(57)【要約】      （修正有）【課題】計算負荷の増大を回避しつつ飛しょう体の誘導性能を向上させることが可能な状態推定装置を提供する。【解決手段】飛しょう体において目標物の状態を推定する状態推定装置３であって、目標物で反射された信号の観測結果および飛しょう体の慣性データであるセンサ情報と、前回算出した、状態の推定処理で使用するフィードバックゲインとに基づいて、現在のフィードバックゲインを算出するフィードバックゲイン算出部３３と、フィードバックゲイン算出部３３で算出された最新のフィードバックゲインに基づいて目標物の状態を推定する推定値更新部３４と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
飛しょう体において目標物の状態を推定する状態推定装置であって、
前記目標物で反射された信号の観測結果および前記飛しょう体の慣性データであるセンサ情報と、前回算出した、前記状態の推定処理で使用するフィードバックゲインとに基づいて、現在の前記フィードバックゲインを算出するフィードバックゲイン算出部と、
前記フィードバックゲイン算出部で算出された最新のフィードバックゲインに基づいて前記目標物の状態を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする状態推定装置。
【請求項２】
前記フィードバックゲイン算出部は、最新の前記センサ情報および前回算出した前記フィードバックゲインを使用して連続変形法により最新の前記フィードバックゲインを算出することを特徴とする請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記フィードバックゲイン算出部は、
算出したフィードバックゲインを保持する記憶部と、
最新の前記センサ情報に基づいて、前記記憶部が保持しているフィードバックゲインである前回算出した前記フィードバックゲインからのゲイン変化率を算出するゲイン変化率算出部と、
前記記憶部が保持しているフィードアックゲインを前記ゲイン変化率に基づいて更新するフィードバックゲイン更新部と、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の状態推定装置。
【請求項４】
請求項１、２または３に記載の状態推定装置、
を備えた飛しょう体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、飛しょう体と目標物の相対位置の推定など、飛しょう体が目標物を追尾する際に必要な情報、飛しょう体を目標物へ誘導する際に必要な情報を得るための推定処理を実行する状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、低ＲＣＳ（Ｒａｄａｒ  Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ）化技術の向上に伴い、航空機をはじめとする、飛しょう体の目標物の低ＲＣＳ化が進んでいる。そのため、飛しょう体においては目標物の検出精度が劣化するという課題があった。また、建造物、車両、艦船など、目標物が地表または水面付近に存在する場合、目標物の低ＲＣＳ化に加えて、地表または水面からの多大な不要反射波の影響により目標物の検出精度が劣化してしまうという課題があった。目標物の検出精度が劣化すると、目標物の追尾が可能な距離、目標物への飛しょう体の誘導が可能となる相対距離が短縮してしまい、飛しょう体の追尾精度及び誘導精度（以下、これらをまとめて「誘導性能」と呼ぶ）が劣化してしまうこととなる。
【０００３】
したがって、飛しょう体においては、低ＲＣＳ化された目標物に対する誘導性能を向上させるために、シーカによる観測値および慣性航法装置からの出力（以下、これらをまとめて「センサ情報」と呼ぶ）に基づき、目標物の諸元、具体的には、飛しょう体から目標物までの相対距離、目標物で反射された信号である反射信号のドップラ周波数、などの相対情報、目標物の運動データ、などを高精度に推定することが必要である。なお、以下の説明では、飛しょう体において推定すべき上記の各種情報をまとめて「状態」と呼ぶ。
【０００４】
また、飛しょう体及び目標物の運動は非線形性を伴うのが普通であり、所望の状態推定を高精度に実現するにあたっては、非線形推定問題を取り扱うことになる。
【０００５】
低ＲＣＳ化された目標物の検出精度を向上させる、すなわち、目標物の状態を高精度に推定し、飛しょう体の誘導性能を向上させる従来の発明として、特許文献１に記載された目標検出装置が存在する。特許文献１に記載された目標検出装置では、粒子フィルタを用いることで、非線形推定問題における状態推定の精度向上を図っている。また、特許文献１に記載された目標検出装置では、目標物から到来する反射波の分布モデル（確率密度）をあらかじめ複数のテーブルデータとして用意しておき、実際に観測される情報の不確定性、具体的には、実測データと理論モデルとの差異、ノイズの影響など、を複数のテーブルデータを使い分けることで補償している。
【０００６】
しかしながら、特許文献１で開示されている、あらかじめ複数のテーブルデータを作成しておく手法では、目標物から到来する反射波の受信電力が低く、かつ、その受信電力の変動が想定していた理論モデルと比較して顕著に異なっている場合、および、周囲からの不要反射波が想定していた水準よりも過大であった場合には、目標物の検出精度が劣化する。これに対し、多数かつ複雑な分布モデルを用意しておくことにより、上記手法による目標物の検出精度が劣化するのを防止することが可能であるが、粒子フィルタの演算に用いる粒子数の増大に起因して計算負荷が増大する。飛しょう体に搭載される計算機にはリアルタイム演算の実施が要求されるため、計算負荷が増大すると、処理能力が高い計算機の搭載が必要となりコストアップを招くなどの問題が生じる。また、多数の分布モデルを用意する場合、これを記憶しておくためのメモリの容量も増大する。
【０００７】
近年、計算負荷が低く、かつ、前記のような非線形推定問題に適した、フィードバック粒子フィルタ（Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ）と呼ばれる手法が提案されている（たとえば、非特許文献１）。この手法によれば、従来の粒子フィルタに必要とされていた、粒子の再配置処理（以下、「リサンプリング」と呼ぶ）が不要となる。リサンプリングとは、計算機上において、各サンプリング周期における粒子の再配置先を、乱数生成およびソーティングによって算出する処理である。
【０００８】
また、フィードバック粒子フィルタでは、リサンプリングの代替処理として、最適制御理論に基づいて算出したフィードバックゲインを用いて各粒子の状態遷移を逐次実施している。この処理を実行することにより、各粒子の配置が確率論的に最適となる。このため、フィードバック粒子フィルタを用いることで、従来の粒子フィルタよりも少ない粒子数で所望の分布モデルを再現することが可能となり、結果として推定精度の向上および計算負荷の低減が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１０−２１０５７９号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Ｔ．Ｙａｎｇ，Ｐ．Ｇ．Ｍｅｈｔａ  ａｎｄ  Ｓ．Ｐ．Ｍｅｙｎ，“Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｗｉｔｈ  Ｍｅａｎ−ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｕｐｌｉｎｇ”，Ｐｒｏｃ．５０ｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ，ｐｐ．７９０９−７９１６．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
非特許文献１に記載されているとおり、フィードバック粒子フィルタにおいては、最適なフィードバックゲインはサンプリング周期及び粒子ごとに異なっており、各サンプリング周期において最適なフィードバックゲインを逐次算出するためには、最適制御理論に基づく非線形連立方程式を数値計算によって逐次求解する必要がある。当該計算を実施する場合、非線形連立方程式ソルバにおける逐次数値計算が必要となる。非線形連立方程式ソルバは非定常反復計算であるため、演算終了までの所要時間が一定とならず、飛しょう体に搭載される計算機のような、高サンプリングレートの計算機上では、１サンプリング周期内での演算終了が保証されないという課題がある。
【００１２】
そのため、非特許文献１に記載されたフィードバック粒子フィルタ等の従来のフィードバック粒子フィルタでは、上述の非線形連立方程式を厳密に求解することを避け、各サンプリング周期におけるフィードバックゲインを全粒子で一定と仮定するなどの近似計算手法がとられている。飛しょう体に搭載される計算機は、サンプリングレートが比較的高く、かつ、演算性能が比較的低いため、計算負荷の点では、上述の従来のフィードバック粒子フィルタは有効である。
【００１３】
しかしながら、上記の近似計算手法では、粒子の状態遷移が最適化されない。そのため、推定精度を劣化させてしまうこととなり、低ＲＣＳ化された目標物への誘導性能を向上させるうえでの課題となっている。
【００１４】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、飛しょう体に搭載された計算機の計算負荷が増大するのを回避しつつ、目標物への飛しょう体の誘導性能を向上させることが可能な状態推定装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、飛しょう体において目標物の状態を推定する状態推定装置である。状態推定装置は、目標物で反射された信号の観測結果および飛しょう体の慣性データであるセンサ情報と、前回算出した、状態の推定処理で使用するフィードバックゲインとに基づいて、現在のフィードバックゲインを算出する。また、状態推定装置は、最新のフィードバックゲインに基づいて目標物の状態を推定する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明にかかる状態推定装置によれば、飛しょう体に搭載された計算機の計算負荷が増大するのを回避しつつ、目標物への飛しょう体の誘導性能を向上させることができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】状態推定装置を備えた飛しょう体の構成例を示す図
【図２】状態推定装置の構成例を示す図
【図３】フィードバックゲイン算出部の構成例を示す図
【図４】状態推定装置を実現するハードウェアの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明の実施の形態にかかる状態推定装置および飛しょう体を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１９】
実施の形態．
図１は、本発明にかかる状態推定装置を備えた飛しょう体の構成例を示す図である。
【００２０】
飛しょう体１０は、目標物からの反射波を観測するシーカ１と、飛しょう体１０の慣性データを取得する慣性航法装置２と、シーカ１での観測結果および慣性航法装置２が取得した慣性データに基づいて目標物の諸元、すなわち目標物の状態を推定する状態推定装置３と、状態推定装置３での推定結果および慣性データに基づき、飛しょう体１０を目標物に向けて誘導するための制御指令を生成する誘導制御装置４と、制御指令に基づいて飛しょう体１０を駆動させるためのアクチュエータ５と、を備える。アクチュエータ５は、飛しょう体１０に取り付けられた操舵翼（図示せず）を駆動させる操舵装置５１と、アクチュエータ５の出力を制御する推進装置５２とを備える。
【００２１】
本発明にかかる状態推定装置である状態推定装置３は、シーカ１での観測結果を示すシーカ観測値および慣性航法装置２で取得された慣性データを含んだ情報であるセンサ情報に基づき、誘導制御装置４が制御指令を算出するために必要な目標物の状態を推定する。具体的には、状態推定装置３は、飛しょう体１０から目標物までの相対距離、目標物で反射された信号である反射信号のドップラ周波数、目標物の運動データなどを推定する。状態推定装置３は、目標物の状態を推定すると、推定結果を状態推定値として誘導制御装置４へ出力する。
【００２２】
誘導制御装置４が状態推定値および慣性データに基づいて生成する制御指令は、アクチュエータ５の操舵装置５１および推進装置５２を制御する制御信号である。アクチュエータ５の操舵装置５１および推進装置５２は、誘導制御装置４から出力された制御指令に従った動作を行うことにより飛しょう体１０を飛しょうさせ、飛しょう体１０を目標物に会合させる。すなわち、制御指令は、飛しょう体１０を目標物に会合させるための制御信号である。
【００２３】
飛しょう体１０を目標物に会合させるための誘導則としては、比例航法をはじめとする様々な手法が存在するが、これらの手法は公知であるため、それらの説明については省略する。
【００２４】
以下、図２および図３を参照しながら状態推定装置３の詳細について説明する。なお、図２は、状態推定装置３の構成例を示す図であり、図３は状態推定装置３を構成しているフィードバックゲイン算出部の構成例を示す図である。
【００２５】
状態推定装置３は、各粒子の状態を予測する状態予測部３１と、センサ情報と状態予測値との残差を算出する観測残差演算部３２と、各粒子の準最適なフィードバックゲインを算出するフィードバックゲイン算出部３３と、観測残差演算部３２で算出された残差である観測残差、およびフィードバックゲインに基づいて目標物の状態を推定する推定値更新部３４とを備える。推定値更新部３４は最新のフィードバックゲインに基づいて目標物の状態を推定する推定部である。なお、センサ情報は、上述したように、シーカ観測値および慣性データである。
【００２６】
状態予測部３１は、前回のサンプリング時刻（以降の数式中では、「ｉ−１」との添字をつけて表記する）において推定した状態予測値に基づいて、現在時刻（以降の数式中では、「ｉ」との添字をつけて表記する）における状態予測値を算出する。状態予測部３１が実施する処理は次式（１）で表すことができる。
【００２７】
【数１】
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【００２８】
観測残差演算部３２は、状態予測値およびセンサ情報に基づいて観測残差を算出する。観測残差演算部３２が実施する処理は次式（２）で表すことができる。
【００２９】
【数２】
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【００３０】
フィードバックゲイン算出部３３は、センサ情報に基づき、各時刻において準最適なフィードバックゲインを算出する。フィードバックゲインを算出する処理については後述する。
【００３１】
推定値更新部３４は、フィードバックゲイン算出部３３が算出したフィードバックゲインおよび観測残差演算部３２が算出した観測残差に基づき、目標物の状態推定結果を示す状態推定値を算出する。推定値更新部３４が実施する処理は次式（３）で表すことができる。
【００３２】
【数３】
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【００３３】
次に、フィードバックゲイン算出部３３について詳しく説明する。図３に示したように、フィードバックゲイン算出部３３は、前回演算時のフィードバックゲインを記録する記憶部３３１と、ゲイン変化率算出部３３２と、フィードバックゲイン更新部３３３とを備える。図３に示した構成のフィードバックゲイン算出部３３は、外部から逐次入力されるセンサ情報、および前回算出したフィードバックゲインを使用し、連続変形法により現在時刻におけるフィードバックゲインを算出する。
【００３４】
記憶部３３１は、前回のフィードバックゲイン演算結果、すなわちフィードバックゲイン更新部３３３で算出された最新のフィードバックゲインを受け取り保持しておく。また、記憶部３３１は、保持しているフィードバックゲインをゲイン変化率算出部３３２及びフィードバックゲイン更新部３３３が演算処理を実行する際に、使用できるようにしておく。
【００３５】
ゲイン変化率算出部３３２は、前回のフィードバックゲイン、すなわち記憶部３３１が保持しているフィードバックゲインを用いて、最適なフィードバックゲインを算出する際に表れる非線形連立方程式を時間方向に線形化し、現在時刻において最適なフィードバックゲインを得るために必要となる、前回のフィードバックゲインからのゲイン変化率を算出する。ゲイン変化率算出部３３２が実施する処理は次式（４）で表すことができる。
【００３６】
【数４】
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【００３７】
フィードバックゲイン更新部３３３は、記憶部３３１が保持しているフィードバックゲインと、ゲイン変化率算出部３３２で算出されたゲイン変化率とに基づき、現在時刻における準最適なフィードバックゲインを算出する。すなわち、フィードバックゲイン更新部３３３は、記憶部３３１が保持しているフィードバックゲインを記憶部３３１から読み出し、読み出したフィードバックゲインをゲイン変化率算出部３３２で算出されたゲイン変化率に基づいて更新する。フィードバックゲイン更新部３３３が実施する処理は次式（５）で表すことができる。
【００３８】
【数５】
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【００３９】
なお、状態制御装置３が動作を開始後、最初に演算処理を実施する時点では、記憶部３３１がフィードバックゲインの前回値を保持していない。そのため、動作開始後の最初の演算処理では、たとえば、従来手法と同様に全粒子において同一の固定フィードバックゲインを使用して演算を行う、任意の定数を記憶部３３１にあらかじめ設定しておき、これを使用して演算を行う、といった方法でフィードバックゲインを算出するようにすればよい。これらは一例であり、初回のフィードバックゲインをどのようにして算出するかについては規定しない。
【００４０】
このように、本実施形態では、目標物の状態を推定する際に必要なフィードバックゲインすなわち現在時刻における最新のフィードバックゲインの算出を、前回算出したフィードバックゲインおよびゲイン変化率を用いた連続変形法により算出することとしたので、非線形方程式の逐次求解を実施することなくフィードバックゲインを逐次準最適化することができる。これにより、飛しょう体に搭載された計算機の計算負荷を増大させることなく各粒子の状態遷移を準最適化し、目標物への飛しょう体の誘導性能を向上させることができる。
【００４１】
なお、上述した構成および動作は一例であり、推定する状態の種別に応じ、課題を解決可能な範囲内において、飛しょう体に搭載する構成品（たとえば、センサであるシーカ、各種演算を行う演算装置）の個数及び種類を適宜追加または削減しても問題ない。
【００４２】
状態推定装置３の状態予測部３１、観測残差演算部３２、推定値更新部３４、フィードバックゲイン算出部３３の記憶部３３１、ゲイン変化率算出部３３２、フィードバックゲイン更新部３３３は、処理回路により実現される。
【００４３】
上記の処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）ともいう）であってもよい。
【００４４】
処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。
【００４５】
処理回路がＣＰＵの場合、状態予測部３１、観測残差演算部３２、推定値更新部３４、ゲイン変化率算出部３３２、フィードバックゲイン更新部３３３は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリに格納される。処理回路がＣＰＵの場合のハードウェア構成を図４に示す。図示したように、処理回路１００は、プロセッサ１０１およびメモリ１０２で構成される。処理回路１００では、プロセッサ１０１が、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、状態予測部３１、観測残差演算部３２、推定値更新部３４、ゲイン変化率算出部３３２、フィードバックゲイン更新部３３３を実現する。記憶部３３１はメモリ６２により実現される。ここで、メモリ６２は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等である。
【００４６】
なお、状態予測部３１、観測残差演算部３２、推定値更新部３４、ゲイン変化率算出部３３２、フィードバックゲイン更新部３３３の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、状態予測部３１、観測残差演算部３２、推定値更新部３４については専用のハードウェアとしての処理回路でその機能を実現し、ゲイン変化率算出部３３２、フィードバックゲイン更新部３３３についてはプロセッサがメモリに格納されたプログラムを読み出して実行する処理回路によってその機能を実現するようにしてもよい。
【００４７】
このように、処理回路は、専用のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【００４８】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１  シーカ、２  慣性航法装置、３  状態推定装置、４  誘導制御装置、５  アクチュエータ、１０  飛しょう体、３１  状態予測部、３２  観測残差演算部、３３  フィードバックゲイン算出部、３４  推定値更新部、５１  操舵装置、５２  推進装置、３３１  記憶部、３３２  ゲイン変化率算出部、３３３  フィードバックゲイン更新部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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