(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目標を観測するセンサ群の観測結果を受けると、上記複数の目標の追尾計算を実行する追尾手段と、上記センサ群の動作状態に係る情報を抽出し、その情報から上記複数の目標の現在の追尾状態を評価する追尾状態評価手段と、上記追尾状態評価手段の評価結果に基づいて上記センサ群の動作条件を調整する調整手段とを備えた資源管理装置において、上記追尾状態評価手段は、各目標を取りまく周辺状況に係る情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価することを特徴とする資源管理装置。
【請求項２】
複数の目標を観測するセンサ群の観測結果を受けると、上記複数の目標の追尾計算を実行する追尾手段と、上記追尾手段を構成する追尾フィルタ群の動作状態に係る情報を抽出し、その情報から上記複数の目標の現在の追尾状態を評価する追尾状態評価手段と、上記追尾状態評価手段の評価結果に基づいて上記追尾フィルタ群の動作条件を調整する調整手段とを備えた資源管理装置において、上記追尾状態評価手段は、各目標を取りまく周辺状況に係る情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価することを特徴とする資源管理装置。
【請求項３】
複数の目標を観測するセンサ群の観測結果を受けると、上記複数の目標の追尾計算を実行する追尾手段と、上記センサ群の動作状態及び上記追尾手段を構成する追尾フィルタ群の動作状態に係る情報を抽出し、その情報から上記複数の目標の現在の追尾状態を評価する追尾状態評価手段と、上記追尾状態評価手段の評価結果に基づいて上記センサ群及び上記追尾フィルタ群の動作条件を調整する調整手段とを備えた資源管理装置において、上記追尾状態評価手段は、各目標を取りまく周辺状況に係る情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価することを特徴とする資源管理装置。
【請求項４】
追尾状態評価手段は、各目標の運動諸元の推定値に関する情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価することを特徴とする請求項３記載の資源管理装置。
【請求項５】
追尾状態評価手段は、各目標の現在の追尾状態として、各目標の追尾維持の困難度を評価するとともに、各目標の運動諸元の推定精度を評価することを特徴とする請求項４記載の資源管理装置。
【請求項６】
追尾状態評価手段は、目標同士の近接状況、クラッタ領域への進入状況又は各目標の失検出連続回数を考慮して、各目標の追尾維持の困難度を評価することを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【請求項７】
追尾状態評価手段は、各目標の速度、各目標の機動力、各目標の運動諸元の推定誤差、運動モデルへの適合度又はセンサ群を構成する各センサの各目標に対する距離を考慮して、各目標の運動諸元の推定精度を評価することを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【請求項８】
調整手段は、センサ群の動作条件として、そのセンサ群を構成する各センサの観測時間又は各センサの運用パラメータを調整し、追尾フィルタ群の動作条件として、その追尾フィルタ群を構成する各フィルタの種類又は各フィルタの動作パラメータを調整することを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【請求項９】
調整手段は、センサ群及び追尾フィルタ群の負荷量を考慮して、上記センサ群及び上記追尾フィルタ群の動作条件を調整することを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【請求項１０】
追尾状態評価手段は、各目標の将来の追尾状態を予測し、各目標の将来の追尾状態を評価することを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【請求項１１】
追尾状態評価手段は、各目標の追尾の必要性を評価することを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【請求項１２】
追尾状態評価手段は、各目標の進行方向、各目標までの距離、各目標の速度、特定地域に対する各目標の到達予測時間又は各目標の識別結果を考慮して、各目標の追尾の必要性を評価することを特徴とする請求項１１記載の資源管理装置。
【請求項１３】
調整手段は、センサ群及び追尾フィルタ群の動作条件を調整する際、上記センサ群及び上記追尾フィルタ群のパラメータを予め用意された許容範囲に収めることを特徴とする請求項５記載の資源管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、複数のセンサを使用した多目標追尾システムにおいて、そこに含まれるセンサ群及び追尾フィルタ群を効率よく運用し、資源を節約するとともに高い追尾性能を得るための資源管理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図９は例えば特開平９−２５７９２３号公報に示された従来の資源管理装置を示す構成図であり、図において、１はｎ個の目標から構成された目標群であり、例えば、航空機が目標（１）〜目標（ｎ）になる。２は目標（１）〜目標（ｎ）を観測するｍ個のセンサ（例えば、レーダ装置）から構成されたセンサ群、３はセンサ群２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）から観測情報を受けると、その観測情報を各目標毎に整理して、その観測情報を対応する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）に出力する観測情報融合器、４は観測情報融合器３から観測情報を受けると、目標（１）〜目標（ｎ）の追尾計算を実行するｎ個の追尾フィルタから構成された追尾フィルタ群である。
【０００３】
５は観測情報融合器３から観測情報を入力し、追尾フィルタ群４から追尾情報を入力すると、目標（１）〜目標（ｎ）の観測の必要性を判断する観測必要性評価器、６は観測情報融合器３から観測情報を入力し、追尾フィルタ群４から追尾情報を入力すると、目標（１）〜目標（ｎ）とセンサ（１）〜センサ（ｍ）の位置関係などから、目標（１）〜目標（ｎ）の観測に対するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の有効性を判定する観測効果判定器、７は目標（１）〜目標（ｎ）に対するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の割当ルールを記憶するルール記憶部、８は割当ルールにしたがって割当処理を実行し、観測必要性評価器５の判断結果、観測効果判定器６の判定結果及び追尾フィルタ群４の追尾情報に基づいて目標（１）〜目標（ｎ）に対するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の割り当てを決定する割当器である。
【０００４】
次に動作について説明する。
追尾フィルタ群４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）は、観測対象である目標（１）〜目標（ｎ）と対応し、目標（１）〜目標（ｎ）と同数分存在する。
【０００５】
追尾フィルタ群４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）は、対応する目標（１）〜目標（ｎ）の観測情報をセンサ（１）〜センサ（ｍ）から受けると、目標（１）〜目標（ｎ）の位置と速度の推定・予測を実行し、目標（１）〜目標（ｎ）の追尾情報を更新する。
【０００６】
観測必要性評価器５は、観測情報融合器３から観測情報を入力し、追尾フィルタ群４から追尾情報を入力すると、目標（１）〜目標（ｎ）の観測の必要性を判断する。即ち、目標の追尾誤差の期待値、目標の位置、目標までの距離、目標の進行方向、目標の速度、目標の動き、目標自体の重要度などの全部又は一部に基づいて、目標（１）〜目標（ｎ）の観測の必要性評価を実行し、各目標毎の評価値を算出して出力する。
【０００７】
観測効果判定器６は、観測情報融合器３から観測情報を入力し、追尾フィルタ群４から追尾情報を入力すると、目標（１）〜目標（ｎ）とセンサ（１）〜センサ（ｍ）の位置関係などから、目標（１）〜目標（ｎ）の観測に対するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の有効性を判定する。即ち、目標（１）〜目標（ｎ）までの距離や、センサ（１）〜センサ（ｍ）の性能、観測前後の推定誤差分散の差などにより、目標（１）〜目標（ｎ）とセンサ（１）〜センサ（ｍ）との各組合せに対して評価値を決定する。
【０００８】
割当器８は、観測必要性評価器５が出力する評価値と、観測効果判定器６が出力する評価値と、追尾フィルタ群４が出力する追尾情報とを入力すると、割当ルールにしたがって割当処理を実行することにより、目標（１）〜目標（ｎ）に対するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の割り当てを決定する。
なお、割当器８の割当情報はセンサ群２に入力されて、新たな観測情報が取得される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の資源管理装置は以上のように構成されているので、目標（１）〜目標（ｎ）に対するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の割り当てが逐次決定されるが、センサ（１）〜センサ（ｍ）や追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の動作条件を目標に合わせて調整することができず、所望の追尾性能を得ることが困難である課題があった。
また、省エネルギーを目的とする資源管理が行われず、観測の必要のない目標にもセンサが割り当てられるため、エネルギーの無駄遣いが発生したり、目標数又はセンサ数が多い場合には、計算量が計算機の能力を越えてしまう課題があった。
【００１０】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、センサ群や追尾フィルタ群を効率よく運用して、高い追尾性能を得ることができる資源管理装置を得ることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る資源管理装置は、各目標を取りまく周辺状況に係る情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価するようにしたものである。
【００１５】
この発明に係る資源管理装置は、各目標の運動諸元の推定値に関する情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価するようにしたものである。
【００１６】
この発明に係る資源管理装置は、各目標の現在の追尾状態として、各目標の追尾維持の困難度を評価するとともに、各目標の運動諸元の推定精度を評価するようにしたものである。
【００１７】
この発明に係る資源管理装置は、目標同士の近接状況、クラッタ領域への進入状況又は各目標の失検出連続回数を考慮して、各目標の追尾維持の困難度を評価するようにしたものである。
【００１８】
この発明に係る資源管理装置は、各目標の速度、各目標の機動力、各目標の運動諸元の推定誤差、運動モデルへの適合度又はセンサ群を構成する各センサの各目標に対する距離を考慮して、各目標の運動諸元の推定精度を評価するようにしたものである。
【００１９】
この発明に係る資源管理装置は、センサ群の動作条件として、そのセンサ群を構成する各センサの観測時間又は各センサの運用パラメータを調整し、追尾フィルタ群の動作条件として、その追尾フィルタ群を構成する各フィルタの種類又は各フィルタの動作パラメータを調整するようにしたものである。
【００２０】
この発明に係る資源管理装置は、センサ群及び追尾フィルタ群の負荷量を考慮して、センサ群及び追尾フィルタ群の動作条件を調整するようにしたものである。
【００２１】
この発明に係る資源管理装置は、各目標の将来の追尾状態を予測し、各目標の将来の追尾状態を評価するようにしたものである。
【００２２】
この発明に係る資源管理装置は、各目標の追尾の必要性を評価するようにしたものである。
【００２３】
この発明に係る資源管理装置は、各目標の進行方向、各目標までの距離、各目標の速度、特定地域に対する各目標の到達予測時間又は各目標の識別結果を考慮して、各目標の追尾の必要性を評価するようにしたものである。
【００２４】
この発明に係る資源管理装置は、センサ群及び追尾フィルタ群の動作条件を調整する際、上記センサ群及び上記追尾フィルタ群のパラメータを予め用意された許容範囲に収めるようにしたものである。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による資源管理装置を示す構成図であり、図において、１１はｎ個の目標から構成された目標群であり、例えば、航空機や航空機以外の飛翔体が目標（１）〜目標（ｎ）になる。また、航空機には、その速度に応じて比較的高速なジェット機、比較的低速なヘリコプター、これらの中間のプロペラ機が含まれる。また、その大きさに応じてジャンボジェット機などの大型航空機、セスナ機などの小型航空機が含まれる。
【００２６】
１２は目標（１）〜目標（ｎ）を観測するｍ個のセンサから構成されたセンサ群であり、センサとしてはレーダ装置などが該当する。レーダ装置は電波を発射して、その反射波を受信することにより航空機や船舶などの目標を検出する装置である。レーダによる観測では、目標以外からの反射波、例えば、地表面、海面、流氷、雨雲からの反射波が存在する。このような不必要な物体からの反射波はクラッタと呼ばれる。また、車載レーダや航空機搭載レーダなどの移動センサも該当する。１３はセンサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）から観測情報を受けると、その観測情報を各目標毎に整理して、その観測情報を対応する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）に出力する観測情報融合器、１４は観測情報融合器１３から観測情報を受けると、目標（１）〜目標（ｎ）の追尾計算を実行するｎ個の追尾フィルタから構成された追尾フィルタ群（追尾手段）である。
【００２７】
１５はセンサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の動作状態に係る情報を抽出するセンサ状態抽出器、１６は各目標を取りまく周辺状況に係る情報（例えば、地形やクラッタの観測情報）を抽出する観測情報抽出器、１７は目標（１）〜目標（ｎ）の運動諸元（例えば、位置や速度）の推定値に関する情報を抽出する追尾情報抽出器、１８は追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の動作状態に係る情報を抽出するフィルタ状態抽出器、１９はセンサ状態抽出器１５、観測情報抽出器１６、追尾情報抽出器１７及びフィルタ状態抽出器１８の抽出結果から目標（１）〜目標（ｎ）の現在の追尾状態を評価する目標状態評価部である。なお、センサ状態抽出器１５、観測情報抽出器１６、追尾情報抽出器１７、フィルタ状態抽出器１８及び目標状態評価部１９から追尾状態評価手段が構成されている。
【００２８】
２０は目標の追尾状態に合わせた各種の追尾アルゴリズムの適用方式に関する知識を格納する追尾データベース、２１は追尾データベース２０を参照しながら、目標状態評価部１９が出力する評価値に基づいて、目標（１）〜目標（ｎ）に対するセンサ群１２及び追尾フィルタ群１４の配分方式を作成するとともに、その配分方式の追尾性能に対する向上度を評価する資源配分方式作成部である。
【００２９】
２２はセンサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の機能や性能の他、追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）を動作させる計算機の能力に関する知識を格納する資源データベース、２３は資源データベース２２を参照しながら、最適な資源の配分方式を算出する資源管理計算部、２４は資源管理計算部２３により算出された配分方式にしたがって追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の動作条件を出力するフィルタ群指示器、２５は資源管理計算部２３により算出された配分方式にしたがってセンサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の動作条件を出力するセンサ群指示器である。なお、追尾データベース２０、資源配分方式作成部２１、資源データベース２２、資源管理計算部２３、フィルタ群指示器２４及びセンサ群指示器２５から調整手段が構成されている。
【００３０】
図２は目標状態評価部１９を示す構成図であり、図において、３１は各目標の現在の追尾維持可能性（困難度）を評価する追尾維持可能性評価器、３２は各目標の現在の追尾精度（運動諸元の推定精度）を評価する追尾精度評価器、３３は追尾維持可能性評価器３１の評価結果と追尾精度評価器３２の評価結果を融合して、各目標に対する追尾性能を評価する目標状態評価器である。
【００３１】
図３は資源配分方式作成部２１を示す構成図であり、図において、４１は目標状態評価部１９が出力する評価値である各目標の追尾状態に基づいて、各目標に対する資源の配分方式を算出する資源配分器である。ここで、資源とは、センサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）と追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）であり、その配分方式とは、各目標に割り当てるセンサ（１）〜センサ（ｍ）、観測時刻、センサの運用パラメータ、追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の種類及び動作パラメータである。４２は資源配分器４１が出力する配分方式の追尾性能に対する効果（向上度）を評価する配分効果評価器である。
【００３２】
図４は資源管理計算部２３を示す構成図であり、図において、５１は資源配分方式作成部２１により作成された資源の配分方式と追尾フィルタ群１４の動作状況を受けると、追尾フィルタ群１４に係る配分が現在の追尾フィルタ群１４において実行可能か否かを監視する追尾機能監視器、５２は資源配分方式作成部２１により作成された資源の配分方式とセンサ群１２の動作状況を受けると、センサ群１２に係る配分が現在のセンサ群１２において実行可能か否かを監視する観測機能監視器、５３は資源配分方式作成部２１から資源の配分方式と配分効果の評価値を受けると、追尾機能監視器５１から出力される各資源配分方式が追尾フィルタ群１４にかける負荷量と、観測機能監視器５２から出力される各資源配分方式がセンサ群１２にかける負荷量とを考慮して、追尾フィルタ群１４とセンサ群１２の最適な資源配分方式を決定する最適配分計算機である。
【００３３】
次に動作について説明する。
センサ群１２は、センサ群指示器２５が出力する動作条件にしたがって目標（１）〜目標（ｎ）を観測し、その観測情報を出力する。
ここで、センサ群指示器２５が出力する動作条件とは、どのセンサ（１）〜センサ（ｍ）が、どの目標（１）〜目標（ｎ）を、どのような運用パラメータで、いつ観測するかということである。
【００３４】
観測情報融合器１３は、センサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）から観測情報を受けると、センサ群指示器２５が出力する動作条件を参照して、その観測情報を各目標毎に整理し、各目標と対応関係のある追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）に対して、各目標の観測情報を出力する。
なお、1つの目標に対して複数のセンサが同時に割り当てられている場合には、複数のセンサが出力する観測情報の平均値、あるいは、他の演算値を求めて、１つの追尾フィルタに出力する。
このように、観測情報融合器１３は、複数のセンサ（１）〜センサ（ｍ）と複数の追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）を結びつける働きをしている。
【００３５】
追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）は、フィルタ群指示器２４が出力する動作条件にしたがってフィルタの種類を変更するとともに、フィルタの動作パラメータを設定する。
そして、追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）は、それぞれ対応する目標（１）〜目標（ｎ）の追尾計算を実行することにより、目標（１）〜目標（ｎ）の位置と速度の推定と予測を行い、目標（１）〜目標（ｎ）の追尾情報を更新する。
【００３６】
センサ状態抽出器１５は、センサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の配置と観測範囲の重なり状況の把握を可能にするため、センサ（１）〜センサ（ｍ）の動作状態に係る情報を抽出し、その情報を目標状態評価部１９に出力する。
観測情報抽出器１６は、各目標を取りまく周辺の状況（例えば、クラッタの分布や地形の状況）の把握を可能にするため、観測情報融合器１３が出力する全観測情報から、各目標を取りまく周辺状況に係る情報を抽出し、その情報を目標状態評価部１９に出力する。
【００３７】
追尾情報抽出器１７は、追尾フィルタ群１４が出力する目標（１）〜目標（ｎ）の追尾情報から、目標（１）〜目標（ｎ）の運動諸元（例えば、位置や速度）の推定値に関する情報（推定誤差に関する情報を含む）を抽出し、その情報を目標状態評価部１９に出力する。
フィルタ状態抽出器１８は、追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の動作状態に係る情報を抽出し、その情報を目標状態評価部１９に出力する。なお、動作状態に係る情報としては、追尾フィルタのゲインを調節するパラメータ設定値や、多重運動モデルの追尾フィルタにおけるモデル適合度などがある。
【００３８】
目標状態評価部１９は、センサ状態抽出器１５、観測情報抽出器１６、追尾情報抽出器１７及びフィルタ状態抽出器１８から各種の情報を受けると、各種の情報から目標（１）〜目標（ｎ）が現在どのような追尾状態にあるかを評価して、その評価値を出力する。
即ち、目標状態評価部１９の追尾維持可能性評価器３１は、各目標間の追尾結果が入れ替わったり、クラッタへの乗り移りが起こりそうな目標に対して評価値を大きく設定する。例えば、以下の事項を評価の対象とする。
【００３９】
１．目標同士の近接
目標（１）〜目標（ｎ）の推定位置を入力して、各目標同士が距離的に近づいていて、入れ替わりが発生すると予測される目標の評価値を大きくする。
２．クラッタ領域への通過
目標（１）〜目標（ｎ）の推定位置とクラッタ領域を入力して、目標がクラッタ領域を通過中であると判断される場合に評価値を大きくする。
【００４０】
３．失検出連続回数
目標を観測しようとしても、センサで目標を捕らえることができず、観測情報が得られないことを失検出といい、失検出が連続すると目標を見失ってしまうことがある。そのため、失検出の連続回数を各目標毎にカウントし、そのカウント値に応じて評価値を大きくする。
なお、追尾維持可能性評価器３１は、上記評価値を重み付け平均して追尾維持可能性評価値とする。
【００４１】
目標状態評価部１９の追尾精度評価器３２は、追尾精度が劣化しやすい状況にある目標に対して評価値を大きく設定する。例えば、以下の事項を評価の対象とする。
１．目標の速度
目標（１）〜目標（ｎ）の速度推定値より、目標の速度の大きさが大きいと判断される場合に評価値を大きくする。
２．目標の機動力
目標（１）〜目標（ｎ）の残差（予測位置と観測位置の差）を入力して、目標が旋回運動や上昇下降を繰り返したりして機動力が大きいと判断される場合に評価値を大きくする。
【００４２】
３．目標運動諸元の推定誤差
追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）が出力する推定誤差に基づいて、推定誤差が大きいと判断される場合に評価値を大きくする。
４．運動モデルへの適合度
多重運動モデルの追尾フィルタからフィルタ状態抽出器１８によって抽出される運動モデルの適合度を参照し、複数の運動モデルの適合度が高くなっていて目標の運動が曖昧になっていると判断される場合に評価値を大きくする。
５．目標とセンサの距離
目標（１）〜目標（ｎ）の推定位置とセンサ（１）〜センサ（ｍ）の配置とを入力して、目標がセンサから遠く離れた位置にいると判断される場合に評価値を大きくする。
なお、追尾精度評価器３２は、上記評価値を重み付け平均して追尾精度評価値とする。
【００４３】
一つの確定した運動モデルを用いる通常のカルマンフィルタ型追尾フィルタでは、等速直線運動をしたり、旋回運動をしたりする機動力の高い目標に対して追尾維持性能と追尾精度を同時に確保することが困難である。そのため、複数の運動モデルを並列に設定することで、機動力の高い目標の追尾性能の向上を図るのが多重運動モデルの追尾フィルタである。この方式では各運動モデルに基づいたカルマンフィルタによる追尾結果を各運動モデルの適合度により重み付けて統合している。
目標状態評価部１９の目標状態評価器３３は、追尾維持可能性評価器３１と追尾精度評価器３２の重み付け平均をとって、目標（１）〜目標（ｎ）に対する目標状態評価値を算出する。
【００４４】
目標状態評価値は、目標に対する追尾性能が高ければ小さな値になり、追尾性能が低ければ大きな値になる。
なお、目標状態評価部１９は、その算出結果である評価値をそのまま出力してもよい。この場合、追尾データベース２０に各評価値をふまえたパラメータ設定方式が蓄積されていれば、資源配分方式作成部２１において配分効果の高い資源配分方式が算出されることになる。
また、目標状態評価部１９は、センサ状態抽出器１５、観測情報抽出器１６、追尾情報抽出器１７及びフィルタ状態抽出器１８からの入力の一部をそのまま資源配分方式作成部２１に出力する。
【００４５】
次に、資源配分方式作成部２１は、目標状態評価部１９から評価値を受けると、追尾データベース２０を参照しながら、目標状態評価部１９が出力する評価値に基づいて、目標（１）〜目標（ｎ）に対するセンサ群１２及び追尾フィルタ群１４の配分方式と配分効果評価値とを複数組算出して出力する。
【００４６】
即ち、資源配分方式作成部２１の資源配分器４１は、目標状態評価部１９が出力する評価値である各目標の追尾状態に基づいて、目標（１）〜目標（ｎ）に対する観測センサ、観測時刻、観測条件（精度、探知確率、誤警報確率、分解能）、追尾フィルタの種類、及び追尾フィルタの動作パラメータの全部又は一部を配分方式として決定する。なお、センサが移動可能な場合には、目標を観測し易い場所へのセンサの移動先も配分方式に含められる。
資源配分方式作成部２１の配分効果評価器４２は、目標状態評価部１９が出力する目標状態評価値と追尾データベース２０を参照して、目標（１）〜目標（ｎ）の追尾性能の向上度を算出するとともに、その追尾性能の向上度を目標状態評価値の大きさで重み付けして配分効果評価値を算出する。
【００４７】
次に、資源管理計算部２３は、資源配分方式作成部２１から各資源の複数の配分方式と配分効果評価値を受け、また、センサ群１２及び追尾フィルタ群１４の現在の動作状態を受けると、資源データベース２２を参照しながら、各配分方式の配分効果と、配分方式がセンサ群１２と追尾フィルタ群１４に及ぼす負荷量とを考慮して、最適な配分方式を選択する。
【００４８】
即ち、資源管理計算部２３の追尾機能監視器５１は、資源配分方式作成部２１から各資源の複数の配分方式を受け、追尾フィルタ群１４から現在の追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の動作状態を受けると、複数の配分方式のうち、追尾フィルタ群１４に係る部分が現在の追尾フィルタ群１４において実行可能か否かを監視する。実行不可能な配分が含まれる配分方式については削除し、実行可能な配分方式については、資源データベース２２を参照して、実行時に追尾フィルタ群１４にかかる追尾処理負荷を算出する。
ここで、追尾処理負荷とは、例えば追尾計算を行う際の計算量のことである。
【００４９】
資源管理計算部２３の観測機能監視器５２は、資源配分方式作成部２１から各資源の複数の配分方式を受け、センサ群１２から現在のセンサ（１）〜センサ（ｍ）の動作状態を受けると、複数の配分方式のうち、センサ群１２に係る部分が現在のセンサ群１２において実行可能か否かを監視する。実行不可能な配分が含まれる配分方式については削除し、実行可能な配分方式については、資源データベース２２を参照して、実行時にセンサ群１２にかかる観測負荷を算出する。
ここで、観測負荷とは、例えばセンサの観測ビームで消費されるエネルギー量のことである。
【００５０】
資源管理計算部２３の最適配分計算機５３は、追尾機能監視器５１が出力する実行可能な配分方式と、観測機能監視器５２が出力する実行可能な配分方式との共通部分を計算し、この共通部分を配分方式の採用候補とする。
そして、この配分方式の採用候補の中から、観測負荷と追尾処理負荷をなるべく小さくしながら、配分効果評価値が大きくなるような最適な配分方式を決定する。
【００５１】
フィルタ群指示器２４は、資源管理計算部２３が最適な配分方式を決定すると、その最適な配分方式にしたがって追尾フィルタ群１４を構成する追尾フィルタ（１）〜追尾フィルタ（ｎ）の動作条件（動作に関する指示）を出力する。
センサ群指示器２５は、資源管理計算部２３が最適な配分方式を決定すると、その最適な配分方式にしたがってセンサ群１２を構成するセンサ（１）〜センサ（ｍ）の動作条件（動作に関する指示）を出力する。
【００５２】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、センサ群１２及び追尾フィルタ群１４の動作状態に係る情報等から各目標の現在の追尾状態を評価し、その評価結果に基づいてセンサ群１２及び追尾フィルタ群１４の動作条件を調整するように構成したので、センサ群１２や追尾フィルタ群１４を効率よく運用して、高い追尾性能を得ることができる効果を奏する。
【００５３】
また、この実施の形態１によれば、追尾性能の劣化が見られる目標の評価値を高くし、追尾性能の向上度が大きい配分方式の配分効果評価値を高くするので、追尾性能の劣化の大きい目標に有利な配分方式が選択される結果、目標全体の追尾性能が高く保たれる効果を奏する。
さらに、この実施の形態1によれば、目標状態評価部１９が追尾維持可能性と追尾精度の両方の評価基準を用いて目標状態を評価するので、追尾をはずしそうな目標と追尾精度が劣化している目標に資源が配分され易くなり、その結果、目標群１１の全体の追尾性能が向上するような資源配分方式が適用される効果が得られる。
【００５４】
この実施の形態1によれば、目標状態評価部１９の追尾維持可能性評価器３１が目標同士の接近、クラッタ領域の通過、失検出連続回数に基づいて追尾維持可能性評価値を算出するので、追尾維持が困難となる状況を的確に把握して資源配分方式が算出される結果、目標群１１の全体の追尾維持性能が向上する効果が得られる。
また、この実施の形態1によれば、目標状態評価部１９の追尾精度評価器３２が目標の速度、目標の機動力、目標の推定誤差、運動モデルへの適合度、目標とセンサとの距離に基づいて追尾精度評価値を算出するので、追尾精度が劣化する状況を的確に把握して資源配分方式が算出される結果、目標群１１の全体の追尾精度が向上する効果が得られる。
【００５５】
この実施の形態1によれば、目標への資源の配分方式を算出する資源配分器４１と配分方式による追尾性能の向上度を評価する配分効果評価器４２を設けたので、目標とセンサの割り当てのみならず、観測時刻、センサの動作パラメータ、追尾フィルタの種類、及び追尾フィルタの動作パラメータの適切な組合せを算出して、有効な追尾を実行することができる効果を奏する。
また、この実施の形態1によれば、資源管理計算部２３が各配分方式の配分効果評価値だけでなく、各配分方式がセンサ群１２と追尾フィルタ群１４にかかる負荷量も考慮して、最適な配分方式を決定するので、資源を節約しながら高い追尾性能を得ることができる効果を奏する。また、センサ群１２と追尾フィルタ群１４の能力を越えるような配分方式が選択される危険を回避することができる効果を奏する。
【００５６】
実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２による資源管理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
６１は各目標の将来の追尾状態を予測する予測器、６２は目標状態評価部１９と同様の項目を評価するとともに、予測器６１の予測結果に基づいて各目標の将来の追尾状態を評価する目標状態評価部である。なお、予測器６１及び目標状態評価部６２は追尾状態評価手段を構成する。
【００５７】
図６は目標状態評価部６２を示す構成図であり、図において、図２と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
６３は追尾維持可能性評価器３１と同様の項目を評価するとともに、目標同士の近接予測やクラッタ領域への到達予測などの項目を評価する追尾維持可能性評価器、６４は追尾精度評価器３２と同様の項目を評価するとともに、目標の運動諸元の予測誤差や運動モデルへの適合度などの項目を評価する追尾精度評価器である。
【００５８】
次に動作について説明する。
予測器６１及び目標状態評価部６２以外は、上記実施の形態１と同様であるため、予測器６１及び目標状態評価部６２の動作のみを説明する。
予測器６１は、目標状態評価部６２から各目標の運動諸元の推定値と、追尾フィルタ群１４の動作状態を入力して、各目標の将来の追尾状態を予測し、任意の時間後の予測値を算出する。
【００５９】
目標状態評価部６２は、上記実施の形態１における目標状態評価部１９が評価する事項の他に、予測器６１の予測結果を参照して、各目標の将来の追尾状態を評価する。
即ち、目標状態評価部６２の追尾維持可能性評価器６３は、上記実施の形態１における追尾維持可能性評価器３１が評価する事項の他に、例えば、以下の事項を評価対象に追加する。
【００６０】
１．目標同士の近接予測
各目標の予測位置より、ある目標同士が近い将来に接近すると判断される場合に評価値を大きくする。
２．クラッタ領域への到達予測
各目標の予測位置を受けて、ある目標が近い将来にクラッタ領域に進入すると判断される場合に評価値を大きくする。
なお、追尾維持可能性評価器６３は、上記評価値を重み付け平均して追尾維持可能性評価値とする。
【００６１】
目標状態評価部６２の追尾精度評価器６４は、上記実施の形態１における追尾精度評価器３２が評価する事項の他に、例えば、以下の事項を評価対象に追加する。
１．目標運動諸元の予測誤差
推定誤差の将来の広がりを予測し、推定誤差が近い将来にセンサの観測ビーム内に捕らえられないくらい大きくなると判断される場合に評価値を大きくする。２．運動モデルへの適合度
運動モデルの適合度を予測し、目標運動が近い将来に曖昧になると判断される場合に評価値を大きくする。
なお、追尾精度評価器６４は、上記評価値を重み付け平均して追尾精度評価値とする。
【００６２】
目標状態評価部６２の目標状態評価器３３は、追尾維持可能性評価器６３と追尾精度評価器６４の重み付き平均をとって、目標（１）〜目標（ｎ）に対する目標状態評価値を算出する。
【００６３】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、目標状態評価部６２が目標の現在の状態だけでなく将来の状態も評価するように構成したので、現在の目標状態を評価していた上記実施の形態１とは異なり、今現在は目標状態の評価値が低くても、将来的に評価値が高くなるような目標に早くから注目して、将来の目標の追尾状態に基づく資源管理が可能になる効果が得られる。
【００６４】
実施の形態３．
図７は目標状態評価部６２を示す構成図であり、図において、図６と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
６５は各目標の追尾の必要性を評価する追尾必要性評価器、６６は追尾維持可能性評価器６３の評価結果と追尾精度評価器６４の評価結果と追尾必要性評価器６５の評価結果とを融合して、各目標に対する追尾性能を評価する目標状態評価器である。
【００６５】
次に動作について説明する。
この実施の形態３では、各目標の追尾の必要性を評価対象に追加する点で、上記実施の形態２と相違している。以下、上記実施の形態２と相違する部分を説明する。
【００６６】
目標状態評価部６２の追尾必要性評価器６５は、センサ状態抽出器１５、観測情報抽出器１６、追尾情報抽出器１７及びフィルタ状態抽出器１８から各種の情報を受けると、各目標の進行方向、各目標までの距離、各目標の速度、特定地域に対する各目標の到達予測時間、及び各目標の識別結果の全部又は一部を考慮して、各目標の追尾の必要性を評価する。例えば、以下の事項を評価する。
【００６７】
１．目標の進行方向
センサ（１）〜センサ（ｍ）又はある特定地域に近づいている目標が重要であり、遠ざかる目標は重要でないと判断される場合には、センサ（１）〜センサ（ｍ）又はある特定地域に近づいている目標の追尾必要性を高くする。
２．目標の距離
センサ（１）〜センサ（ｍ）又はある特定地域から遠く離れた目標は重要でないと判断される場合には、そのような目標の追尾必要性を低くする。
３．目標の速度
センサ（１）〜センサ（ｍ）又はある特定地域へ近づいている目標の中で、速度が大きいものが重要であると判断される場合には、速度の大きい目標の追尾必要性を高くする。
【００６８】
４．特定地域への到達予測時間
目標の位置と速度の推定値を利用して、ある特定地域までの到達時間を算出し、その到達時間が短い目標が重要であると判断される場合には、この目標の追尾必要性を高くする。
５．追尾目標の識別結果
何らかの手段で目標（１）〜目標（ｎ）の大きさ、特性、種類などが識別できる場合には、その識別結果より目標が注目すべきであると判断される場合に追尾必要性を高くする。
【００６９】
目標状態評価器６６は、追尾維持可能性評価器６３と追尾精度評価器６４の評価結果に加えて、追尾必要性評価器６５の追尾必要性評価値も目標状態評価の基準として用い、これら３入力の重み付け平均をとって各目標に対する目標状態評価値を算出する。
なお、追尾必要性評価器６５が目標の追尾必要性を評価するための指標は、これらのみに限定されるものではなく、追尾の必要性が高いか低いかに関して何らかの意味で目標を評価できるものであれば、上記以外の指標であってもよい。
【００７０】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、追尾必要性評価器６５より得られる各目標の追尾必要性も目標状態の評価基準として用いているので、目標の価値がすべて等しいとして資源管理を行っていた上記実施の形態１，２とは異なり、各目標の追尾必要性を客観的に評価することが可能となるため、特に注目して追尾を行う必要がある目標を選択し、その目標を特に見失わないように資源管理を行うことが可能になる効果が得られる。
【００７１】
実施の形態４．
図８は資源配分方式作成部２１を示す構成図であり、図において、図３と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
７１はセンサ群１２の運用パラメータと追尾フィルタ群１４の動作パラメータの設定範囲を決定するパラメータ設定範囲算出器、７２はセンサ群１２と追尾フィルタ群１４のパラメータが設定範囲に収まるように各目標に対する資源の配分方式を算出する資源配分器である。
【００７２】
次に動作について説明する。
この実施の形態４では、センサ群１２と追尾フィルタ群１４のパラメータが設定範囲に収まるように各目標に対する資源の配分方式を算出する点で、上記実施の形態１〜３と相違している。以下、上記実施の形態１〜３と相違する部分を説明する。
【００７３】
資源配分方式作成部２１のパラメータ設定範囲算出器７１は、目標状態評価部６２が目標状態評価値を出力すると、資源配分器７２が算出する配分方式の要素の全て又は一部について設定範囲を決定する。
例えば、目標の観測時刻については、目標の推定誤差に着目する。現時刻より数秒後の推定誤差の大きさを予測し、その大きさが所定の閾値を越える時刻を観測時刻の上限Ｔｍａｘとする。その目標の観測時刻に係る配分方式は、次の観測時刻が時刻Ｔｍａｘ以内という設定範囲を算出する。
その他の動作パラメータに関しても、その動作パラメータが目標の観測や追尾に対して、どのような影響を与えるかを、追尾データベース２０を参照して算出し、追尾精度や追尾維持性能などが所定の性能以下にならないように、その設定範囲を決定する。
【００７４】
資源配分方式作成部２１の資源配分器７２は、パラメータ設定範囲算出器７１がパラメータの設定範囲を決定すると、目標（１）〜目標（ｎ）に対する観測センサ、観測時刻、観測条件（精度、探知確率、誤警報確率、分解能）、追尾フィルタの種類、及び追尾フィルタの動作パラメータのすべて、または、一部の配分方式を決定する。この配分方式はパラメータ設定範囲算出器７１から出力される各パラメータの設定範囲を越えないように決定される。
【００７５】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、資源配分器７２が各パラメータの設定範囲を越えないように資源の配分方式を算出するので、パラメータの範囲を限定せずに配分方式を算出していた上記実施の形態１〜３とは異なり、配分方式の算出数を絞って最適配分に近い配分方式のみを算出することが可能となる。このため、資源管理計算部２３は最適な配分方式を選択するための計算量を減らすことができる効果が得られる。
【００７６】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、各目標を取りまく周辺状況に係る情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価するように構成したので、追尾維持が困難となる状況や追尾精度が劣化する状況を的確に把握して資源配分方式が算出されるようになり、その結果、各目標の追尾精度が向上する効果がある。
【００８０】
この発明によれば、各目標の運動諸元の推定値に関する情報を抽出し、その情報を考慮して各目標の現在の追尾状態を評価するように構成したので、追尾精度が劣化する状況を的確に把握して資源配分方式が算出されるようになり、その結果、各目標の追尾精度が向上する効果がある。
【００８１】
この発明によれば、各目標の現在の追尾状態として、各目標の追尾維持の困難度を評価するとともに、各目標の運動諸元の推定精度を評価するように構成したので、追尾精度が劣化する状況を的確に把握することができる効果がある。
【００８２】
この発明によれば、目標同士の近接状況、クラッタ領域への進入状況又は各目標の失検出連続回数を考慮して、各目標の追尾維持の困難度を評価するように構成したので、各目標の追尾維持の困難度を正確に評価することができる効果がある。
【００８３】
この発明によれば、各目標の速度、各目標の機動力、各目標の運動諸元の推定誤差、運動モデルへの適合度又はセンサ群を構成する各センサの各目標に対する距離を考慮して、各目標の運動諸元の推定精度を評価するように構成したので、各目標の運動諸元の推定精度を正確に評価することができる効果がある。
【００８４】
この発明によれば、センサ群の動作条件として、そのセンサ群を構成する各センサの観測時間又は各センサの運用パラメータを調整し、追尾フィルタ群の動作条件として、その追尾フィルタ群を構成する各フィルタの種類又は各フィルタの動作パラメータを調整するように構成したので、センサ群及び追尾フィルタ群の動作条件を的確に調整することができる効果がある。
【００８５】
この発明によれば、センサ群及び追尾フィルタ群の負荷量を考慮して、センサ群及び追尾フィルタ群の動作条件を調整するように構成したので、資源を節約しながら高い追尾性能を得ることができる効果がある。また、センサ群と追尾フィルタ群の能力を越えるような配分方式が選択される危険を回避することができる効果がある。
【００８６】
この発明によれば、各目標の将来の追尾状態を予測し、各目標の将来の追尾状態を評価するように構成したので、今現在は目標状態の評価値が低くても、将来的に評価値が高くなるような目標に早くから注目して、将来の目標の追尾状態に基づく資源管理が可能になる効果がある。
【００８７】
この発明によれば、各目標の追尾の必要性を評価するように構成したので、各目標の追尾必要性を客観的に評価することが可能となり、その結果、特に注目して追尾を行う必要がある目標を選択し、その目標を特に見失わないように資源管理を行うことが可能になる効果がある。
【００８８】
この発明によれば、各目標の進行方向、各目標までの距離、各目標の速度、特定地域に対する各目標の到達予測時間又は各目標の識別結果を考慮して、各目標の追尾の必要性を評価するように構成したので、各目標の追尾必要性を客観的に評価することができる効果がある。
【００８９】
この発明によれば、センサ群及び追尾フィルタ群の動作条件を調整する際、上記センサ群及び上記追尾フィルタ群のパラメータを予め用意された許容範囲に収めるように構成したので、配分方式の算出数を絞って最適配分に近い配分方式のみを算出することが可能となり、その結果、最適な配分方式を選択するための計算量を減らすことができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による資源管理装置を示す構成図である。
【図２】  目標状態評価部を示す構成図である。
【図３】  資源配分方式作成部を示す構成図である。
【図４】  資源管理計算部を示す構成図である。
【図５】  この発明の実施の形態２による資源管理装置を示す構成図である。
【図６】  目標状態評価部を示す構成図である。
【図７】  目標状態評価部を示す構成図である。
【図８】  資源配分方式作成部を示す構成図である。
【図９】  従来の資源管理装置を示す構成図である。
【符号の説明】
１１  目標群、１２  センサ群、１３  観測情報融合器、１４  追尾フィルタ群（追尾手段）、１５  センサ状態抽出器（追尾状態評価手段）、１６  観測情報抽出器（追尾状態評価手段）、１７  追尾情報抽出器（追尾状態評価手段）、１８  フィルタ状態抽出器（追尾状態評価手段）、１９  目標状態評価部（追尾状態評価手段）、２０  追尾データベース（調整手段）、２１  資源配分方式作成部（調整手段）、２２  資源データベース（調整手段）、２３  資源管理計算部（調整手段）、２４  フィルタ群指示器（調整手段）、２５  センサ群指示器（調整手段）、３１  追尾維持可能性評価器、３２  追尾精度評価器、３３  目標状態評価器、４１  資源配分器、４２  配分効果評価器、５１  追尾機能監視器、５２  観測機能監視器、５３  最適配分計算機、６１  予測器（追尾状態評価手段）、６２  目標状態評価部（追尾状態評価手段）、６３  追尾維持可能性評価器、６４  追尾精度評価器、６５  追尾必要性評価器、６６  目標状態評価器、７１  パラメータ設定範囲算出器、７２  資源配分器。
【図１】
0004014785.tif 000002
【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】
0004014785.tif 000008
【図８】
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【図９】
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