔ３１「ｚ2,1」、
・航跡Ｔ３２「ｚ2,2」、
・航跡Ｔ３３「ｚ2,3」、
・航跡Ｔ３４「ｚ2,4」。
【０１０１】
クラスタ作成部７では、さらに、以下のクラスタの定義に従って既存クラスタの再構成および新クラスタの作成を行う。すなわち、次に示す２つの基準（Ａ）及び（Ｂ）に従い、全航跡を複数の集合に分割して、この各集合をクラスタと呼ぶ。クラスタ作成結果は、クラスタ状況データ群９に反映させる。
【０１０２】
（Ａ）航跡Ｔ１と航跡Ｔ２が、過去から現時刻に至るまで少なくとも１個の観測ベクトルを共有する場合、航跡Ｔ１と航跡Ｔ２は同一クラスタとする。
【０１０３】
（Ｂ）航跡Ｔ１と航跡Ｔ２が同一クラスタで、かつ航跡Ｔ２と航跡Ｔ３が同一クラスタの場合、航跡Ｔ１と航跡Ｔ３は同一クラスタである。例えば、上記航跡Ｔ１１〜Ｔ３４の１１航跡は、すべて同一クラスタに含まれる。
【０１０４】
なお、クラスタに分けられた航跡単位で独立に以後の処理を実行することができる。このとき、現時刻ｔｋにおいて、あるクラスタ内の全航跡（Ｌ個とする）に対して観測ベクトル選択部６で選択された観測ベクトルの集合を次のように表す。
【０１０５】
【数２５】
0003894424.tif 000026
【０１０６】
次に、仮説作成部８が、各クラスタ内の前時刻の仮説を現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説に更新するための処理を行う。現時刻の仮説は、前時刻の仮説を拡張することによってできる。一般に、前時刻の１つの仮説から複数の仮説が作成される。
【０１０７】
まず、前時刻の仮説Ｘk-1,rに含まれる全航跡と、観測ベクトル選択部６で得られたこれらの航跡と相関の可能性のある観測ベクトルの選択結果を用いて、前記選択された観測ベクトルに対して、それぞれ新航跡であるか誤信号であるか相関の可能性のある既存航跡であるかのいずれかを割り当てた相関仮説Ｈk,sr（ｓ＝１，２，．．．）をすべて作成する。このとき、相関仮説では１つの既存航跡には高々１つの相関可能性のある観測ベクトルが割り当てられるようにする。
【０１０８】
次に、仮説作成部８は、前時刻の仮説Ｘk-1,rとＸk-1,rから作成した相関仮説Ｈk,srとを組み合わせて拡張し、現時刻の仮説Ｘk,iを作成する。このとき、仮説に含まれる航跡は、相関仮説において探知された既存航跡については既存航跡と相関観測ベクトルより更新された航跡、探知されなかった既存航跡は既存航跡そのもの、さらに、相関仮説に含まれる新航跡となる。この結果はクラスタ状況データ群９に反映される。
【０１０９】
このように、この目標追尾装置２０では、各仮説が次の時刻でさらに複数の仮説に拡張されていき、仮説の数が次第に増大していく。ただし、各時刻で成立確率（信頼度）の低い仮説を削除することで装置全体の処理規模を一定の範囲に保つことも可能である。
【０１１０】
仮説信頼度算出部２１において、クラスタ状況データ群９から各クラスタ内の仮説情報と、ゲート算出部５より各航跡の予測位置および残差共分散行列を入力とし、クラスタ内の仮説Ｘk,i（ｉ＝１，２，．．．，Ｉk）が成り立つ確率（仮説信頼度）を次式で算出する。
【０１１１】
【数２６】
0003894424.tif 000027
【０１１２】
上記算出された仮説信頼度は、クラスタ状況データ群９のクラスタ内仮説表１２に記録される。
【０１１３】
次に、運動モデルごと予測処理部１４が、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０より、すべての航跡に対する前時刻ｔk-1の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列とモデル信頼度を読み出し、次式に従って、現時刻ｔkに対する各航跡の各運動モデルに基づく予測ベクトルと予測誤差共分散行列を算出する。
【０１１４】
【数２７】
0003894424.tif 000028
【０１１５】
モデル信頼度算出部２２は、運動モデルごと予測処理部１４から各運動モデルに基づく予測ベクトルと予測誤差共分散行列、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０から各航跡の前時刻ｔk-1でのモデル信頼度を入力として、観測ベクトルｚk,jが航跡ｌより探知されるとの仮説Ｘlk,jが成り立つとの条件の下で現時刻ｔkのモデル信頼度を算出する。
【０１１６】
【数２８】
0003894424.tif 000029
【０１１７】
上記算出した観測ベクトルと航跡との仮説の下でのモデル信頼度は、平滑統合処理部２４に出力され、また、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に既存航跡ｌと観測ベクトルｚk,jにより更新された航跡のモデル信頼度として記録される。
【０１１８】
次に、運動モデルごと平滑処理部２３が、運動モデルごと予測処理部１４から各航跡の各運動モデルに基づいた予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列と、クラスタ状況データ群９の航跡対観測ベクトル対応表１１より現時刻で前記航跡と相関する観測ベクトルとを入力とし、前記観測ベクトルが前記航跡から探知されるとの仮説Ｘlk,jごとに、各運動モデルに基づくゲイン行列、平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を次式により算出する。
【０１１９】
【数２９】
0003894424.tif 000030
【０１２０】
次に、平滑統合処理部２４が、モデル信頼度算出部２２より仮説Ｘlk,jの下でのモデル信頼度と、運動モデルごと平滑処理部２３より仮説Ｘlk,jの下での各運動モデルに基づく平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列と、予測処理部４より予測ベクトルおよび予測誤差共分散行列を入力として、既存航跡ｌを観測ベクトルｚk,jにより更新した航跡の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を次式により算出する。
【０１２１】
【数３０】
0003894424.tif 000031
【０１２２】
上記算出された平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列は、既存航跡ｌを観測ベクトルｚk,jにより更新した航跡の平滑諸元として、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に記録される。
【０１２３】
次に、表示用航跡決定部１８が、クラスタ状況データ群９のクラスタ内仮説表１２に記録されている仮説信頼度を見て、最も仮説信頼度の高い仮説を採用することを決定し、その仮説内の航跡の平滑諸元を航跡表示装置３に出力する。
【０１２４】
そして、航跡表示装置３は、入力された平滑諸元をディスプレイに出力する。
【０１２５】
目標観測装置１で観測ベクトルが得られるたびに、上記一連の動作を追尾終了まで繰り返す。
【０１２６】
以上説明した本発明の実施の形態１の目標追尾装置によれば、モデル信頼度と仮説信頼度を別々に算出するようにしたので、高精度な相関性能と高機動目標への追従性能とを保ったまま、実用的な演算時間で追尾結果を得ることが可能である。
【０１２７】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【０１２８】
図２において、上記実施の形態１の図１と同様の構成部分は、同じ符合を付して、再度の説明を省略する。３０は本実施の形態２の目標追尾装置、３１は前時刻ｔk-1における平滑諸元と運動モデル信頼度より各航跡の現時刻ｔkの平滑諸元を算出する平滑統合処理部（平滑統合処理手段）である。
【０１２９】
つぎに、この実施の形態２に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０１３０】
上記実施の形態１との違いは、運動モデルごと平滑処理が存在せず、平滑統合処理部３１による平滑統合処理が異なるところなので、平滑統合処理部３１の動作についてのみ説明する。
【０１３１】
平滑統合処理部３１は、運動モデルごと予測処理部１４より時刻ｔkにおける運動モデルに基づく予測誤差共分散行列、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０より前時刻ｔkにおける平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列、モデル信頼度算出部２２より観測ベクトルが航跡ｌより探知されるとの条件の下でのモデル信頼度を入力とし、既存航跡ｌを観測ベクトルｚk,jで更新した航跡の平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列を次式にしたがって算出する。
【０１３２】
【数３１】
0003894424.tif 000032
【０１３３】
上記算出した平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列はクラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に記録される。
【０１３４】
以上説明した本発明の実施の形態２の目標追尾装置によれば、運動モデルごと平滑処理部を省略し、平滑統合処理部３１において平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列を直接計算するようにしたので、追尾処理の演算時間が更に短縮される効果がある。
【０１３５】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図３は、この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【０１３６】
図３において、上記実施の形態２の図２と同様の構成部分は、同じ符合を付して、再度の説明を省略する。４０は本実施の形態３の目標追尾装置、４１はクラスタ状況データ群９を参照して、追尾の初期状態にある航跡に対して運動モデルを等速直線運動モデルのみに限定する機能を持つ初期追尾判定部（初期追尾判定手段）である。
【０１３７】
つぎに、この実施の形態３に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０１３８】
上記実施の形態２との違いは、初期追尾判定部４１を持つという部分のみであるので、初期追尾判定部４１の動作についてのみ説明する。なお、初期追尾判定部４１は、上記実施の形態１にも適用できる。
【０１３９】
時刻ｔkにおいて、目標観測装置１から観測ベクトルｚk,j（ｊ＝１，２，．．．）が入力されたあと、予測処理部４による予測処理を行う前に初期追尾判定部４１により初期追尾判定を行う。
【０１４０】
この初期追尾判定は、クラスタ状況データ群９の航跡対観測ベクトル対応表１１において航跡を構成する観測ベクトル数があるしきい値以下である場合に、この航跡を追尾初期段階であると判定する。さらに、追尾初期段階と判定した航跡について、平滑諸元ファイル１０に記録されているモデル信頼度を等速直線運動モデルについて１とし、運動モデル数Ｎを１とする。
【０１４１】
以上説明した本発明の実施の形態３の目標追尾装置によれば、追尾初期判定部４１を備え、追尾の初期状態にある航跡に対して運動モデルを等速直線運動モデルのみに限定するようにしたので、モデル信頼度に対する観測雑音の影響が大きい追尾初期状態において追尾精度の劣化を抑えることができる。
【０１４２】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図４は、この発明の実施の形態４に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【０１４３】
図４において、上記実施の形態２の図２と同様の構成部分は、同じ符合を付して、再度の説明を省略する。５０は本実施の形態４の目標追尾装置、５１はモデル信頼度算出部２２により算出されたモデル信頼度に基づいて、モデル信頼度の精度が観測雑音に乱されていると判断される場合にモデル信頼度を修正するモデル信頼度修正部（モデル信頼度修正手段）である。
【０１４４】
つぎに、この実施の形態４に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０１４５】
上記実施の形態２との違いは、モデル信頼度修正部５１を持つという部分のみであるので、モデル信頼度修正部５１の動作についてのみ説明する。なお、モデル信頼度修正部５１は、上記実施の形態１にも適用できる。
【０１４６】
モデル信頼度算出部２２により運動モデル信頼度を算出した後、モデル信頼度修正部５１は、前記モデル信頼度算出部２２よりモデル信頼度を入力し、以下の方法にしたがってモデル信頼度を修正する。
【０１４７】
航跡が直進していると考えられる場合（例えば、モデル信頼度がいずれの運動モデルに対しても等しくなっているような場合）に、次式にしたがい修正を行う。
【０１４８】
【数３２】
0003894424.tif 000033
【０１４９】
上記修正したモデル信頼度を平滑統合処理部３１およびクラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に出力する。
【０１５０】
以上説明した本発明の実施の形態４の目標追尾装置によれば、モデル信頼度修正部５１を備えたので、観測雑音に乱されてモデル信頼度の精度が劣化していると判断された場合にモデル信頼度を修正し、追尾精度の劣化を防ぐことができる。
【０１５１】
実施の形態５．
この発明の実施の形態５に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態５に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【０１５２】
図５において、上記実施の形態２の図２と同様の構成部分は、同じ符合を付して、再度の説明を省略する。６０は本実施の形態５の目標追尾装置、６１はあらかじめ与えられた目標の位置、速度の初期値に基づき各目標ごとのクラスタを設置しクラスタ状況データ群９の初期値を設定する初期値設定部、６４はクラスタごとに仮説信頼度に基づいて仮説を１つに統合する仮説統合部、６５は仮説統合部６４で統合されたクラスタごとに１つの仮説をクラスタ状況データ群９に設定して、残りのすべての仮説を削除する統合仮説設定部である。なお、初期値設定部６１、仮説統合部６４、統合仮説設定部６５は、上記実施の形態１にも適用できる。
【０１５３】
つぎに、この実施の形態５に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０１５４】
運動モデルは従来例と同じ設定を使用するが、観測モデルについては、各時刻においてクラスタ内の観測ベクトルの観測誤差共分散行列は次式のようにすべて等しいとする。
【０１５５】
【数３３】
0003894424.tif 000034
【０１５６】
また、本実施の形態５の目標追尾装置は追尾維持のみを行うものとする。すなわち、新目標の発生を考慮しないので、単位体積あたりの新目標発生数の平均βkNTは０とする
【０１５７】
まず、初期値設定部６１によりあらかじめ与えられた目標の位置、速度の初期値に基づき各目標ごとのクラスタを設置しクラスタ状況データ群９の初期値を設定することにより、追尾処理が開始される。
【０１５８】
初期値設定部６１は、各目標のクラスタ内状況データ群９において、平滑諸元ファイル１０に以下に示すこの目標の平滑ベクトルの初期値、平滑誤差共分散行列の初期値およびモデル信頼度の初期値を設定し、また航跡対観測ベクトル対応表１１に１つの初期航跡を定義する。ただし、この段階では、まだ１度も観測ベクトルを入力していないため、この初期航跡ｌに属する観測ベクトルには航跡ｌごとに異なるダミーの観測ベクトルを入れて「ｚ0,l」としておく。次に、クラスタ内仮説表１２に１つの仮説を定義し、この仮説に対する仮説内航跡表１３には、上記初期航跡を含むと定義する。以上のような初期設定を行った後、ｋ＝１，２，．．．の各時刻ごとの処理を開始する。上記初期設定は、最初の１回のみ実行する。
【０１５９】
【数３４】
0003894424.tif 000035
【０１６０】
時刻ｔkにおいて、目標観測装置１から観測ベクトルｚk,j（ｊ＝１，２，．．．）が入力されると、上記実施の形態２と同様に、予測処理部４による各航跡ｌの現時刻ｔkに対する予測ベクトルと予測誤差共分散行列の算出、ゲート算出部５による観測誤差共分散行列の設定および観測ベクトルの存在期待領域であるゲートの算出、観測ベクトル選択部６による各航跡に相関可能な観測ベクトルの決定を順次実行する。
【０１６１】
次に、クラスタ作成部６２では、観測ベクトル選択部６より送られてくる選択結果と既存航跡を基に、まず、航跡を更新する。すなわち、既存航跡と選択結果であるゲート内に得られた各観測ベクトルの組み合わせにより既存航跡を更新する。ここでは、既存航跡に対し各時刻のゲート内から高々１個の観測ベクトルを選択していくことによって構成される観測ベクトルのデータを航跡と呼ぶ。ある時刻より０個の観測ベクトルを選択する場合は、その時刻で目標の観測ベクトルが探知されなかったことを想定する。既存航跡ｌは各時刻の処理の最後にすべて「ｚ0,l」にリセットされるため、各目標に対して各目標のゲート内に得られた観測ベクトルの数＋１の航跡が作成される。
【０１６２】
例えば、航跡更新前に航跡対観測ベクトル対応表１１が、
・航跡Ｔ１「ｚ0,1」、
・航跡Ｔ２「ｚ0,2」
で、各航跡のゲート内観測ベクトルが、
・航跡Ｔ１のゲート内観測ベクトル：ｚk,1、ｚk,2、
・航跡Ｔ２のゲート内観測ベクトル：ｚk,2、ｚk,3、ｚk,4
のとき、航跡更新後の航跡対観測ベクトル対応表１１には、以下の７航跡が記録されている。
・航跡Ｔ１１「ｚ0,1，ｚk,1」、
・航跡Ｔ１２「ｚ0,1，ｚk,2」、
・航跡Ｔ１３「ｚ0,1」、
・航跡Ｔ２１「ｚ0,2，ｚk,2」、
・航跡Ｔ２２「ｚ0,2，ｚk,3」、
・航跡Ｔ２３「ｚ0,2，ｚk,4」、
・航跡Ｔ２４「ｚ0,2」。
【０１６３】
クラスタ作成部６２では、さらに、以下のクラスタの定義に従って既存クラスタの再構成および新クラスタの作成を行う。すなわち、次に示す２つの基準（Ａ）及び（Ｂ）に従い、全航跡を複数の集合に分割してこの各集合をクラスタと呼ぶ。クラスタ作成結果は、クラスタ状況データ群９に反映させる。
【０１６４】
（Ａ）航跡Ｔ１と航跡Ｔ２が、過去から現時刻に至るまで少なくとも１個の観測ベクトルを共有する場合、航跡Ｔ１と航跡Ｔ２は同一クラスタとする。
【０１６５】
（Ｂ）航跡Ｔ１と航跡Ｔ２が同一クラスタで、かつ航跡Ｔ２と航跡Ｔ３が同一クラスタの場合、航跡Ｔ１と航跡Ｔ３は同一クラスタである。
【０１６６】
次に、仮説作成部６３が、各クラスタ内の前時刻の１個の仮説を現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説に更新するための処理を行う。現時刻の仮説は、前時刻の仮説を拡張することによってできる。一般に、前時刻の１つの仮説から複数の仮説が作成される。
【０１６７】
仮説の作成の方法は、上記実施の形態２とほぼ同様であるが、新目標の発生は考えないので、相関仮説は各航跡のゲート内観測ベクトルが誤信号であるか相関の可能性のある既存航跡であるかのいずれかを割り当てたものとなる。
【０１６８】
以後、上記実施の形態２と同様に、仮説信頼度算出部２１、運動モデルごと予測処理部１４、モデル信頼度算出部２２、平滑統合処理部３１の順で処理を行う。
【０１６９】
こうして算出された平滑ベクトルおよび平滑誤差共分散行列は、既存航跡ｌを観測ベクトルｚk,jにより更新した航跡の平滑諸元として、クラスタ状況データ群９の平滑諸元ファイル１０に記録される。
【０１７０】
次に、仮説統合部６４が、平滑諸元ファイル１０から各航跡の平滑諸元を、クラスタ内仮説表１２から仮説信頼度を読み出し、各クラスタごとに、１つの既存航跡から更新された各航跡の平滑諸元を仮説信頼度に基づいて統合し既存航跡に対する現時刻ｔkにおける１つの平滑諸元を算出する。この算出された平滑諸元は、統合仮説設定部６５と航跡表示装置３に出力される。なお、全クラスタ内の既存航跡の数は常に一定で、追尾開始前に初期値設定部６１により設定した数である。
【０１７１】
上記仮説統合部６４での既存仮説の平滑諸元は以下のようにして求める。なお、クラスタ内の既存航跡数はＬ個、観測ベクトルはｍk個、仮説数はＩk個とする。
【０１７２】
【数３５】
0003894424.tif 000036
【０１７３】
次に、統合仮説設定部６５が仮説統合部６４で統合された各クラスタにつき１個の統合仮説を残し、他のすべての仮説を削除する。すなわち、各クラスタごとにクラスタ状況データ群９の航跡対観測ベクトル対応表１１を既存航跡の初期値のみに戻し、平滑諸元ファイル１０の内容は仮説統合部６４から入力された既存航跡に対する平滑諸元で置き換えられる。また、現時刻で作成されている仮説をすべて削除し、前記既存航跡を含む仮説を１個作成して保存する。これをクラスタ内仮説表１２と仮説内航跡表１３に反映する。
【０１７４】
そして、航跡表示装置３は、入力された平滑諸元をディスプレイに出力する。
【０１７５】
目標観測装置１で観測ベクトルが得られるたびに、上記一連の動作を追尾終了まで繰り返す。
【０１７６】
以上説明した本発明の実施の形態５の目標追尾装置によれば、初期値設定部６１を備え、クラスタ作成部６２と仮説作成部６３で新航跡を作らないようにして、あらかじめ決められた目標のみを追尾するようにしたので、既追尾目標の追尾維持機能に限定した目標追尾装置が実現できる。
【０１７７】
また、仮説統合部６４を備え、各時刻で仮説を１つに統合することによって、各追尾目標に対して相関や運動モデルの可能性を統合した最適な平滑諸元を算出することができる。
【０１７８】
さらに、統合仮説設定部６５を備え、クラスタにつき１個の統合仮説しか保存しないようにしたので、仮説信頼度を算出すべき仮説の数を抑え演算量を大幅に削減することができる。
【０１７９】
【発明の効果】
この発明の請求項１に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、クラスタ毎に定義され、クラスタ内の各航跡に対する平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度の値を格納する平滑諸元ファイル、クラスタ内の各航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示した航跡対観測ベクトル対応表、クラスタ内の全ての仮説及び仮説信頼度を示したクラスタ内仮説表、並びにクラスタ内のそれぞれの仮説を構成する航跡を示した仮説内航跡表を有するクラスタ状況データ群と、前記平滑諸元ファイルの平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して次の観測ベクトル入力時刻における予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する予測処理手段と、前記算出された予測ベクトル及び予測誤差共分散行列に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して観測ベクトルの存在期待領域であるゲートを算出するゲート算出手段と、観測された観測ベクトル全体から前記航跡の各々に対し前記算出されたゲート内に存在する観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択手段と、前記観測ベクトル選択手段による選択結果、及び各クラスタに含まれる各航跡の前時刻までの観測ベクトルの構成に基づいて、前記航跡対観測ベクトル対応表を更新し、クラスタの統合、分離を行うことによってクラスタを構成するクラスタ作成手段と、前記観測ベクトル選択手段による選択結果、及び各クラスタ内の前時刻までの仮説の状態に基づいて、現時刻の観測ベクトルに対応した新たな仮説を作成し、前記クラスタ内仮説表、及び前記仮説内航跡表を更新する仮説作成手段と、前記ゲート算出手段からのゲート中心位置及び残差共分散行列、前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトル、並びに前記クラスタ内仮説表の前時刻における仮説信頼度に基づいて、各仮説の成立する確率を仮説信頼度として算出して前記クラスタ内仮説表を更新する仮説信頼度算出手段と、前記平滑諸元ファイルの平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度に基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して、あらかじめ設定した各運動モデルが真であるとの条件の下で、次の観測ベクトル入力時刻における運動モデルに基づいた予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を算出する運動モデルごと予測処理手段と、前記運動モデルごと予測処理手段からの各航跡の運動モデルに基づく予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、前記平滑諸元ファイルの前時刻における各航跡のモデル信頼度、並びに前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトルに基づいて、全クラスタに含まれる全航跡に対して、航跡の運動が各運動モデルに合致する確率をモデル信頼度として算出して前記平滑諸元ファイルを更新するモデル信頼度算出手段と、前記運動モデルごと予測処理手段からの各航跡の運動モデルに基づく予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、並びに前記航跡対観測ベクトル対応表の各航跡のゲート内観測ベクトルに基づいて、各航跡がゲート内の各観測ベクトルと相関するとの仮定の下で、それぞれの運動モデルに従って運動を行う場合の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出する運動モデルごと平滑処理手段と、前記予測処理手段からの予測ベクトル及び予測誤差共分散行列、前記モデル信頼度算出手段からのモデル信頼度、並びに前記運動モデルごと平滑処理手段からの運動モデルごとの平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列に基づいて、各航跡に対して平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を１つにまとめて前記平滑諸元ファイルを更新する平滑統合処理手段と、各クラスタ内に複数の仮説がある場合に、前記クラスタ内仮説表の仮説信頼度に基づいて最も信頼度の高い仮説を選択し、前記最も信頼度の高い仮説内の航跡の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を出力する表示用航跡決定手段とを備えたので、高精度な相関性能と高機動目標への追従性能とを保ったまま、実用的な演算時間で追尾結果を得ることができるという効果を奏する。
【０１８０】
また、この発明の請求項２に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、前記運動モデルごと平滑処理手段を削除し、前記平滑統合処理手段は、前記運動モデルごと平滑処理手段からの運動モデルごとの平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の代わりに、前記運動モデルごと予測処理手段からの運動モデルに基づく予測誤差共分散行列、並びに前記平滑諸元ファイルの前時刻における平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を利用して、直接現時刻の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列を算出するので、追尾処理の演算時間を更に短縮することができるという効果を奏する。
【０１８１】
また、この発明の請求項３に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、前記予測処理手段による予測処理を行う前に、前記航跡対観測ベクトル対応表に基づいて、追尾初期状態にある航跡に対しては運動モデル数を１個、追尾維持状態にある航跡に対しては運動モデル数をＮ個に切り替える初期追尾判定手段をさらに備えたので、モデル信頼度に対する観測雑音の影響が大きい追尾初期状態において追尾精度の劣化を抑えることができるという効果を奏する。
【０１８２】
また、この発明の請求項４に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、観測雑音に乱されて前記算出されたモデル信頼度の精度が劣化していると判断する場合には前記算出されたモデル信頼度を修正して前記平滑諸元ファイルを更新するモデル信頼度修正手段をさらに備え、前記平滑統合処理手段は、前記モデル信頼度算出手段からのモデル信頼度の代わりに、前記モデル信頼度修正手段からの修正されたモデル信頼度を利用するので、追尾精度の劣化を防ぐことができるという効果を奏する。
【０１８３】
また、この発明の請求項５に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、あらかじめ与えられた各目標の位置、速度の初期推定値に基づいて、各目標ごとのクラスタを設置し前記クラスタ状況データ群の初期値を設定する初期値設定手段をさらに備え、前記クラスタ作成部及び前記仮説作成部において新目標の発生を考慮しないようにしたので、既追尾目標の追尾維持機能に限定することができるという効果を奏する。
【０１８４】
さらに、この発明の請求項６に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、前記表示用航跡決定手段の代わりに、前記平滑諸元ファイルからの各航跡の平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度、並びに前記クラスタ内仮説表からの仮説信頼度に基づいて、クラスタごとに仮説を１つに統合し、追尾目標に対して１つの統合された平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度を算出する仮説統合手段と、各クラスタごとに前記航跡対観測ベクトル対応表を既存航跡の初期値のみに戻し、前記平滑諸元ファイルの内容は前記仮説統合部からの既存航跡に対する平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列、及びモデル信頼度で置き換え、前記統合された１つの仮説のみを持つように前記クラスタ内仮説表及び前記仮説内航跡表を更新する統合仮説設定手段を備えたので、各追尾目標に対して相関や運動モデルの可能性を統合した最適な平滑諸元を算出することができ、また、仮説信頼度を算出すべき仮説の数を抑え演算量を大幅に削減することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【図３】  この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態４に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【図５】  この発明の実施の形態５に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【図６】  従来の目標追尾装置の構成を示す図である。
【図７】  定数加速度ベクトルを説明する図である。
【符号の説明】
１  目標観測装置、３  航跡表示装置、４  予測処理部、５  ゲート算出部、６  観測ベクトル選択部、７  クラスタ作成部、８  仮説作成部、９  クラスタ状況データ群、１０  平滑諸元ファイル、１１  航跡対観測ベクトル対応表、１２  クラスタ内仮説表、１３  仮説内航跡表、１４  運動モデルごと予測処理部、１８  表示用航跡決定部、２０  目標追尾装置、２１  仮説信頼度算出部、２２  モデル信頼度算出部、２３  運動モデルごと平滑処理部、２４  平滑統合処理部、３０  目標追尾装置、３１  平滑統合処理部、４０  目標追尾装置、４１初期追尾判定部、５０  目標追尾装置、５１  モデル信頼度修正部、６０  目標追尾装置、６１  初期値設定部、６２  クラスタ作成部、６３  仮説作成部、６４  仮説統合部、６５  統合仮説設定部。
【図１】
0003894424.tif 000037
【図２】
0003894424.tif 000038
【図３】
0003894424.tif 000039
【図４】
0003894424.tif 000040
【図５】
0003894424.tif 000041
【図６】
0003894424.tif 000042
【図７】
0003894424.tif 000043