(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出する観測行列算出手段を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出する観測行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項３】
切り替え制御手段からのフィルタの切り替え時刻情報を得、現時刻が切り替えを行う時刻の場合、前時刻に得られた状態ベクトルの平滑値である平滑ベクトルに対し、該平滑ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率の値と、ドップラシフト時定数の値とを用いて、平滑ベクトルの距離方向成分に含まれるドップラシフトの影響による誤差を除去するための補正を行い、切り替えを行う時刻でない場合、この補正を行わない擬似平滑値算出手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載の目標追尾装置。
【請求項４】
擬似平滑値算出手段からの平滑ベクトルから算出される現時刻の予測ベクトルと、観測行列算出手段からの観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、観測ベクトルが追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
擬似平滑値算出手段による補正を行う前の前時刻の平滑ベクトルから算出される現時刻の予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からの観測行列とを用いて、平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記擬似平滑値算出手段からの平滑ベクトルから算出される現時刻の予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載の目標追尾装置。
【請求項５】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出手段からのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻以後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段からの平滑値算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出し、切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出し、切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲイシを算出するゲイン行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出し、切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項６】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考意した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出手段からのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率の値と、前記ドップラシフト時定数の値とを用いて、追尾目標の予測位置の距離方向成分に含まれるドップラシフトの影響による誤差を除去するための補正を行って得られる直交座標系の目標位置を平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルとして算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段からの平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出し、切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出し、切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項７】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、時刻の経過に伴い、徐々に増大していくフィルタ用のドップラシフト時定数を算出するフィルタ用ドップラシフト時定数算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、前記フィルタ用ドップラシフト時定数とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出する観測行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項８】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出手段からのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段からの平滑値算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項９】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出手段からのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段からの平滑値算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲイシを算出するゲイン行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項１０】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考意した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出手段からのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段からの平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項１１】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考意した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出手段と、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出手段からのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段と、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段からの平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出手段と、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出手段からのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出手段と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項１２】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出手段が、切り替わる時刻には、予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率の値と、ドップラシフト時定数の値とを用いて、追尾目標の予測位置の距離方向成分に含まれるドップラシフトの影響による誤差を除去するための補正を行って得られる直交座標系の目標位置を平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルとして算出することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の目標追尾装置。
【請求項１３】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出する観測行列算出ステップを備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項１４】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出する観測行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項１５】
切り替え制御ステップからのフィルタの切り替え時刻情報を得、現時刻が切り替えを行う時刻の場合、前時刻に得られた状態ベクトルの平滑値である平滑ベクトルに対し、該平滑ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率の値と、ドップラシフト時定数の値とを用いて、平滑ベクトルの距離方向成分に含まれるドップラシフトの影響による誤差を除去するための補正を行い、切り替えを行う時刻でない場合、この補正を行わない擬似平滑値算出ステップを備えたことを特徴とする請求項１４に記載の目標追尾方法。
【請求項１６】
擬似平滑値算出ステップからの平滑ベクトルから算出される現時刻の予測ベクトルと、観測行列算出ステップからの観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、観測ベクトルが追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
擬似平滑値算出ステップによる補正を行う前の前時刻の平滑ベクトルから算出される現時刻の予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからの観測行列とを用いて、平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記擬似平滑値算出ステップからの平滑ベクトルから算出される現時刻の予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
を備えたことを特徴とする請求項１５に記載の目標追尾方法。
【請求項１７】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出ステップからのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻以後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップからの平滑値算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出し、切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出し、切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲイシを算出するゲイン行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出し、切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項１８】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考意した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出ステップからのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出し、切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率の値と、前記ドップラシフト時定数の値とを用いて、追尾目標の予測位置の距離方向成分に含まれるドップラシフトの影響による誤差を除去するための補正を行って得られる直交座標系の目標位置を平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルとして算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップからの平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出し、切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出し、切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項１９】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、時刻の経過に伴い、徐々に増大していくフィルタ用のドップラシフト時定数を算出するフィルタ用ドップラシフト時定数算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、前記フィルタ用ドップラシフト時定数とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出する観測行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項２０】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出ステップからのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップからの平滑値算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項２１】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出ステップからのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップからの平滑値算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲイシを算出するゲイン行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項２２】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考意した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出ステップからのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップからの平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと、前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項２３】
直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾方法であって、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタヘの切り替えタイミングを出力する切り替え制御ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考意した観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列を算出し、さらに、切り替わる時刻には、前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列と前記ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮しない観測行列の両方を算出する観測行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、ゲート判定用の予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記ゲート用予測観測ベクトル算出ステップからのゲート判定用の予測観測ベクトルを用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かの判定を行うゲート判定ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測ベクトルと、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列とを用いて、平滑値算出用の予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップと、
前記予測ベクトルと、前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップからの平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルと前記観測ベクトルを用いて、現時刻の平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出ステップと、
ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記観測行列算出ステップからのドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を用いて、カルマンゲインを算出するゲイン行列算出ステップと、
を備えたことを特徴とする目標追尾方法。
【請求項２４】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出ステップが、切り替わる時刻には、予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率の値と、ドップラシフト時定数の値とを用いて、追尾目標の予測位置の距離方向成分に含まれるドップラシフトの影響による誤差を除去するための補正を行って得られる直交座標系の目標位置を平滑ベクトル算出用の予測観測ベクトルとして算出することを特徴とする請求項２２又は２３に記載の目標追尾方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダなどのセンサからなる目標観測装置を用いて航空機や船舶などの移動体の目標位置を観測値(ベクトルデータ)として取得し、観測ベクトルから追尾目標の航跡を算出する目標追尾装置及び目標追尾方法に関わるものである。
【０００２】
【従来の技術】
直線状周波数変調方式によるパルス圧縮を用いたレーダなどのセンサにおける目標追尾方法に関する従来の技術に示すものとして、「Fitzgerald R.J著、”'Effects of Range-Doppler Coupling on Chirp Radar Tracking Accuracy”IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. AES-10, No.4, July 1974」という文献がある。
【０００３】
直線状周波数変調方式によるパルス圧縮レーダを用いたレーダなどのセンサでは、センサにより目標までの距離を観測した場合、距離成分に加え、距離変化率にある定数(ドップラシフト時定数と呼ぶ)を乗算した分だけ加算された観測値が得られる。よって、距離成分だけを独立に観測することができない。センサと目標間の距離の真値をＲ、距離変化率を(ドット)Ｒ、ドップラシフト時定数をΔＴ、観測雑音値をｖとすると、観測値は以下の数式(１)で表される。
【０００４】
【数１】
0004080722.tif 000002
【０００５】
ここで、ΔＴは、直線状周波数変調方式で決まる定数である。上記文献では、この加算分ΔＴ(ドット)Ｒを考慮した数式モデルを用いた追尾方法を提案している。
【０００６】
以下、図面を参照しながら、従来の技術について詳細に説明する。図１７は従来のこの種の目標追尾装置のブロック構成図であり、図１８はその処理動作を示すフローチャート、図１９は従来の技術における動作を説明するための概念図である。
【０００７】
図１７において、目標観測装置２０は空間中の目標位置を観測するセンサからなる装置、目標追尾装置１０は目標観測装置２０からの観測データに基づいて目標追尾処理を実行する装置、航跡表示装置３０は目標追尾装置１０の処理結果である航跡を運用者に示す装置である。
【０００８】
目標追尾装置１０は、予測観測ベクトル算出部１０１、予測ベクトル算出部１０３、平滑ベクトル用メモリ１０５、ゲート判定部１０７、平滑ベクトル算出部１０９、残差共分散行列算出部１１１、ゲイン行列算出部１１３、観測雑音共分散行列設定部１１５、予測誤差共分散行列算出部１１７、駆動雑音共分散行列設定部１１９、平滑誤差共分散行列算出部１２１、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３を備えている。
【０００９】
目標追尾装置１０内において、平滑ベクトル用メモリ１０５は、平滑ベクトル算出部１０９による平滑ベクトルの計算結果を格納する。また、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３は、平滑誤差共分散行列算出部１２１による平滑誤差共分散行列の計算結果を格納する。予測ベクトル算出部１０３は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納された前時刻の平滑ベクトルから現時刻の予測ベクトルを算出する。駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列を設定する。予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納された前時刻の平滑誤差共分散行列の計算結果と、駆動雑音共分散行列設定部１１９により設定された駆動雑音共分散行列の値とから、現時刻の予測誤差共分散行列を算出する。
【００１０】
観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータに基づいて、観測雑音共分散行列を設定する。残差共分散行列算出部１１１は、予測誤差共分散行列算出部１１７により算出された予測誤差共分散行列と、観測雑音共分散行列設定部１１５により設定された観測雑音共分散行列とから、残差共分散行列を算出する。予測観測ベクトル算出部１０１は、予測ベクトル算出部１０３により算出された予測ベクトルから予測観測ベクトルを算出する。ゲート判定部１０７は、予測観測ベクトル算出部１０１により算出された予測観測ベクトルと、目標観測装置２０からの観測ベクトルとに基づいて、残差ベクトルを算出するとともに、残差共分散行列算出部１１１により算出された残差共分散行列を用いて、観測ベクトルが追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行う。
【００１１】
ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列算出部１１７により算出された予測誤差共分散行列と、残差共分散行列算出部１１１により算出された残差共分散行列とを用いて、フィルタのゲイン行列を算出する。平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７により出力された観測ベクトルと、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測ベクトルと、予測観測ベクトル算出部１０１より算出された予測観測ベクトルと、ゲイン行列算出部１１３により算出されたゲイン行列とを用いて、平滑ベクトルを算出する。平滑誤差共分散行列算出部１２１は、予測誤差共分散行列算出部１１７により算出された予測誤差共分散行列と、観測雑音共分散行列設定部１１５により算出された観測雑音共分散行列とを用いて、平滑誤差共分散行列を算出する。
【００１２】
図１８において、初期値設定ステップＳ１は、平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列の初期値を設定する。観測ベクトルの入力ステップＳ２は、目標観測装置２０から現時刻の観測ベクトルを読み込む。予測ベクトルの算出ステップＳ３は、前時刻の平滑ベクトルから予測ベクトルを算出する。駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４は、駆動雑音共分散行列を設定する。
【００１３】
予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５は、前時刻の平滑誤差共分散行列と駆動雑音共分散行列とから予測誤差共分散行列を算出する。予測観測ベクトルの算出ステップＳ６は、予測ベクトルから予測観測ベクトルを算出する。観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータに基づいて観測雑音共分散行列を設定する。残差共分散行列の算出ステップＳ８は、予測誤差共分散行列と観測雑音共分散行列とを用いて残差共分散行列を算出する。
【００１４】
ゲート判定ステップＳ９は、予測観測ベクトルと目標観測装置２０からの観測ベクトルとを用いて残差ベクトルを算出するとともに、残差共分散行列を用いて、観測ベクトルが追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行う。ゲイン行列の算出ステップＳ１０は、予測誤差共分散行列と残差共分散行列とを用いて、フィルタゲイン行列を算出する。平滑ベクトルの算出ステップＳ１１は、ゲート判定で追尾目標の探知データと判定された観測ベクトル、予測ベクトル、予測観測ベクトル、及びゲイン行列を用いて、平滑ベクトルを算出する。平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２は、予測誤差共分散行列と観測雑音共分散行列とを用いて、平滑誤差共分散行列を算出する。追尾終了判定ステップＳ１３は、追尾処理終了か否かを判定して、追尾処理を続行する場合には、観測ベクトルの入力ステップＳ１に戻る。
【００１５】
ここで、従来の技術について、カルマンフィルタの理論で仮定される目標及びセンサの数式モデルについて簡単に説明する。カルマンフィルタの理論では、目標運動諸元の推定を行うために、目標の運動モデルとセンサの観測モデルを以下のように設定する。まず、目標の運動モデルを以下の数式(２)のように表す。
【００１６】
【数２】
0004080722.tif 000003
【００１７】
数式(２)において、(アンダーバー)ｘ(ｋ)はサンプリング時刻(以下、単に「時刻」という)ｔ(ｋ)における目標運動諸元の真値を表すｎ次元状態ベクトル、Ф(ｋ−１)は時刻ｔ(ｋ−１)からｔ(ｋ)への状態ベクトルの推移を表すｎ行ｎ列の推移行列である。また、(アンダーバー)ｗ(ｋ)は時刻ｔ(ｋ)におけるｎ次元駆動雑音ベクトルであり、平均(アンダーバー)０、共分散行列Ｑ(ｋ)のｎ変量正規分布に従う白色雑音系列である。
【００１８】
時刻ｔ(ｋ)における目標運動諸元の真値(アンダーバー)ｘ(ｋ)を定義する際、座標系が必要となる。図２０は北基準直交座標と極座標を示し、図２０でレーダを原点に配置し、ｘ軸を東(east)、ｙ軸を北(north)、水平面鉛直上方をｚ軸にとった直交座標を北基準直交座標、また、レーダから目標までの距離をＲ、水平面より目標までの仰角をＥ、水平面内で北方向より目標までの方位角をＡzとした座標系を極座標系と呼ぶ。従来の技術では、目標の基本的な運動を、距離方向について等速運動すると仮定し、極座標系における数式(２)の運動モデルにおける状態ベクトルと推移行列を、以下の数式(３)及び数式(４)に示すように設定する。
【００１９】
【数３】
0004080722.tif 000004
【００２０】
数式(３)及び数式(４)において、駆動雑音ベクトル(アンダーバー)ｗ(ｋ)は、現実の目標運動を距離方向についての等速運動に近似したことにともなう誤差項を表す。また、数式(３)において、文字上の「ドット」は微分を表し、「Ｔ」は行列の転置を表す。
【００２１】
次に、センサの観測モデルを以下の数式(５)のように表す。
【００２２】
【数４】
0004080722.tif 000005
【００２３】
数式(５)において、(アンダーバー)ｚ(ｋ)は時刻ｔ(ｋ)におけるｍ次元観測ベクトル、Ｈ(ｋ)はｍ行ｎ列の観測行列である。また、(アンダーバー)ｖ(ｋ)は観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対応した時刻ｔ(ｋ)のｍ次元観測雑音ベクトルで、平均(アンダーバー)０、共分散行列Ｒ(ｋ)のｍ変数量正規分布にしたがう白色雑音系列である。但し、観測雑音ベクトル(アンダーバー)ｖ(ｋ)と駆動雑音ベクトル(アンダーバー)ｗ(ｋ)は互いに独立であるとする。
【００２４】
従来の技術では、直線状周波数変調方式によるパルス圧縮を用いたレーダなどのセンサにおいて、極座標系における目標距離方向の観測結果が得られるとし、観測モデルにおける観測行列と観測ベクトルを以下の通りに設定する。
【００２５】
【数５】
0004080722.tif 000006
【００２６】
ここで、ΔＴは直線状周波数変調方式によって決まる定数である。また、Ｈ(ｋ)は定数行列である。数式(６)および数式(７)のように、観測値(アンダーバー)ｚ(ｋ)は、距離Ｒ(ｋ)と、距離変化率(ドット)Ｒ(ｋ)を定数ΔＴで乗算した値の和に、観測雑音(アンダーバー)ｖ(ｋ)が加えられた値となる。この観測モデルを用いることにより、ドップラシフト分ΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)を考慮にいれたカルマンフィルタを構成することが可能となる。
【００２７】
初期時刻ｔ(０)より時刻ｔ(ｋ)までの観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の全体を、以下の数式(８)のように表す。
【００２８】
【数６】
0004080722.tif 000007
【００２９】
周知のように、カルマンフィルタは、上記運動モデル及び観測モデルに基づき、観測ベクトルの時系列データを用いて、推定誤差の分散が最小となる意味で最適な状態ベクトル推定値を算出する逐次アルゴリズムである。
【００３０】
以下、図１８を参考にしながら、図１７に示した従来の目標追尾装置による動作について説明する。なお、ここでは、カルマンフィルタの理論に従い、時刻ｔ(ｋ−１)までの観測結果に基づき時刻ｔ(ｋ)の状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)を推定した予測ベクトルを(上下バー)ｘ(ｋ)と表し、時刻ｔ(ｋ)までの観測結果に基づき時刻ｔ(ｋ)の状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)を推定した平滑ベクトルを(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)と表す。また、予測ベクトルの誤差共分散行列である予測誤差共分散行列を(バー)Ｐ(ｋ)、平滑ベクトルの誤差共分散行列である平滑誤差共分散行列をＰ(ｋ)と表す。
【００３１】
さらに、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)より得られる時刻ｔ(ｋ)の観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を推定した予測観測ベクトルを(上下バー)ｚ(ｋ)、センサから得られた観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)と上記予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)との誤差を表す残差ベクトルを(アンダーバー)ｒ(ｋ)、残差ベクトルの共分散行列である残差共分散行列をＳ(ｋ)と表す。ここで、予測誤差共分散行列及び平滑誤差共分散行列は、以下の数式(９)及び数式(１０)で定義される。
【００３２】
【数７】
0004080722.tif 000008
【００３３】
数式(９)及び数式(１０)において、Ｅ[・|Ｚ(ｋ)]は、時刻ｔ(ｋ)までの観測ベクトルを得たもとでの条件付き期待値を表す記号である。
【００３４】
まず、平滑ベクトル用メモリ１０５と平滑誤差共分散行列用メモリ１２３とに、それぞれ、平滑ベクトルの初期値(アンダーバー・ハット)ｘ(０)と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ(０)とを設定し、追尾処理を開始する(初期値の設定ステップＳ１)。
【００３５】
以降、ｋ＝1,2,・・・の各時刻毎の処理を実行する。時刻ｔ(ｋ)の処理において、目標観測装置２０から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力される(観測ベクトルの入力ステップＳ２)と、予測ベクトル算出部１０３は、平滑ベクトル用メモリ１０５から前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ−１)を読み出し、以下の数式(１１)にしたがって予測ベクトルを算出する(予測ベクトルの算出ステップＳ３)。
【００３６】
【数８】
0004080722.tif 000009
【００３７】
次に、駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を設定する(駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４)。通常、この駆動雑音共分散行列の値は、目標追尾装置１０の運用上で想定される最大の目標機動能力を考慮して、サンプリング間隔ｔ(ｋ)−ｔ(ｋ−１)の大きさに応じて決定される。次に、予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３から、前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑誤差共分散行列Ｐ(ｋ−１)を読み出し、上記駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を用いて、以下の数式(１２)に従い予測誤差共分散行列を算出する(予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５)。
【００３８】
【数９】
0004080722.tif 000010
【００３９】
さらに、観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定し、残差共分散行列算出部１１１及び平滑誤差共分散行列算出部１２１に送出する(観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７)。なお、観測雑音共分散行列設定部１１５は、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定する。例えば、目標観測装置２０が距離により目標を探知するレーダの場合、レーダの測距離精度の情報に基づいて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定することができる。ここで、上記測距離精度は、レーダが時刻ｔ(ｋ)に検出した目標信号の強度(または信号対雑音比)に基づいて推定することができる。予測観測ベクトル算出部１０１は、予測ベクトル算出部１０３から入力された予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)を用いて、以下の数式(１３)により予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を算出する(予測観測ベクトルの算出ステップＳ６)。
【００４０】
【数１０】
0004080722.tif 000011
【００４１】
次に残差共分散行列算出部１１１は、観測雑音行列Ｒ(ｋ)と、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１４)にしたがって残差共分散行列Ｓ(ｋ)を算出し、ゲート判定部１０７およびゲイン行列算出部１１３に伝送する(残差共分散行列の算出ステップＳ８)。
【００４２】
【数１１】
0004080722.tif 000012
【００４３】
ゲート判定部１０７では、以下の数式(１５)により観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対する残差ベクトルを算出した後、残差共分散行列Ｓ(ｋ)を読み込み、以下の数式(１６)によりゲート判定処理を実行する(ゲート判定ステップＳ９)。
【００４４】
【数１２】
0004080722.tif 000013
【００４５】
ただし、数式(１６)において、ｄはパラメータである。なお、ゲート判定部１０７により用いられるゲートは、予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を中心として空間範囲であって、追尾目標からの観測ベクトルを所望の確率で捕捉可能な空間範囲である。上記のゲートの大きさや形状は、予測ベクトルの誤差の評価値である予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)と観測誤差の評価値である観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)から計算される上記数式(１４)の残差共分散行列Ｓ(ｋ)によって決定される。上記数式(１６)は、上記ゲート内に目標観測装置２０からの観測ベクトルが存在するか否かを判定する基準条件である。たとえば、ゲート判定部１０７は、残差ベクトル(アンダーバー)ｒ(ｋ)が数式(１６)を満たす場合、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が追尾目標の探知結果であることを判定し、数式(１６)を満たす観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を平滑ベクトル算出部１０９に送出する。一方、目標観測装置２０から数式(１６)を満たす観測ベクトルが得られなかった場合、ゲート判定部１０７は、追尾目標の観測ベクトルは探知されなかったものと見なし、平滑ベクトル算出部１０９への観測ベクトルの送出を実行しない。
【００４６】
次に、ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)と残差共分散行列Ｓ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１７)にしたがって、フィルタゲインを算出する(ゲイン行列の算出ステップＳ１０)。
【００４７】
【数１３】
0004080722.tif 000014
【００４８】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力された場合に、予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)、およびゲイン行列Ｋ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１８)にしたがって平滑ベクトルを算出する。
【００４９】
【数１４】
0004080722.tif 000015
【００５０】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力されなかった場合は、以下の数式(１９)に示すように、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)を平滑ベクトルとする(平滑ベクトルの算出ステップＳ１１)。
【００５１】
【数１５】
0004080722.tif 000016
【００５２】
上記数式(１８)または数式(１９)により、平滑ベクトル算出部１０９で算出された平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納されるとともに、航跡表示装置３０に伝送され、運用者に対して表示される。
【００５３】
一方、平滑誤差共分散行列算出部１２１は、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られたと判定された場合には、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)と観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)とを用いて、以下の数式(２０)により平滑誤差共分散行列を算出し、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られなかったと判定された場合には、以下の数式(２１)に示すように、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)を平滑誤差共分散行列とする(平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２)。
【００５４】
【数１６】
0004080722.tif 000017
【００５５】
数式(２０)及び数式(２１)に従う平滑誤差共分散行列の算出結果は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納される。以上で時刻ｔ(ｋ)における処理が終了する。以降、追尾終了が判定されるまで、上記一連の処理ステップを繰り返し実行する(追尾終了ステップ１３)。
【００５６】
このように、カルマンフィルタを用い、極座標系でドップラシフト項ΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)を観測モデルに記述した従来の目標追尾装置１０は、事前に仮定された等距離変化率運動モデルを用い、追尾航跡を算出する。図１９に、従来の技術を用いた平滑ベクトルの距離成分(平滑値)、予測観測ベクトル(ゲート中心)、および観測ベクトル(観測値)の時間推移を示す。図の実線は、状態ベクトルの距離成分の真の軌跡を表し、点線は、ドップラシフトの影響を受けた観測ベクトルの真値を示す。図のように、予測観測ベクトルは、ドップラシフトを考慮した観測行列を用いることにより、予測ベクトルをドップラシフト分だけシフトした値となり、ドップラシフトの影響を受けた観測値の近くに算出される。平滑ベクトルの距離成分は状態ベクトルの真の軌跡付近に算出される。
【００５７】
以上のように、従来の技術では、目標が距離方向のみに運動すると仮定し追尾を行う場合には有効である。しかしながら、目標の運動モデルが距離方向の１次元空間のみでなく、３次元空間に及ぶ場合、距離方向のみで仮定された運動モデル及び観測モデルでは、フィルタを構成することが困難である。特に、目標の運動が北基準直交座標系で定義される場合、従来の運動および観測モデルを用いることはできない。
【００５８】
さらに、上記従来の技術のドップラシフトを考慮したフィルタを追尾開始時から用いると、距離変化率の推定値が揺らぐため、距離変化率推定値の劣化が生じる。フィルタは、本質的に、距離変化率の推定値を用いて、観測値に含まれているドップラシフト分を補正し、距離推定値を算出する。よって、距離変化率推定精度の劣化が距離推定精度の劣化につながる。上記の理由から、距離推定精度の劣化を防ぐため、追尾初期は、ドップラシフトを考慮しないフィルタを用い、距離変化率推定精度が安定後、フィルタの切り替えを行うことが考えられる。図２１に、距離平滑値、予測観測値、および観測値の、切り替え前と切り替え後の推移に関する概念図を示す。ドップラシフトを考慮しないフィルタとは、観測行列を、数式(７)の代わりに、以下の数式(２２)を用いて構成されたカルマンフィルタである。
【００５９】
【数１７】
0004080722.tif 000018
【００６０】
この場合、ドップラシフト分の補正を行わないため、ドップラシフト分の補正による、フィルタ開始時の距離変化率精度劣化の距離精度に対する影響がない。ここで、問題となるのは、矢印Ａで示すように切り替え時のゲート中心が観測値と離れた所に算出され、観測値がゲートに収まらない可能性があることである。この図に示すように、まず、ドップラシフトの影響を受けた観測値を入力としてドップラシフトを考慮しないフィルタを用いると、フィルタの平滑位置が目標の真の位置からずれて算出されてしまう。次に、フィルタの切り替え直後にその平滑値を用いて予測観測値を算出すると、ドップラシフト分だけずれた位置に予測観測値(ゲート中心)が算出されてしまい、結果的に予測観測値と観測値の距離が長くなってしまう。距離がながくなると、ゲート判定の際に、観測値をゲートに捕捉できない危険性が生じる。
【００６１】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標追尾装置は以上のように、目標の運動モデルが極座標系の距離方向で記述され、観測モデルが極座標系の距離方向で構成される場合、追尾装置を構成することが可能であるが、目標の運動が直交座標系で定義され、観測モデルもそうである場合、従来の運動及び観測モデルでは正確な目標追尾が困難であった。
【００６２】
さらに、ドップラシフトを考慮しないフィルタからドップラシフトを考慮したフィルタへの切り替え時に、予測観測値(ゲート中心)と観測値の距離がながくなり、観測値がゲート内に捕捉できない可能性があった。
【００６３】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、運動モデル及び観測モデルを北基準直交座標系で構成することにより、直交座標系での目標追尾装置の構成を可能とし、さらに、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いたフィルタからドップラシフト補正を考慮した観測モデルを用いたフィルタの切り替え時に、観測値とゲート中心の距離が増大する問題を解消した目標追尾装置および目標追尾方法を提供することを目的とする。
【００６４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、直線状周波数変調方式のパルス圧縮を用いた目標観測装置から入力される直交座標系における目標位置の座標成分を含む観測ベクトルに基づき、カルマンフィルタを使用して、直交座標系における追尾目標の位置、速度の座標成分を含む状態ベクトルを推定する目標追尾装置であって、前記状態ベクトルの予測値である予測ベクトルを極座標系に変換して得られる距離、仰角、方位角、距離変化率、仰角変化率、方位角変化率の値と、ドップラシフトの影響による距離観測誤差と目標の距離変化率との比を表すドップラシフト時定数の値とを用いて、ドップラシフトによる距離観測誤差を考慮した観測行列を算出する観測行列算出手段を備えたことを特徴とする目標追尾装置及びこれに係わる目標追尾方法等にある。
【００７４】
【発明の実施の形態】
以下この発明を各実施の形態に従って説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による目標追尾装置を示すブロック構成図であり、図２はその処理動作を示すフローチャートである。図１において、目標追尾装置１０ａは、従来の技術を示す図２のブロック構成図と同様に、予測観測ベクトル算出部１０１、予測ベクトル算出部１０３、平滑ベクトル用メモリ１０５、ゲート判定部１０７、平滑ベクトル算出部１０９、残差共分散行列算出部１１１、ゲイン行列算出部１１３、観測雑音共分散行列設定部１１５、予測誤差共分散行列算出部１１７、駆動雑音共分散行列設定部１１９、平滑誤差共分散行列算出部１２１、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３、を備えている。また、目標追尾装置１０ａは、上記構成要素に加えて、観測行列算出部１２５を備えている。観測行列算出部１２５は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、観測行列を算出する。
【００７５】
図２において、観測行列算出ステップＳ５ａは、予測ベクトルを用いて、観測行列を算出するステップである。但し、図５の各処理部、メモリ、及び図２の処理ステップについて、従来の技術で説明した距離と距離変化率を用いた二次元の状態ベクトルを用いず、北基準直交座標系で定義した６次元の状態ベクトルを用いるため、従来の技術とベクトル及び行列の次数が異なる。
【００７６】
実施の形態１において、カルマンフィルタの理論で仮定される目標及びセンサの数式モデルについて説明する。カルマンフィルタの理論では、目標運動諸元の推定を行うために、目標の運動モデルとセンサの観測モデルを以下のように設定する。まず、目標の運動モデルを以下の数式(２３)のように表す。
【００７７】
【数１８】
0004080722.tif 000019
【００７８】
数式(２３)において、(アンダーバー)ｘ(ｋ)はサンプリング時刻(以下、単に「時刻」という)ｔ(ｋ)における目標運動諸元の真値を表すｎ次元状態ベクトル、Ф(ｋ−１)はｔ(ｋ−１)からｔ(ｋ)への状態ベクトルの推移を表すｎ行ｎ列の推移行列である。また、(アンダーバー)ｗ(ｋ)は時刻ｔ(ｋ)におけるｎ次元駆動雑音ベクトルであり、平均(アンダーバー)０、共分散行列Ｑ(ｋ)のｎ変量正規分布に従う白色雑音系列である。時刻ｔ(ｋ)における目標運動諸元の真値(アンダーバー)ｘ(ｋ)を、図２０における北基準直交座標において定義する。目標の基本的な運動を、等速運動すると仮定し、北基準直交座標における数式(２３)の運動モデルにおける状態ベクトルと推移行列を、以下の数式(２４)及び数式(２５)に示すように設定する。
【００７９】
【数１９】
0004080722.tif 000020
【００８０】
数式(２３)、数式(２４)及び数式(２５)において、駆動雑音ベクトル(アンダーバー)ｗ(ｋ)は、現実の目標運動を等速直進に近似したことにともなう誤差項を表す。次に、センサの観測モデルを以下の数式(２６)のように表す。
【００８１】
【数２０】
0004080722.tif 000021
【００８２】
数式(２６)において、(アンダーバー)ｚ(ｋ)は時刻ｔ(ｋ)におけるｍ次元観測ベクトル、Ｈ(ｋ)はｍ行ｎ列の観測行列である。また、(アンダーバー)ｖ(ｋ)は観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対応した時刻ｔ(ｋ)のｍ次元観測ベクトルで、平均(アンダーバー)０、共分散行列Ｒ(ｋ)のｍ変数量正規分布にしたがう白色雑音系列である。但し、観測雑音ベクトル(アンダーバー)ｖ(ｋ)と駆動雑音ベクトル(アンダーバー)ｗ(ｋ)は互いに独立であるとする。
【００８３】
センサにより、北基準直交標系における目標の位置の観測結果が得られる場合、数式(２６)の観測モデルにおける観測行列を以下の通りに設定する。
【００８４】
【数２１】
0004080722.tif 000022
【００８５】
【数２２】
0004080722.tif 000023
【００８６】
上記、数式(２７)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で距離方向に生じるドップラシフトの影響を反映した観測値を記述するための行列であり、観測値が距離方向にドップラシフトの影響分であるΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)だけシフトすることを表している。数式(２７)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で与えられた状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)を極座標系に変換した変数Ｒ(ｋ)、Ｅ(ｋ)、Ａｚ(ｋ)、(ドット)Ｒ(ｋ)、(ドット)Ｅ(ｋ)、(ドット)Ａｚ(ｋ)を用いて算出される。数式(３１)及び数式(３２)は、北基準直交座標系から極座標への変換の式を表している。数式(２８)におけるΔＴは、予め与えられる時定数である。但し、実際には、真の目標の運動諸元である状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)は未知であるため、その予測値である(上下バー)ｘ(ｋ)を用いて観測行列を算出する。
【００８７】
以下、図２を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１による処理動作について詳細に説明する。まず、平滑ベクトル用メモリ１０５と平滑誤差共分散行列用メモリ１２３とに、それぞれ、平滑ベクトルの初期値(アンダーバー・ハット)ｘ(０)と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ(０)とを設定し、追尾処理を開始する(初期値の設定ステップＳ１)。ここで、状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)は、北基準直交座標系で定義される、数式(３３)の６次元ベクトルである。
【００８８】
【数２３】
0004080722.tif 000024
【００８９】
また、平滑誤差共分散行列は６行６列の行列である。以降、ｋ＝1,2,・・・の各時刻毎の処理を実行する。時刻ｔ(ｋ)の処理において、目標観測装置２０から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力される(観測ベクトルの入力ステップＳ２)と、予測ベクトル算出部１０３は、平滑ベクトル用メモリ１０５から前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ−１)を読み出し、以下の数式(３４)にしたがって予測ベクトルを算出する(予測ベクトルの算出ステップＳ３)。
【００９０】
【数２４】
0004080722.tif 000025
【００９１】
ここで、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)は、ドップラシフトの影響を受けた、北基準直交座標系で得られる3次元ベクトルである。状態推移行列は、数式(３５)の行列で与えられる。
【００９２】
【数２５】
0004080722.tif 000026
【００９３】
次に、駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を設定する(駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４)。通常、この駆動雑音共分散行列の値は、目標追尾装置１０ａの運用上で想定される最大の目標機動能力を考慮して、サンプリング間隔ｔ(ｋ)−ｔ(ｋ−１)の大きさに応じて決定される。次に、予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３から、前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑誤差共分散行列Ｐ(ｋ−１)を読み出し、上記駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を用いて、以下の数式(３６)に従い予測誤差共分散行列を算出する(予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５)。
【００９４】
【数２６】
0004080722.tif 000027
【００９５】
次に、観測行列算出部１２５は、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)から、観測行列を算出する(観測行列の算出ステップＳ５ａ)。
【００９６】
【数２７】
0004080722.tif 000028
【００９７】
【数２８】
0004080722.tif 000029
【００９８】
上記、数式(３７)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で距離方向に生じるドップラシフトの影響を反映した観測値を記述するための行列であり、観測値が距離方向にドップラシフトの影響分であるΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)だけシフトすることを表している。数式(３７)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で与えられた予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)を極座標系に変換した変数(バー)Ｒ(ｋ)、(バー)Ｅ(ｋ)、(バー)Ａｚ(ｋ)、(バー・ドット)Ｒ(ｋ)、(バー・ドット)Ｅ(ｋ)、(バー・ドット)Ａｚ(ｋ)を用いて算出される。数式(４１)及び数式(４２)は、北基準直交座標系から極座標への変換の式を表している。数式(３８)におけるΔＴは、予め与えられる時定数である。
【００９９】
予測観測ベクトル算出部１０１は、予測ベクトル算出部１０３から入力された予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)と観測行列算出部１２５から入力された観測行列を用いて、以下の数式(４３)により予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を算出する(予測観測ベクトルの算出ステップＳ６)。
【０１００】
【数２９】
0004080722.tif 000030
【０１０１】
さらに、観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定し、残差共分散行列算出部１１１及び平滑誤差共分散行列算出部１２１に送出する(観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７)。なお、観測雑音共分散行列設定部１１５は、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定する。例えば、目標観測装置２０が北基準直交座標系におけるｘ，ｙ，ｚ軸方向について目標を探知するレーダの場合、レーダの角軸の観測精度の情報に基づいて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定することができる。ここで、上記観測精度は、レーダが時刻ｔ(ｋ)に検出した目標信号の強度(または信号対雑音比)に基づいて推定することができる。
【０１０２】
次に残差共分散行列算出部１１１は、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測行列Ｈ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(４４)にしたがって残差共分散行列Ｓ(ｋ)を算出し、ゲート判定部１０７およびゲイン行列算出部１１３に伝送する(残差共分散行列の算出ステップＳ８)。
【０１０３】
【数３０】
0004080722.tif 000031
【０１０４】
ゲート判定部１０７は、予測観測ベクトル算出部１０１から入力された予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を用いて、以下の数式(４５)により観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対する残差ベクトルを算出した後、残差共分散行列Ｓ(ｋ)を読み込み、以下の数式(４６)によりゲート判定処理を実行する(ゲート判定ステップＳ９)。
【０１０５】
【数３１】
0004080722.tif 000032
【０１０６】
ただし、数式(４６)において、ｄはパラメータである。なお、ゲート判定部１０７により用いられるゲートは、予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を中心として空間範囲であって、追尾目標からの観測ベクトルを所望の確率で捕捉可能な空間範囲である。上記のゲートの大きさや形状は、予測ベクトル誤差の評価値である予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測誤差の評価値である観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列算出部１２５で算出される観測行列Ｈ(ｋ)から計算される上記数式(４４)の残差共分散行列Ｓ(ｋ)によって決定される。上記数式(４６)は、上記ゲート内に目標観測装置２０からの観測ベクトルが存在するか否かを判定する基準条件である。たとえば、ゲート判定部１０７は、残差ベクトル(アンダーバー)ｒ(ｋ)が数式(４６)を満たす場合、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が追尾目標の探知結果であることを判定し、追尾目標からのであると判定された観測べクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を平滑ベクトル算出部１０９に送出する。一方、目標観測装置２０から数式(４６)を満たす観測ベクトルが得られなかった場合、ゲート判定部１０７は、追尾目標の観測ベクトルは探知されなかったものと見なし、平滑ベクトル算出部１０９への観測ベクトルの送出を実行しない。
【０１０７】
次に、ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、残差共分散行列Ｓ(ｋ)、および観測行列Ｈ(ｋ)を読み込み、以下の数式(４７)にしたがって、フィルタゲインを算出する(ゲイン行列の算出ステップＳ１０)。
【０１０８】
【数３２】
0004080722.tif 000033
【０１０９】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力された場合に、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)、予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)、及びゲイン行列Ｋ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(４８)にしたがって平滑ベクトルを算出する。
【０１１０】
【数３３】
0004080722.tif 000034
【０１１１】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力されなかった場合は、以下の数式(４９)に示すように、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)を平滑ベクトルとする(平滑ベクトルの算出ステップＳ１１)。
【０１１２】
【数３４】
0004080722.tif 000035
【０１１３】
上記数式(４８)または数式(４９)により、平滑ベクトル算出部１０９で算出された平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納されるとともに、航跡表示装置３０に伝送され、運用者に対して表示される。
【０１１４】
一方、平滑誤差共分散行列算出部１２１は、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られたと判定された場合には、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列Ｈ(ｋ)を用いて、以下の数式(５０)により平滑誤差共分散行列を算出し、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られなかったと判定された場合には、以下の数式(５１)に示すように、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)を平滑誤差共分散行列とする(平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２)。
【０１１５】
【数３５】
0004080722.tif 000036
【０１１６】
数式(５０)及び数式(５１)に従う平滑誤差共分散行列の算出結果は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納される。
【０１１７】
以上で時刻ｔ(ｋ)における処理が終了する。以降、追尾終了が判定されるまで、上記一連の処理ステップを繰り返し実行する(追尾終了ステップＳ１３)。
【０１１８】
このように、カルマンフィルタを用い、北基準直交座標系でドップラシフト項を観測モデルに記述した実施の形態１の目標追尾装置１０ａは、事前に仮定された等距離直線運動モデルを用い、追尾航跡を算出する。図３に実施の形態１を用いた平滑ベクトルの位置成分(平滑値)、予測観測ベクトル(ゲート中心)、および観測ベクトル(観測値)の時間推移を示す。図の実線は、状態ベクトルの位置成分の真の軌跡を表し、点線は、ドップラシフトの影響を受けた観測ベクトルの真値を示す。図のように、予測観測ベクトルは、ドップラシフトを考慮した観測行列を用いることにより、予測ベクトルをドップラシフト分だけシフトした値となり、ドップラシフトの影響を受けた観測値の近くに算出される。平滑ベクトルの距離成分は状態ベクトル真の軌跡付近に算出される。
【０１１９】
このように、ドップラシフト補正を考慮したフィルタを北基準直交座標系で構成するために、従来の技術で用いた極座標系の距離軸で表現した観測モデルではなく、北基準直交座標系における観測モデルを構成することにより、ドップラシフト補正を北基準直交座標系で行うことが可能となる。
【０１２０】
実施の形態２．
実施の形態１で示したように、カルマンフィルタを用い、北基準直交座標系でドップラシフト項を観測モデルに記述した目標追尾装置は、事前に仮定された等速直線運動モデルを用い、追尾航跡を算出する。しかし、上記実施の形態１のドップラシフトを考慮したフィルタを追尾開始時から用いると、速度(ドット)ｘ，(ドット)ｙ，(ドット)ｚの推定値が揺らぐため、これらの推定値を極座標表示することによって得られる距離変化率成分の劣化が生じる。フィルタは、本質的に、距離変化率の推定値を用いて、観測値に含まれているドップラシフト分を補正し、距離推定値を算出する。よって、距離変化率推定精度の劣化が距離推定精度の劣化につながる。上記の理由から、距離推定精度の劣化を防ぐため、追尾初期は、ドップラシフトを考慮しないフィルタを用い、速度(ドット)ｘ，(ドット)ｙ，(ドット)ｚ推定値より得られる距離変化率推定精度が安定後、フィルタの切り替えを行うことが考えられる。図２１に、位置平滑値、予測観測値、および観測値の、切り替え前と切り替え後の推移に関する概念図が示されている。ドップラシフトを考慮しないフィルタとは、観測行列を、数式(３７)の代わりに、以下の数式(５２)を用いて構成されたカルマンフィルタである。
【０１２１】
【数３６】
0004080722.tif 000037
【０１２２】
この場合、ドップラシフト分の補正を行わないため、ドップラシフト分の補正による、フィルタ開始時の距離変化率精度劣化の距離精度に対する影響がない。ここで、問題となるのは、切り替え時のゲート中心が観測値と離れた所に算出され、観測値がゲートに収まらない可能性があることである。図２１に示すように、まず、ドップラシフトの影響を受けた観測値を入力としてドップラシフトを考慮しないフィルタを用いると、フィルタの平滑位置が目標の真の位置からずれて算出されてしまう。次に、フィルタの切り替え直後にその平滑値を用いて予測観測値を算出すると、ドップラシフト分だけずれた位置に予測観測値が算出されてしまい、結果的に予測観測値と観測値の距離が長くなってしまう。距離がながくなると、ゲート判定の際に、観測値をゲートに捕捉できない危険性が生じる。この問題を解決するため、以後、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いたフィルタからドップラシフト補正を考慮した観測モデルを用いたフィルタの切り替え時に、観測値とゲート中心の距離が増大する問題を解決することを目的とする。
【０１２３】
図４はこの発明の実施の形態２による目標追尾装置を示すブロック構成図であり、また図５はその処理動作を示すフローチャートである。上記図１、図２と同様のものについては、詳述を省略する。また、図６はこの発明の実施の形態２における効果を示す概念図である。
【０１２４】
図４において目標追尾装置１０ａは、実施の形態１を示す図１と同様に、平滑ベクトル用メモリ１０５、予測ベクトル算出部１０３、ゲート判定部１０７、平滑ベクトル算出部１０９、残差共分散行列算出部１１１、ゲイン行列算出部１１３、観測雑音共分散行列設定部１１５、予測誤差共分散行列算出部１１７、駆動雑音共分散行列設定部１１９、平滑誤差共分散行列算出部１２１、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３を備えている。
【０１２５】
また、目標追尾装置１０ａは、上記構成要素に加えて、切り替え制御部１２７、観測行列算出部１２５ａ(実施の形態１の図１におけるそれと動作が異なる)、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、切り替え直前の擬似平滑値算出部１３３を備えている。切り替え制御部１２７は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタへの切り替えタイミングを、観測行列算出部１２５ａおよび切り替え直前の擬似平滑値算出部１３３に出力する。
【０１２６】
観測行列算出部１２５ａは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出する。切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出する。
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１は、平滑ベクトル用メモリ１０５からの1時刻前における平滑ベクトル及び観測行列算出部１２５ａからの入力である観測行列より、平滑ベクトル算出部１０９で用いる予測観測ベクトルを算出する。
【０１２７】
ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９は、予測ベクトル算出部１０３からの入力である予測ベクトル及び観測行列算出部１２５ａからの入力である観測行列を用いて、ゲート判定部１０７で用いる予測観測ベクトルを算出する。
【０１２８】
切り替え直前の擬似平滑値算出部１３３は、切り替え制御部１２７よりフィルタの切り替え時刻情報を得、現時刻が切り替えを行う時刻の場合、平滑ベクトル用メモリ１０５からの１時刻前における平滑ベクトルを用いて、擬似平滑値を算出する。切り替えを行う時刻でない場合、1時刻前の平滑値をそのまま出力する。
【０１２９】
図５において、実施の形態１の処理動作を示すフローチャートである図２と同様に、初期値の設定ステップＳ１、観測ベクトルの入力ステップＳ２、予測ベクトルの算出ステップＳ３、駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４、予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５、観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７、残差共分散行列の算出ステップＳ８、ゲート判定ステップＳ９、ゲイン行列の算出ステップＳ１０、平滑ベクトルの算出ステップＳ１１、平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２を備えている。
【０１３０】
また、図５は上記処理ステップに加えて、切り替え直前の擬似平滑値の算出ステップＳ２ａ、ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップ５ｂ、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップ９ａ、観測行列算出ステップ５ａａ(実施の形態１の処理動作を示す図２のそれと処理が異なる)、が挿入されている。
【０１３１】
図５において、切り替え直前の擬似平滑値の算出ステップＳ２ａは、切り替え制御部１２７よりフィルタの切り替え時刻情報を得、現時刻が切り替えを行う時刻の場合、平滑ベクトル用メモリ１０５からの１時刻前における平滑ベクトルを用いて、擬似平滑値を算出するステップである。現時刻が切り替えを行う時刻でない場合、平滑ベクトル用メモリ１０５からの1時刻前における平滑ベクトルをそのまま出力とする。
【０１３２】
ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップＳ５ｂは、予測ベクトル算出部１０３で算出された予測ベクトルと、観測行列算出部１２５ａで算出された観測行列を用いて、ゲート判定に用いる予測観測ベクトルを算出するステップである。
【０１３３】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＳ９ａは、平滑ベクトル用メモリ１０５からの１時刻前における平滑ベクトルと、観測行列算出部１２５ａで算出された観測行列を用いて、平滑ベクトルの算出に用いる予測観測ベクトルを算出するステップである。
【０１３４】
観測行列算出ステップＳ５ａａは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、観測行列を算出し、切り替わる以前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを出力するステップである。
【０１３５】
以下、図４、図５を参照しながら、実施の形態２による処理動作について詳細に説明する。まず、平滑ベクトル用メモリ１０５と平滑誤差共分散行列用メモリ１２３とに、それぞれ、平滑ベクトルの初期値(アンダーバー・ハット)ｘ(０)と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ(０)とを設定し、追尾処理を開始する(初期値の設定ステップＳ１)。ここで、状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)は、北基準直交座標系で定義される、数式(５３)の６次元ベクトルである。
【０１３６】
【数３７】
0004080722.tif 000038
【０１３７】
また、平滑誤差共分散行列は６行６列の行列である。以降、ｋ＝1,2,・・・の各時刻毎の処理を実行する。時刻ｔ(ｋ)の処理において、目標観測装置２０から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力される(観測ベクトルの入力ステップＳ２)。ここで、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)は、ドップラシフトの影響を受けた、北基準直交座標系で得られる３次元ベクトルである。次に、切り替え直前の擬似平滑値の算出ステップ２ａでは、まず、平滑ベクトル用メモリ１０５から前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ−１)を読み出す。次に、切り替え制御部１２７より、フィルタの切り替え時刻情報を得、切り替え時刻より前及び切り替え時刻より後の場合、数式(５４)のように、１時刻前の擬似平滑値(アンダーバー・ハット)ｘ’(ｋ−１)に、１時刻前の平滑値を設定する。
【０１３８】
【数３８】
0004080722.tif 000039
【０１３９】
現時刻が切り替え時刻の場合、以下の数式(５５)、数式(５６)、数式(５７)、数式(５８)、数式(５９)に従い擬似平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ’(ｋ−１)を算出する。
【０１４０】
【数３９】
0004080722.tif 000040
【０１４１】
【数４０】
0004080722.tif 000041
【０１４２】
ここで、数式(５５)は、距離変化率についての北基準直交座標系から極座標系への変換式であり、数式(５６)は、位置についての北基準直交座標系から、極座標系への変換式であり、数式(５８)は、極座標系から北基準直交座標系への変換式である。数式(５７)は、ドップラシフトの影響を受けた平滑値の距離成分に対し、ドップラシフト分を補正するための処理である。数式(５７)は、ドップラシフトの影響を受けた平滑値の距離成分に対し、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタを用いることによる距離方向への平滑誤差を補正することを意味する。
【０１４３】
次に、以下の数式(６０)にしたがって予測ベクトルを算出する(予測ベクトルの算出ステップＳ３)。
【０１４４】
【数４１】
0004080722.tif 000042
【０１４５】
状態推移行列は、数式(６１)の行列で与えられる。
【０１４６】
【数４２】
0004080722.tif 000043
【０１４７】
次に、駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を設定する(駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４)。通常、この駆動雑音共分散行列の値は、目標追尾装置１０ａの運用上で想定される最大の目標機動能力を考慮して、サンプリング間隔ｔ(ｋ)−ｔ(ｋ−１)の大きさに応じて決定される。次に、予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３から、前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑誤差共分散行列Ｐ(ｋ−１)を読み出し、上記駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を用いて、以下の数式(６２)に従い予測誤差共分散行列を算出する(予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５)。
【０１４８】
【数４３】
0004080722.tif 000044
【０１４９】
次に、観測行列の算出ステップＳ５ａａにおいて、切り替え制御部１２７からフィルタの切り替え時刻の情報を得、切り替え時刻より前については、観測行列を以下の数式(６４)として出力する。
【０１５０】
【数４４】
0004080722.tif 000045
【０１５１】
ここで、Ｉ3x3は３行３列の単位行列、０3x3は３行３列の零行列である。切り替え時刻以後において、観測行列算出部１２５ａは、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)から、観測行列を算出する(観測行列の算出ステップＳ５ａａ)。
【０１５２】
【数４５】
0004080722.tif 000046
【０１５３】
【数４６】
0004080722.tif 000047
【０１５４】
上記、数式(６５)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で距離方向に生じるドップラシフトの影響を反映した観測値を記述するための行列であり、観測値が距離方向にドップラシフトの影響分であるΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)だけシフトすることを表している。数式(６５)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で与えられた予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)を極座標系に変換した変数(バー)Ｒ(ｋ)、(バー)Ｅ(ｋ)、(バー)Ａｚ(ｋ)、(バー・ドット)Ｒ(ｋ)、(バー・ドット)Ｅ(ｋ)、(バー・ドット)Ａｚ(ｋ)を用いて算出される。数式(６９)及び数式(７０)は、北基準直交座標系から極座標への変換の式を表している。数式(６６)におけるΔＴは、予め与えられる時定数である。
【０１５５】
ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップ５ｂでは、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９は、予測ベクトル算出部１０３から入力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)と観測行列算出部１２５ａから入力された観測行列を用いて、以下の数式(７１)により予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を算出する(予測観測ベクトルの算出ステップＳ５ｂ)。
【０１５６】
【数４７】
0004080722.tif 000048
【０１５７】
さらに、観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定し、残差共分散行列算出部１１１及び平滑誤差共分散行列算出部１２１に送出する(観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７)。なお、観測雑音共分散行列設定部１１５は、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定する。例えば、目標観測装置２０が北基準直交座標系におけるｘ，ｙ，ｚ軸方向について目標を探知するレーダの場合、レーダの角軸の観測精度の情報に基づいて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定することができる。ここで、上記観測精度は、レーダが時刻ｔ(ｋ)に検出した目標信号の強度(または信号対雑音比)に基づいて推定することができる。
【０１５８】
次に残差共分散行列算出部１１１は、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測行列Ｈ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(７２)にしたがって残差共分散行列Ｓ(ｋ)を算出し、ゲート判定部１０７およびゲイン行列算出部１１３に伝送する(残差共分散行列の算出ステップＳ８)。
【０１５９】
【数４８】
0004080722.tif 000049
【０１６０】
ゲート判定部１０７は、予測観測ベクトル算出部１２９から入力された予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を用いて、以下の数式(７３)により観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対する残差ベクトルを算出した後、残差共分散行列Ｓ(ｋ)を読み込み、以下の数式(７４)によりゲート判定処理を実行する(ゲート判定ステップＳ９)。
【０１６１】
【数４９】
0004080722.tif 000050
【０１６２】
ただし、数式(７４)において、ｄはパラメータである。なお、ゲート判定部１０７により用いられるゲートは、予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を中心として空間範囲であって、追尾目標からの観測ベクトルを所望の確率で捕捉可能な空間範囲である。上記のゲートの大きさや形状は、予測ベクトル誤差の評価値である予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測誤差の評価値である観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列算出部１２５ａで算出される観測行列Ｈ(ｋ)から計算される上記数式(７２)の残差共分散行列Ｓ(ｋ)によって決定される。上記数式(７４)は、上記ゲート内に目標観測装置２０からの観測ベクトルが存在するか否かを判定する基準条件である。たとえば、ゲート判定部１０７は、残差ベクトル(アンダーバー)ｒ(ｋ)が数式(７４)を満たす場合、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が追尾目標の探知結果であることを判定し、追尾目標からのであると判定された観測べクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を平滑ベクトル算出部１０９に送出する。一方、目標観測装置２０から数式(７４)を満たす観測ベクトルが得られなかった場合、ゲート判定部１０７は、追尾目標の観測ベクトルは探知されなかったものと見なし、平滑ベクトル算出部１０９への観測ベクトルの送出を実行しない。
【０１６３】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＳ９ａでは、平滑ベクトル算出部１０９へ出力する予測観測ベクトルを以下の数式(７５)及び数式(７６)で算出する。
【０１６４】
【数５０】
0004080722.tif 000051
【０１６５】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル(上下バー)ｚh(ｋ)は、平滑ベクトル算出部１０９において、観測値との差である残差を計算するために用いられる。
【０１６６】
次に、ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、残差共分散行列Ｓ(ｋ)、および観測行列Ｈ(ｋ)を読み込み、以下の数式(７７)にしたがって、フィルタゲインを算出する(ゲイン行列の算出ステップＳ１０)。
【０１６７】
【数５１】
0004080722.tif 000052
【０１６８】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力された場合に、予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)、予測観測ベクトル(上下バー)ｚh(ｋ)、及びゲイン行列Ｋ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(７８)にしたがって平滑ベクトルを算出する。
【０１６９】
【数５２】
0004080722.tif 000053
【０１７０】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力されなかった場合は、以下の数式(７９)に示すように、予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)を平滑ベクトルとする(平滑ベクトルの算出ステップＳ１１)。
【０１７１】
【数５３】
0004080722.tif 000054
【０１７２】
上記数式(７８)または数式(７９)により、平滑ベクトル算出部１０９で算出された平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納されるとともに、航跡表示装置３０に伝送され、運用者に対して表示される。
【０１７３】
一方、平滑誤差共分散行列算出部１２１は、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られたと判定された場合には、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列Ｈ(ｋ)を用いて、以下の数式(８０)により平滑誤差共分散行列を算出し、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られなかったと判定された場合には、以下の数式(８１)に示すように、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)を平滑誤差共分散行列とする(平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２)。
【０１７４】
【数５４】
0004080722.tif 000055
【０１７５】
数式(８０)及び数式(８１)に従う平滑誤差共分散行列の算出結果は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納される。
【０１７６】
以上で時刻ｔ(ｋ)における処理が終了する。以降、追尾終了が判定されるまで、上記一連の処理ステップを繰り返し実行する(追尾終了ステップＳ１３)。
【０１７７】
図６に、実施の形態２を用いた平滑ベクトルの位置成分(平滑値)、予測観測ベクトル(ゲート中心)、および観測ベクトル(観測値)の時間推移を示す。図の実線は、状態ベクトルの位置成分の真の軌跡を表し、点線は、ドップラシフトの影響を受けた観測ベクトルの真値を示す。上記の処理ステップにより、図６のように、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、前時刻の平滑ベクトルに対し、予めドップラ補正を施して擬似平滑ベクトルを算出することにより、擬似平滑ベクトルを用いて算出したゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が短くなる効果がある。さらに、平滑ベクトルを算出する際の予測観測ベクトルに、上記で算出したゲート用予測観測ベクトルと異なり、ドップラシフトの影響を受けた予測ベクトルから算出した予測観測ベクトル値を用いることにより、残差ベクトルが大きくなり、切り替え時における平滑ベクトルの過渡応答の収束速度が速くなる効果がある。
【０１７８】
なお、本実施の形態の考え方を用いれば、ドップラシフトを考慮した観測モデルで構成されたフィルタからドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いたフィルタへの切り替えに対する対応も可能であることは明らかであるので、説明は省略する。
【０１７９】
実施の形態３．
図７はこの発明の実施の形態３による目標追尾装置を示すブロック構成図であり、また図８はその処理動作を示すフローチャートである。上記図４、図５と同様のものについては、詳述を省略する。また、図９はこの発明の実施の形態３における効果を示す概念図である。
【０１８０】
図７において、目標追尾装置１０ａは、実施の形態２を示すブロック構成図である図４と同様に、平滑ベクトル用メモリ１０５、予測ベクトル算出部１０３、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、ゲート判定部１０７、平滑ベクトル算出部１０９、残差共分散行列算出部１１１、ゲイン行列算出部１１３、切り替え制御部１２７、観測雑音共分散行列設定部１１５、予測誤差共分散行列算出部１１７、駆動雑音共分散行列設定部１１９、平滑誤差共分散行列算出部１２１、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３を備えている。
【０１８１】
また、目標追尾装置１０ａは、上記構成要素に加えて、観測行列算出部１２５ｂ(実施の形態２の図４におけるそれと動作が異なる)、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ(実施の形態２の図４におけるそれと動作が異なる)を備えている。
【０１８２】
観測行列算出部１２５ｂは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３に出力する。切り替わる時刻には、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１にドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出及び出力し、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３にドップラシフトを考慮した観測行列を算出及び出力する。
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａは、予測ベクトル算出部１０３からの予測ベクトル及び観測行列算出部１２５ｂからの入力である観測行列より、平滑ベクトル算出部１０９で用いる予測観測ベクトルを算出する。
【０１８３】
図８において、実施の形態２の処理動作を示すフローチャートである図５と同様に、初期値の設定ステップＳ１、観測ベクトルの入力ステップＳ２、予測ベクトルの算出ステップＳ３、駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４、予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５、ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップＳ５ｂ、観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７、残差共分散行列の算出ステップＳ８、ゲート判定ステップＳ９、ゲイン行列の算出ステップＳ１０、平滑ベクトルの算出ステップＳ１１、平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２、を備えている。
【０１８４】
また、図８は上記処理ステップに加えて、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＳ９ａａ(実施の形態２の処理動作を示す図５のそれと処理が異なる)、観測行列算出ステップＳ５ａａａ(実施の形態２の処理動作を示す図５のそれと処理が異なる)、が挿入されている。
【０１８５】
図８において、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＳ９ａａは、予測ベクトル算出部１０３からの予測ベクトルと、観測行列算出部１２５ｂで算出された観測行列を用いて、平滑ベクトルの算出に用いる予測観測ベクトルを算出するステップである。
【０１８６】
観測行列算出ステップＳ５ａａａは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻には、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、にドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出及び出力し、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３に、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出及び出力するステップである。
【０１８７】
以下、図７および図８を参照しながら、実施の形態３による処理動作について詳細に説明する。まず、平滑ベクトル用メモリ１０５と平滑誤差共分散行列用メモリ１２３とに、それぞれ、平滑ベクトルの初期値(アンダーバー・ハット)ｘ(０)と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ(０)とを設定し、追尾処理を開始する(初期値の設定ステップＳ１)。ここで、状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)は、北基準直交座標系で定義される、数式(８２)の６次元ベクトルである。
【０１８８】
【数５５】
0004080722.tif 000056
【０１８９】
また、平滑誤差共分散行列は６行６列の行列である。以降、ｋ＝1,2,・・・の各時刻毎の処理を実行する。時刻ｔ(ｋ)の処理において、目標観測装置２０から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力される(観測ベクトルの入力ステップＳ２)。ここで、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)は、ドップラシフトの影響を受けた、北基準直交座標系で得られる3次元ベクトルである。まず、予測ベクトルの算出ステップＳ３では、平滑ベクトル用メモリ１０５から前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ−１)を読み出し、以下の数式(８３)にしたがって予測ベクトルを算出する(予測ベクトルの算出ステップＳ３)。
【０１９０】
【数５６】
0004080722.tif 000057
【０１９１】
状態推移行列は、数式(８４)の行列で与えられる。
【０１９２】
【数５７】
0004080722.tif 000058
【０１９３】
次に、駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を設定する(駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４)。通常、この駆動雑音共分散行列の値は、目標追尾装置１０ａの運用上で想定される最大の目標機動能力を考慮して、サンプリング間隔ｔ(ｋ)−ｔ(ｋ−１)の大きさに応じて決定される。次に、予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３から、前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑誤差共分散行列Ｐ(ｋ−１)を読み出し、上記駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を用いて、以下の数式(８５)に従い予測誤差共分散行列を算出する(予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５)。
【０１９４】
【数５８】
0004080722.tif 000059
【０１９５】
次に、観測行列の算出ステップＳ５ａａａにおいて、切り替え制御部１２７からフィルタの切り替え時刻の情報を得、切り替え時刻より前については、観測行列を以下の数式(８６)として、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３へ出力する。
【０１９６】
【数５９】
0004080722.tif 000060
【０１９７】
ここで、Ｉ3x3は３行３列の単位行列、０3x3は３行３列の零行列である。切り替え時刻より後においては、観測雑音行列算出部は、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)から、以下の数式(８７)、数式(８８)、数式(８９)、数式(９０)、数式(９１)、数式(９２)により観測行列を算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３へ出力する。
【０１９８】
【数６０】
0004080722.tif 000061
【０１９９】
【数６１】
0004080722.tif 000062
【０２００】
上記、数式(８７)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で距離方向に生じるドップラシフトの影響を反映した観測値を記述するための行列であり、観測値が距離方向にドップラシフトの影響分であるΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)だけシフトすることを表している。数式(８７)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で与えられた予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)を極座標系に変換した変数(バー)Ｒ(ｋ)、(バー)Ｅ(ｋ)、(バー)Ａｚ(ｋ)、(バー・ドット)Ｒ(ｋ)、(バー・ドット)Ｅ(ｋ)、(バー・ドット)Ａｚ(ｋ)を用いて算出される。数式(９１)及び数式(９２)は、北基準直交座標系から極座標への変換の式を表している。数式(８８)におけるΔＴは、予め与えられる時定数である。
【０２０１】
切り替え時刻の場合、観測行列算出部１２５ｂは、観測行列を数式(８６)として、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１へ出力し、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)から、数式(８７)、数式(８８)、数式(８９)、数式(９０)、数式(９１)、数式(９２)により観測行列を算出し、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ａ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３へ出力する。
【０２０２】
ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップ５ｂでは、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９は、予測ベクトル算出部１０３から入力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)と観測行列算出部１２５ｂから入力された観測行列を用いて、以下の数式(９３)により予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を算出する(予測観測ベクトルの算出ステップ５ｂ)。
【０２０３】
【数６２】
0004080722.tif 000063
【０２０４】
さらに、観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定し、残差共分散行列算出部１１１及び平滑誤差共分散行列算出部１２１に送出する(観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７)。なお、観測雑音共分散行列設定部１１５は、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定する。例えば、目標観測装置２０が北基準直交座標系におけるｘ，ｙ，ｚ軸方向について目標を探知するレーダの場合、レーダの角軸の観測精度の情報に基づいて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定することができる。ここで、上記観測精度は、レーダが時刻ｔ(ｋ)に検出した目標信号の強度(または信号対雑音比)に基づいて推定することができる。
【０２０５】
次に残差共分散行列算出部１１１は、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測行列Ｈ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(９４)にしたがって残差共分散行列Ｓ(ｋ)を算出し、ゲート判定部１０７およびゲイン行列算出部１１３に伝送する(残差共分散行列の算出ステップＳ８)。
【０２０６】
【数６３】
0004080722.tif 000064
【０２０７】
ゲート判定部１０７は、予測観測ベクトル算出部１２９から入力された予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を用いて、以下の数式(９５)により観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対する残差ベクトルを算出した後、残差共分散行列Ｓ(ｋ)を読み込み、以下の数式(９６)によりゲート判定処理を実行する(ゲート判定ステップＳ９)。
【０２０８】
【数６４】
0004080722.tif 000065
【０２０９】
ただし、数式(９６)において、ｄはパラメータである。なお、ゲート判定部１０７により用いられるゲートは、予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を中心として空間範囲であって、追尾目標からの観測ベクトルを所望の確率で捕捉可能な空間範囲である。上記のゲートの大きさや形状は、予測ベクトル誤差の評価値である予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測誤差の評価値である観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列算出部１２５ｂで算出される観測行列Ｈ(ｋ)から計算される上記数式(９４)の残差共分散行列Ｓ(ｋ)によって決定される。上記数式(９６)は、上記ゲート内に目標観測装置２０からの観測ベクトルが存在するか否かを判定する基準条件である。たとえば、ゲート判定部１０７は、残差ベクトル(アンダーバー)ｒ(ｋ)が数式(９６)を満たす場合、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が追尾目標の探知結果であることを判定し、追尾目標からのであると判定された観測べクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を平滑ベクトル算出部１０９に送出する。一方、目標観測装置２０から数式(９６)を満たす観測ベクトルが得られなかった場合、ゲート判定部１０７は、追尾目標の観測ベクトルは探知されなかったものと見なし、平滑ベクトル算出部１０９への観測ベクトルの送出を実行しない。
【０２１０】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＳ９ａａでは、平滑ベクトル算出部１０９へ出力する予測観測ベクトルを以下の数式(９７)で算出する。
【０２１１】
【数６５】
0004080722.tif 000066
【０２１２】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル(上下バー)ｚh(ｋ)は、平滑ベクトル算出部１０９において、観測値との差である残差を計算するために用いられる。
【０２１３】
次に、ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、残差共分散行列Ｓ(ｋ)、および観測行列Ｈ(ｋ)を読み込み、以下の数式(９８)にしたがって、フィルタゲインを算出する(ゲイン行列の算出ステップＳ１０)。
【０２１４】
【数６６】
0004080722.tif 000067
【０２１５】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力された場合に、予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)、予測観測ベクトル(上下バー)ｚh(ｋ)、及びゲイン行列Ｋ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(９９)にしたがって平滑ベクトルを算出する。
【０２１６】
【数６７】
0004080722.tif 000068
【０２１７】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力されなかった場合は、以下の数式(１００)に示すように、予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)を平滑ベクトルとする(平滑ベクトルの算出ステップＳ１１)。
【０２１８】
【数６８】
0004080722.tif 000069
【０２１９】
上記数式(９９)または数式(１００)により、平滑ベクトル算出部１０９で算出された平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納されるとともに、航跡表示装置３０に伝送され、運用者に対して表示される。
【０２２０】
一方、平滑誤差共分散行列算出部１２１は、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られたと判定された場合には、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列Ｈ(ｋ)を用いて、以下の数式(１０１)により平滑誤差共分散行列を算出し、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られなかったと判定された場合には、以下の数式(１０２)に示すように、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)を平滑誤差共分散行列とする(平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２)。
【０２２１】
【数６９】
0004080722.tif 000070
【０２２２】
数式(１０１)及び数式(１０２)に従う平滑誤差共分散行列の算出結果は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納される。
【０２２３】
以上で時刻ｔ(ｋ)における処理が終了する。以降、追尾終了が判定されるまで、上記一連の処理ステップを繰り返し実行する(追尾終了ステップＳ１３)。
【０２２４】
図９に実施の形態３を用いた平滑ベクトルの位置成分(平滑値)、予測観測ベクトル(ゲート中心)、および観測ベクトル(観測値)の時間推移を示す。図の実線は、状態ベクトルの位置成分の真の軌跡を表し、点線は、ドップラシフトの影響を受けた観測ベクトルの真値を示す。上記の処理ステップにより、図９のように、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、ゲート用予測観測ベクトルの算出においてドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いることにより、ゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が短くなる効果がある。さらに、平滑ベクトルを算出する際の予測観測ベクトルに、上記で算出したゲート用予測観測ベクトルと異なり、ドップラシフトを考慮した観測モデルを用いることにより、残差ベクトルが大きくなり、切り替え時における平滑ベクトルの過渡応答の収束速度が速くなる効果がある。
【０２２５】
なお、本実施の形態の考え方を用いれば、ドップラシフトを考慮した観測モデルで構成されたフィルタからドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いたフィルタへの切り替えに対する対応も可能であることは明らかであるので、説明は省略する。
【０２２６】
実施の形態４．
図１０はこの発明の実施の形態４による目標追尾装置を示すブロック構成図であり、また図１１はその処理動作を示すフローチャートである。上記図７、図８と同様のものについては、詳述を省略する。また、図１２はこの発明の実施の形態３における効果を示す概念図である。
【０２２７】
図１０において、目標追尾装置１０ａは実施の形態３を示すブロック構成図である図７と同様に、平滑ベクトル用メモリ１０５、予測ベクトル算出部１０３、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、ゲート判定部１０７、平滑ベクトル算出部１０９、残差共分散行列算出部１１１、ゲイン行列算出部１１３、切り替え制御部１２７、観測雑音共分散行列設定部１１５、予測誤差共分散行列算出部１１７、駆動雑音共分散行列設定部１１９、平滑誤差共分散行列算出部１２１、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３、を備えている。
【０２２８】
また目標追尾装置１０ａは、上記構成要素に加えて観測行列算出部１２５ｃ(実施の形態３の図７におけるそれと動作が異なる)、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ(実施の形態３の図７におけるそれと動作が異なる)、を備えている。
【０２２９】
観測行列算出部１２５ｃは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻には、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、にドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出及び出力し、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、にドップラシフトを考慮した観測行列を算出及び出力する。
【０２３０】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂは、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前及び後は、予測ベクトル算出部１０３からの予測ベクトル及び観測行列算出部１２５ｃからの入力である観測行列より、平滑ベクトル算出部１０９で用いる予測観測ベクトルを算出する。ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻では、予測ベクトル算出部１０３からの予測ベクトルより、平滑ベクトル算出部１０９で用いる予測観測ベクトルを算出する。
【０２３１】
図１１において、実施の形態３の処理動作を示すフローチャートである図８と同様に、初期値の設定ステップＳ１、観測ベクトルの入力ステップＳ２、予測ベクトルの算出ステップＳ３、駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４、予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５、ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップ５ｂ、観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７、残差共分散行列の算出ステップＳ８、ゲート判定ステップＳ９、ゲイン行列の算出ステップＳ１０、平滑ベクトルの算出ステップＳ１１、平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２、を備えている。
【０２３２】
また、図１１は上記処理ステップに加えて、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＱ９ａａａ(実施の形態３の処理動作を示す図８のそれと処理が異なる)、観測行列算出ステップＳ５ａａａａ(実施の形態３の処理動作を示す図 14のそれと処理が異なる)、が挿入されている。
図 17において、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップは、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前及び後は、予測ベクトル算出部１０３からの予測ベクトル及び観測行列算出部１２５ｃからの入力である観測行列より、平滑ベクトル算出部１０９で用いる予測観測ベクトルを算出する。ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻では、予測ベクトル算出部１０３からの予測ベクトルより、平滑ベクトル算出部１０９で用いる予測観測ベクトルを算出するステップである。
【０２３３】
観測行列算出ステップＳ５ａａａａは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、に出力する。切り替わる時刻には、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、にドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出及び出力し、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３、にドップラシフトを考慮した観測行列を算出及び出力するステップである。
【０２３４】
以下、図１０、図１１を参照しながら、実施の形態４による処理動作について詳細に説明する。まず、平滑ベクトル用メモリ１０５と平滑誤差共分散行列用メモリ１２３とに、それぞれ、平滑ベクトルの初期値(アンダーバー・ハット)ｘ(０)と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ(０)とを設定し、追尾処理を開始する(初期値の設定ステップＳ１)。ここで、状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)は、北基準直交座標系で定義される、数式(１０３)の６次元ベクトルである。
【０２３５】
【数７０】
0004080722.tif 000071
【０２３６】
また、平滑誤差共分散行列は６行６列の行列である。以降、k=1,2,・・・の各時刻毎の処理を実行する。時刻ｔ(ｋ)の処理において、目標観測装置２０から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力される(観測ベクトルの入力ステップＳ２)。ここで、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)は、ドップラシフトの影響を受けた、北基準直交座標系で得られる３次元ベクトルである。まず、予測ベクトルの算出ステップＳ３では、平滑ベクトル用メモリ１０５から前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ−１)を読み出し、以下の数式(１０４)にしたがって予測ベクトルを算出する(予測ベクトルの算出ステップＳ３)。
【０２３７】
【数７１】
0004080722.tif 000072
【０２３８】
状態推移行列は、数式(１０５)の行列で与えられる。
【０２３９】
【数７２】
0004080722.tif 000073
【０２４０】
次に、駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を設定する(駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４)。通常、この駆動雑音共分散行列の値は、目標追尾装置１０ａの運用上で想定される最大の目標機動能力を考慮して、サンプリング間隔ｔ(ｋ)−ｔ(ｋ−１)の大きさに応じて決定される。次に、予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３から、前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑誤差共分散行列Ｐ(ｋ−１)を読み出し、上記駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を用いて、以下の数式(１０６)に従い予測誤差共分散行列を算出する(予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５)。
【０２４１】
【数７３】
0004080722.tif 000074
【０２４２】
次に、観測行列の算出ステップＳ５ａａａａにおいて、切り替え制御部１２７からフィルタの切り替え時刻の情報を得、切り替え時刻より前については、観測行列を以下の数式(１０７)として、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３へ出力する。
【０２４３】
【数７４】
0004080722.tif 000075
【０２４４】
ここで、Ｉ3x3は３行３列の単位行列、０3x3は３行３列の零行列である。切り替え時刻より後においては、観測行列算出部１２５ｃは、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)から、以下の数式(１０８)、数式(１０９)、数式(１１０)、数式(１１１)、数式(１１２)、数式(１１３)により観測行列を算出し、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１、平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部１３１ｂ、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３へ出力する。
【０２４５】
【数７５】
0004080722.tif 000076
【０２４６】
【数７６】
0004080722.tif 000077
【０２４７】
上記、数式(１０８)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で距離方向に生じるドップラシフトの影響を反映した観測値を記述するための行列であり、観測値が距離方向にドップラシフトの影響分であるΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)だけシフトすることを表している。数式(１０８)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で与えられた予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)を極座標系に変換した変数(バー)Ｒ(ｋ)、(バー)Ｅ(ｋ)、(バー)Ａｚ(ｋ)、(バー・ドット)Ｒ(ｋ)、(バー・ドット)Ｅ(ｋ)、(バー・ドット)Ａｚ(ｋ)を用いて算出される。数式(１１２)及び数式(１１３)は、北基準直交座標系から極座標への変換の式を表している。数式(１０９)におけるΔＴは、予め与えられる時定数である。
【０２４８】
切り替え時刻の場合、観測行列算出部１２５ｃは、観測行列を数式(１０７)として、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９、残差共分散行列算出部１１１へ出力し、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)から、数式(１０８)、数式(１０９)、数式(１１０)、数式(１１１)、数式(１１２)、数式(１１３)により観測行列を算出し、平滑誤差共分散行列算出部１２１、ゲイン行列算出部１１３へ出力する。
【０２４９】
ゲート用予測観測ベクトルの算出ステップＳ５ｂでは、ゲート用予測観測ベクトル算出部１２９は、予測ベクトル算出部１０３から入力された予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)と観測行列算出部１２５ｃから入力された観測行列を用いて、以下の数式(１１４)により予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を算出する(予測観測ベクトルの算出ステップＳ５ｂ)。
【０２５０】
【数７７】
0004080722.tif 000078
【０２５１】
さらに、観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定し、残差共分散行列算出部１１１及び平滑誤差共分散行列算出部１２１に送出する(観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７)。なお、観測雑音共分散行列設定部１１５は、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定する。例えば、目標観測装置２０が北基準直交座標系におけるｘ，ｙ，ｚ軸方向について目標を探知するレーダの場合、レーダの角軸の観測精度の情報に基づいて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定することができる。ここで、上記観測精度は、レーダが時刻ｔ(ｋ)に検出した目標信号の強度(または信号対雑音比)に基づいて推定することができる。
【０２５２】
次に残差共分散行列算出部１１１は、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測行列Ｈ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１１５)にしたがって残差共分散行列Ｓ(ｋ)を算出し、ゲート判定部１０７およびゲイン行列算出部１１３に伝送する(残差共分散行列の算出ステップＳ８)。
【０２５３】
【数７８】
0004080722.tif 000079
【０２５４】
ゲート判定部１０７は、予測観測ベクトル算出部１２９から入力された予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を用いて、以下の数式(１１６)により観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対する残差ベクトルを算出した後、残差共分散行列Ｓ(ｋ)を読み込み、以下の数式(１１７)によりゲート判定処理を実行する(ゲート判定ステップＳ９)。
【０２５５】
【数７９】
0004080722.tif 000080
【０２５６】
ただし、数式(１１７)において、ｄはパラメータである。なお、ゲート判定部１０７により用いられるゲートは、予測観測ベクトル(上下バー)ｚg(ｋ)を中心として空間範囲であって、追尾目標からの観測ベクトルを所望の確率で捕捉可能な空間範囲である。上記のゲートの大きさや形状は、予測ベクトル誤差の評価値である予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測誤差の評価値である観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列算出部１２５ｃで算出される観測行列Ｈ(ｋ)から計算される上記数式(９４)の残差共分散行列Ｓ(ｋ)によって決定される。上記数式(１１７)は、上記ゲート内に目標観測装置２０からの観測ベクトルが存在するか否かを判定する基準条件である。たとえば、ゲート判定部１０７は、残差ベクトル(アンダーバー)ｒ(ｋ)が数式(１１７)を満たす場合、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が追尾目標の探知結果であることを判定し、追尾目標からのであると判定された観測べクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を平滑ベクトル算出部１０９に送出する。一方、目標観測装置２０から数式(１１７)を満たす観測ベクトルが得られなかった場合、ゲート判定部１０７は、追尾目標の観測ベクトルは探知されなかったものと見なし、平滑ベクトル算出部１０９への観測ベクトルの送出を実行しない。
【０２５７】
平滑ベクトル算出用予測観測ベクトルの算出ステップＳ９ａａでは、現時刻が移管時刻より前またの場合、平滑ベクトル算出部１０９へ出力する予測観測ベクトルを以下の数式(１１８)で算出する。
【０２５８】
【数８０】
0004080722.tif 000081
【０２５９】
現時刻が移管時刻の場合、以下の数式(１１９)、数式(１２０)、数式(１２１)、数式(１２２)、数式(１２３)で予測観測ベクトルを算出する。
【０２６０】
【数８１】
0004080722.tif 000082
【０２６１】
数式(１２０)は、北基準直交座標系から極座標系への変換式であり、数式(１２２)は極座標系から北基準直交座標系での変換式である。数式(１２１)は、ドップラシフトの影響を受けた予測ベクトルの距離成分にドップラシフトを与える式である。こうすることにより、平滑ベクトルの算出ステップにおける残差を大きくすることが可能となる。
【０２６２】
次に、ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、残差共分散行列Ｓ(ｋ)、および観測行列Ｈ(ｋ)を読み込み、以下の数式(１２４)にしたがって、フィルタゲインを算出する(ゲイン行列の算出ステップＳ１０)。
【０２６３】
【数８２】
0004080722.tif 000083
【０２６４】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力された場合に、予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)、予測観測ベクトル(上下バー)ｚh(ｋ)、及びゲイン行列Ｋ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１２５)にしたがって平滑ベクトルを算出する。
【０２６５】
【数８３】
0004080722.tif 000084
【０２６６】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力されなかった場合は、以下の数式(１２６)に示すように、予測ベクトル(上下バー)ｘh(ｋ)を平滑ベクトルとする(平滑ベクトルの算出ステップＳ１１)。
【０２６７】
【数８４】
0004080722.tif 000085
【０２６８】
上記数式(１２５)または数式(１２６)により、平滑ベクトル算出部１０９で算出された平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納されるとともに、航跡表示装置３０に伝送され、運用者に対して表示される。
【０２６９】
一方、平滑誤差共分散行列算出部１２１は、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られたと判定された場合には、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列Ｈ(ｋ)を用いて、以下の数式(１２７)により平滑誤差共分散行列を算出し、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られなかったと判定された場合には、以下の数式(１２８)に示すように、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)を平滑誤差共分散行列とする(平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２)。
【０２７０】
【数８５】
0004080722.tif 000086
【０２７１】
数式(１２７)及び数式(１２８)に従う平滑誤差共分散行列の算出結果は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納される。
【０２７２】
以上で時刻ｔ(ｋ)における処理が終了する。以降、追尾終了が判定されるまで、上記一連の処理ステップを繰り返し実行する(追尾終了ステップＳ１３)。
【０２７３】
図１２に、実施の形態１を用いた平滑ベクトルの位置成分(平滑値)、予測観測ベクトル(ゲート中心)、および観測ベクトル(観測値)の時間推移を示す。図の実線は、状態ベクトルの位置成分の真の軌跡を表し、点線は、ドップラシフトの影響を受けた観測ベクトルの真値を示す。上記の処理ステップにより、図１２のように、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、ゲート用予測観測ベクトルの算出においてドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いることにより、ゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が短くなる効果がある。さらに、平滑ベクトルを算出する際の予測観測ベクトルに、上記で算出したゲート用予測観測ベクトルと異なり、ドップラシフトを考慮した観測モデルを用いることにより、残差ベクトルが大きくなり、切り替え時における平滑ベクトルの過渡応答の収束速度が速くなる効果がある。
【０２７４】
なお、本実施の形態の考え方を用いれば、ドップラシフトを考慮した観測モデルで構成されたフィルタからドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いたフィルタへの切り替えに対する対応も可能であることは明らかであるので、説明は省略する。
【０２７５】
実施の形態５．
図１３はこの発明の実施の形態５による目標追尾装置を示すブロック構成図であり、また図１４はその処理動作を示すフローチャートである。上記図１、図２と同様のものについては、詳述を省略する。また、図１５はこの発明の実施の形態３における効果を示す概念図である。
【０２７６】
図１３において、目標追尾装置１０ａは、実施の形態１を示すブロック構成図である図１と同様に、平滑ベクトル用メモリ１０５、予測ベクトル算出部１０３、予測観測ベクトル算出部１０１、ゲート判定部１０７、平滑ベクトル算出部１０９、残差共分散行列算出部１１１、ゲイン行列算出部１１３、観測雑音共分散行列設定部１１５、予測誤差共分散行列算出部１１７、駆動雑音共分散行列設定部１１９、平滑誤差共分散行列算出部１２１、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３、を備えている。
【０２７７】
また、目標追尾装置１０ａは、上記構成要素に加えて、切り替え制御部１２７、フィルタ用ドップラシフト時定数算出部１３５、観測行列算出部１２５ｄ(実施の形態１の図１におけるそれと動作が異なる)、を備えている。
【０２７８】
切り替え制御部１２７は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタへの切り替えタイミングをフィルタ用ドップラシフト時定数算出部１３５に出力する。
【０２７９】
フィルタ用ドップラシフト時定数算出部１３５は、切り替え制御部１２７によるフィルタの切り替え時刻を入力とし、フィルタに用いる観測モデルに設定するドップラシフト時定数を算出し、観測行列算出部１２５ｄへ出力する。
【０２８０】
観測行列算出部１２５ｄは、フィルタ用ドップラシフト時定数算出部１３５からのドップラシフト時定数を入力とし、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出する。
【０２８１】
図１４において、実施の形態１の処理動作を示すフローチャートである図２と同様に、初期値の設定ステップＳ１、観測ベクトルの入力ステップＳ２、予測ベクトルの算出ステップＳ３、駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４、予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５、予測観測ベクトルの算出ステップＳ６、観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７、残差共分散行列の算出ステップＳ８、ゲート判定ステップＳ９、ゲイン行列の算出ステップＳ１０、平滑ベクトルの算出ステップＳ１１、平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２、を備えている。
【０２８２】
また、図１４は上記処理ステップに加えて、フィルタ用ドップラシフト時定数の算出ステップＳ５ｃ、観測行列算出ステップＳ５ａａａａａ(実施の形態１の処理動作を示す図２のそれと処理が異なる)、が挿入されている。
【０２８３】
図１４において、フィルタ用ドップラシフト時定数の算出ステップＳ５ｃは、切り替え制御部１２７によるフィルタの切り替え時刻を入力とし、フィルタに用いる観測モデルに設定するドップラシフト時定数を算出し、観測行列算出部１２５ｄへ出力するステップである。
【０２８４】
観測行列算出ステップＳ５ａａａａａは、切り替え制御部１２７からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、予測ベクトル算出部１０３より算出された予測値を用いて、観測行列を算出し、切り替わる以前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを出力するステップである。
【０２８５】
以下、図１４を参照しながら、図１３に示したこの発明の実施の形態５よる処理動作について詳細に説明する。まず、平滑ベクトル用メモリ１０５と平滑誤差共分散行列用メモリ１２３とに、それぞれ、平滑ベクトルの初期値(アンダーバー・ハット)ｘ(０)と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ(０)とを設定し、追尾処理を開始する(初期値の設定ステップＳ１)。ここで、状態ベクトル(アンダーバー)ｘ(ｋ)は、北基準直交座標系で定義される、数式(１２９)の６次元ベクトルである。
【０２８６】
【数８６】
0004080722.tif 000087
また、平滑誤差共分散行列は６行６列の行列である。以降、k=1,2,・・・の各時刻毎の処理を実行する。時刻ｔ(ｋ)の処理において、目標観測装置２０から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力される(観測ベクトルの入力ステップＳ２)と、予測ベクトル算出部１０３は、平滑ベクトル用メモリ１０５から前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ−１)を読み出し、以下の数式(１３０)にしたがって予測ベクトルを算出する(予測ベクトルの算出ステップＳ３)。
【０２８７】
【数８７】
0004080722.tif 000088
【０２８８】
ここで、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)は、ドップラシフトの影響を受けた、北基準直交座標系で得られる３次元ベクトルである。状態推移行列は、数式(１３１)の行列で与えられる。
【０２８９】
【数８８】
0004080722.tif 000089
【０２９０】
次に、駆動雑音共分散行列設定部１１９は、駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を設定する(駆動雑音共分散行列の設定ステップＳ４)。通常、この駆動雑音共分散行列の値は、目標追尾装置１０ａの運用上で想定される最大の目標機動能力を考慮して、サンプリング間隔ｔ(ｋ)−ｔ(ｋ−１)の大きさに応じて決定される。次に、予測誤差共分散行列算出部１１７は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３から、前時刻ｔ(ｋ−１)の平滑誤差共分散行列Ｐ(ｋ)を読み出し、上記駆動雑音共分散行列Ｑ(ｋ−１)を用いて、以下の数式(１３２)に従い予測誤差共分散行列を算出する(予測誤差共分散行列の算出ステップＳ５)。
【０２９１】
【数８９】
0004080722.tif 000090
【０２９２】
次に、フィルタ用ドップラシフト時定数の算出ステップＳ５ｃにおいて、切り替え制御部１２７により切り替え時刻情報を得、現時刻が切り替え時刻の場合、その時刻を基点として、徐々に、所望のドップラシフト時定数になるように、観測モデルに与えるドップラシフト時定数を算出する(フィルタ用ドップラシフト時定数の算出ステップＳ５ｃ)。たとえば、フィルタ用の観測モデルを構成するドップラシフト時定数を以下の数式(１３３)で算出する。またこれを図１６に示す。
【０２９３】
【数９０】
0004080722.tif 000091
【０２９４】
ここで、ΔＴ(ｋ)は観測モデルを算出する際に用いるドップラシフト時定数、ΔＴは所望のドップラシフト時定数、ｋaはフィルタ切り替え時刻、ｋbは切り替え開始後、観測モデル算出用の時定数を所望の値にする時刻である。ｋbは、設計者が定めるパラメータである。こうすることにより、予測観測ベクトルをはじめとする変数が、切り替え前と切り替え後で大きく変化する現象を防ぐことが可能である。
【０２９５】
次に、観測行列算出部１２５ｄは、予測ベクトル算出部１０３から出力された予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)及び、フィルタ用ドップラシフト時定数算出部１３５から出力されたドップラシフト時定数ΔＴ(ｋ)から、観測行列を算出する(観測行列の算出ステップＳ５ａａａａａ)。
【０２９６】
【数９１】
0004080722.tif 000092
【０２９７】
【数９２】
0004080722.tif 000093
【０２９８】
上記、数式(１３４)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で距離方向に生じるドップラシフトの影響を反映した観測値を記述するための行列であり、観測値が距離方向にドップラシフトの影響分であるΔＴ(ドット)Ｒ(ｋ)だけシフトすることを表している。数式(１３４)に示されている観測行列Ｈ(ｋ)は、北基準直交座標系で与えられた予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)を極座標系に変換した変数(バー)Ｒ(ｋ)、(バー)Ｅ(ｋ)、(バー)Ａｚ(ｋ)、(バー・ドット)Ｒ(ｋ)、(バー・ドット)Ｅ(ｋ)、(バー・ドット)Ａｚ(ｋ)を用いて算出される。数式(１３７)及び数式(１３８)は、北基準直交座標系から極座標への変換の式を表している。数式(１３５)におけるΔＴは、予め与えられる時定数である。
【０２９９】
予測観測ベクトル算出部１０１は、予測ベクトル算出部１０３から入力された予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)と観測行列算出部１２５ｄから入力された観測行列を用いて、以下の数式(１４０)により予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を算出する(予測観測ベクトルの算出ステップＳ６)。
【０３００】
【数９３】
0004080722.tif 000094
【０３０１】
さらに、観測雑音共分散行列設定部１１５は、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定し、残差共分散行列算出部１１１及び平滑誤差共分散行列算出部１２１に送出する(観測雑音共分散行列の設定ステップＳ７)。なお、観測雑音共分散行列設定部１１５は、観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)の精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定する。例えば、目標観測装置２０が北基準直交座標系におけるｘ，ｙ，ｚ軸方向について目標を探知するレーダの場合、レーダの角軸の観測精度の情報に基づいて観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)を設定することができる。ここで、上記観測精度は、レーダが時刻ｔ(ｋ)に検出した目標信号の強度(または信号対雑音比)に基づいて推定することができる。
【０３０２】
次に残差共分散行列算出部１１１は、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測行列Ｈ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１４１)にしたがって残差共分散行列Ｓ(ｋ)を算出し、ゲート判定部１０７およびゲイン行列算出部１１３に伝送する(残差共分散行列の算出ステップＳ８)。
【０３０３】
【数９４】
0004080722.tif 000095
【０３０４】
ゲート判定部１０７は、予測観測ベクトル算出部１０１から入力された予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を用いて、以下の数式(１４２)により観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)に対する残差ベクトルを算出した後、残差共分散行列Ｓ(ｋ)を読み込み、以下の数式(１４３)によりゲート判定処理を実行する(ゲート判定ステップＳ９)。
【０３０５】
【数９５】
0004080722.tif 000096
【０３０６】
ただし、数式(１４３)において、ｄはパラメータである。なお、ゲート判定部１０７により用いられるゲートは、予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)を中心として空間範囲であって、追尾目標からの観測ベクトルを所望の確率で捕捉可能な空間範囲である。上記のゲートの大きさや形状は、予測ベクトル誤差の評価値である予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測誤差の評価値である観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列算出部１２５ｄで算出される観測行列Ｈ(ｋ)から計算される上記数式(４４)の残差共分散行列Ｓ(ｋ)によって決定される。上記数式(１４３)は、上記ゲート内に目標観測装置２０からの観測ベクトルが存在するか否かを判定する基準条件である。たとえば、ゲート判定部１０７は、残差ベクトル(アンダーバー)ｒ(ｋ)が数式(１４３)を満たす場合、目標観測装置２０から入力された観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が追尾目標の探知結果であることを判定し、追尾目標からのであると判定された観測べクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)を平滑ベクトル算出部１０９に送出する。一方、目標観測装置２０から数式(４６)を満たす観測ベクトルが得られなかった場合、ゲート判定部１０７は、追尾目標の観測ベクトルは探知されなかったものと見なし、平滑ベクトル算出部１０９への観測ベクトルの送出を実行しない。
【０３０７】
次に、ゲイン行列算出部１１３は、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、残差共分散行列Ｓ(ｋ)、および観測行列Ｈ(ｋ)を読み込み、以下の数式(１４４)にしたがって、フィルタゲインを算出する(ゲイン行列の算出ステップＳ１０)。
【０３０８】
【数９６】
0004080722.tif 000097
【０３０９】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力された場合に、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)、予測観測ベクトル(上下バー)ｚ(ｋ)、及びゲイン行列Ｋ(ｋ)とを読み込み、以下の数式(１４５)にしたがって平滑ベクトルを算出する。
【０３１０】
【数９７】
0004080722.tif 000098
【０３１１】
また、平滑ベクトル算出部１０９は、ゲート判定部１０７から観測ベクトル(アンダーバー)ｚ(ｋ)が入力されなかった場合は、以下の数式(１４６)に示すように、予測ベクトル(上下バー)ｘ(ｋ)を平滑ベクトルとする(平滑ベクトルの算出ステップＳ１１)。
【０３１２】
【数９８】
0004080722.tif 000099
【０３１３】
上記数式(１４５)または数式(１４６)により、平滑ベクトル算出部１０９で算出された平滑ベクトル(アンダーバー・ハット)ｘ(ｋ)は、平滑ベクトル用メモリ１０５に格納されるとともに、航跡表示装置３０に伝送され、運用者に対して表示される。
【０３１４】
一方、平滑誤差共分散行列算出部１２１は、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られたと判定された場合には、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)、観測雑音共分散行列Ｒ(ｋ)、及び観測行列Ｈ(ｋ)を用いて、以下の数式(１４７)により平滑誤差共分散行列を算出し、ゲート判定部１０７で追尾目標の観測ベクトルが得られなかったと判定された場合には、以下の数式(１４８)に示すように、予測誤差共分散行列(バー)Ｐ(ｋ)を平滑誤差共分散行列とする(平滑誤差共分散行列の算出ステップＳ１２)。
【０３１５】
【数９９】
0004080722.tif 000100
【０３１６】
数式(１４７)及び数式(１４８)に従う平滑誤差共分散行列の算出結果は、平滑誤差共分散行列用メモリ１２３に格納される。
【０３１７】
以上で時刻ｔ(ｋ)における処理が終了する。以降、追尾終了が判定されるまで、上記一連の処理ステップを繰り返し実行する(追尾終了ステップＳ１３)。
【０３１８】
図１５に、実施の形態１を用いた平滑ベクトルの位置成分(平滑値)、予測観測ベクトル(ゲート中心)、および観測ベクトル(観測値)の時間推移を示す。図の実線は、状態ベクトルの位置成分の真の軌跡を表し、点線は、ドップラシフトの影響を受けた観測ベクトルの真値を示す。上記の処理ステップにより、図１５のように、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、観測モデルの用いるドップラシフト時定数を少しずつ変化させることにより、ゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が、切り替え直前と切り替え直後において、急激に変化しなくなる効果がある。
【０３１９】
なお、本実施の形態の考え方を用いれば、ドップラシフトを考慮した観測モデルで構成されたフィルタからドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いたフィルタへの切り替えに対する対応も可能であることは明らかであるので、説明は省略する。
【０３２０】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、目標観測装置から入力される観測ベクトルに基づいて追尾目標の航跡を算出するための目標追尾装置であって、平滑ベクトルの計算結果を格納するための平滑ベクトル用メモリと、平滑誤差共分散行列の計算結果を格納するための平滑誤差共分散行列用メモリと、前時刻の平滑ベクトルを用いて現時刻の予測ベクトルを算出する予測ベクトル算出部と、駆動雑音共分散行列を設定する駆動雑音共分散行列設定部と、前時刻の平滑誤差共分散行列の計算結果と前記駆動雑音共分散行列の値とを用いて現時刻の予測誤差共分散行列を算出する予測誤差共分散行列算出部と、前記観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列を設定する観測雑音共分散行列設定部と、前記予測ベクトルを用いて現時刻の観測行列を算出する観測行列算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記観測雑音共分散行列、及び前記観測行列を用いて残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出部と、前記予測ベクトル及び前記観測行列から予測観測ベクトルを算出する予測観測ベクトル算出部と、前記予測観測ベクトル及び前記観測ベクトルを用いて残差ベクトルを算出するとともに、前記残差共分散行列を用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行うゲート判定部と、前記予測誤差共分散行列、前記残差共分散行列、及び前記観測行列をもちいてフィルタのゲイン行列を算出するゲイン行列算出部と、前記残差ベクトル、前記予測ベクトルおよび前記ゲイン行列をもちいて前記平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出部と、前記観測雑音共分散行列、前記予測誤差共分散行列、及び前記観測行列とを用いて前記平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置およびこれに基づく目標追尾方法としたので、ドップラシフト補正を考慮したフィルタを北基準直交座標系で構成するために、従来の技術で用いた極座標系の距離軸で表現した観測モデルではなく、北基準直交座標系における観測モデルを構成することにより、ドップラシフト補正を北基準直交座標系で行うことが可能となる。
【０３２１】
また、目標観測装置から入力される観測ベクトルに基づいて追尾目標の航跡を算出するための目標追尾装置であって、平滑ベクトルの計算結果を格納するための平滑ベクトル用メモリと、平滑誤差共分散行列の計算結果を格納するための平滑誤差共分散行列用メモリと、ドップラシフトを考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタへの切り替えタイミングを出力する切り替え制御部と、切り替え制御部よりフィルタの切り替え時刻情報を得、現時刻が切り替えを行う時刻の場合、前記平滑ベクトル用メモリからの１時刻前における平滑ベクトルを用いて、擬似平滑値を算出し、切り替えを行う時刻でない場合、１時刻前の平滑値をそのまま出力する切り替え直前の擬似平滑値算出部と、前時刻の平滑ベクトルを用いて現時刻の予測ベクトルを算出する予測ベクトル算出部と、駆動雑音共分散行列を設定する駆動雑音共分散行列設定部と、前時刻の平滑誤差共分散行列の計算結果と前記駆動雑音共分散行列の値とを用いて現時刻の予測誤差共分散行列を算出する予測誤差共分散行列算出部と、前記観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列を設定する観測雑音共分散行列設定部と、前記切り替え制御部からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻以後は、前記予測ベクトル算出部より算出された予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した現時刻の観測行列を算出し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない現時刻の観測モデルを算出する観測行列算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記観測雑音共分散行列、及び前記観測行列を用いて残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出部と、前記予測ベクトル及び前記観測行列を用いて、ゲート判定部で用いる予測観測ベクトルを算出するゲート用予測観測ベクトル算出部と、前記予測観測ベクトル及び前記観測ベクトルを用いて残差ベクトルを算出するとともに、前記残差共分散行列を用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行うゲート判定部と、前記平滑ベクトル用メモリからの１時刻前における平滑ベクトル及び観測行列算出部からの入力である観測行列より、平滑ベクトル算出部で用いる予測観測ベクトルを算出する平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記残差共分散行列、及び前記観測行列をもちいてフィルタのゲイン行列を算出するゲイン行列算出部と、前記残差ベクトル、前記予測ベクトルおよび前記ゲイン行列をもちいて前記平滑ベクトルを算出する前記平滑ベクトル算出部と、前記観測雑音共分散行列、前記予測誤差共分散行列、及び前記観測行列とを用いて前記平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置およびこれに基づく目標追尾方法としたので、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、前時刻の平滑ベクトルに対し、予めドップラ補正を施して擬似平滑ベクトルを算出することにより、擬似平滑ベクトルを用いて算出したゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が短くなる効果がある。さらに、平滑ベクトルを算出する際の予測観測ベクトルに、上記で算出したゲート用予測観測ベクトルと異なり、ドップラシフトの影響を受けた予測ベクトルから算出した予測観測ベクトル値を用いることにより、残差ベクトルが大きくなり、切り替え時における平滑ベクトルの過渡応答の収束速度が速くなる効果がある。
【０３２２】
また、目標観測装置から入力される観測ベクトルに基づいて追尾目標の航跡を算出するための目標追尾装置であって、平滑ベクトルの計算結果を格納するための平滑ベクトル用メモリと、平滑誤差共分散行列の計算結果を格納するための平滑誤差共分散行列用メモリと、前時刻の平滑ベクトルを用いて現時刻の予測ベクトルを算出する予測ベクトル算出部と、駆動雑音共分散行列を設定する駆動雑音共分散行列設定部と、前時刻の平滑誤差共分散行列の計算結果と前記駆動雑音共分散行列の値とを用いて現時刻の予測誤差共分散行列を算出する予測誤差共分散行列算出部と、前記観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列を設定する観測雑音共分散行列設定部と、ドップラシフトを考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタへの切り替えタイミングを出力する切り替え制御部と、この切り替え制御部からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出し、後記ゲート用予測観測ベクトル算出部、後記残差共分散行列算出部、後記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、後記平滑誤差共分散行列算出部、後記行列算出部、に出力し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出し、後記ゲート用予測観測ベクトル算出部、後記残差共分散行列算出部、後記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、後記平滑誤差共分散行列算出部、後記ゲイン行列算出部、に出力し、さらに、切り替わる時刻には、後記ゲート用予測観測ベクトル算出部、後記残差共分散行列算出部、にドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出及び出力し、後記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、後記平滑誤差共分散行列算出部、後記ゲイン行列算出部にドップラシフトを考慮した観測行列を算出及び出力する観測行列算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記観測雑音共分散行列、及び前記観測行列を用いて残差共分散行列を算出する前記残差共分散行列算出部と、前記予測ベクトル及び前記観測行列を用いて、ゲート判定部で用いる予測観測ベクトルを算出する前記ゲート用予測観測ベクトル算出部と、前記予測観測ベクトル及び前記観測ベクトルを用いて残差ベクトルを算出するとともに、前記残差共分散行列を用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行う前記ゲート判定部と、前記予測ベクトル及び前記観測行列より、後記平滑ベクトル算出部で用いる予測観測ベクトルを算出する前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記残差共分散行列、及び前記観測行列をもちいてフィルタのゲイン行列を算出する前記ゲイン行列算出部と、前記残差ベクトル、前記予測ベクトルおよび前記ゲイン行列をもちいて前記平滑ベクトルを算出する前記平滑ベクトル算出部と、前記観測雑音共分散行列、前記予測誤差共分散行列、及び前記観測行列とを用いて前記平滑誤差共分散行列を算出する前記平滑誤差共分散行列算出部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置およびこれに基づく目標追尾方法としたので、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、ゲート用予測観測ベクトルの算出においてドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いることにより、ゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が短くなる効果がある。さらに、平滑ベクトルを算出する際の予測観測ベクトルに、上記で算出したゲート用予測観測ベクトルと異なり、ドップラシフトを考慮した観測モデルを用いることにより、残差ベクトルが大きくなり、切り替え時における平滑ベクトルの過渡応答の収束速度が速くなる効果がある。
【０３２３】
また、目標観測装置から入力される観測ベクトルに基づいて追尾目標の航跡を算出するための目標追尾装置であって、平滑ベクトルの計算結果を格納するための平滑ベクトル用メモリと、平滑誤差共分散行列の計算結果を格納するための平滑誤差共分散行列用メモリと、前時刻の平滑ベクトルを用いて現時刻の予測ベクトルを算出する予測ベクトル算出部と、駆動雑音共分散行列を設定する駆動雑音共分散行列設定部と、前時刻の平滑誤差共分散行列の計算結果と前記駆動雑音共分散行列の値とを用いて現時刻の予測誤差共分散行列を算出する予測誤差共分散行列算出部と、前記観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列を設定する観測雑音共分散行列設定部と、ドップラシフトを考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタへの切り替えタイミングを出力する切り替え制御部と、この切り替え制御部からのフィルタの切り替え時刻情報を入力とし、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より後は、前記予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出し、後記ゲート用予測観測ベクトル算出部、後記残差共分散行列算出部、後記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、後記平滑誤差共分散行列算出部、後記ゲイン行列算出部、に出力し、切り替わる時刻より前は、ドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出し、後記ゲート用予測観測ベクトル算出部、後記残差共分散行列算出部、後記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、後記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、後記平滑誤差共分散行列算出部、後記ゲイン行列算出部、に出力し、切り替わる時刻には、後記ゲート用予測観測ベクトル算出部、後記残差共分散行列算出部、にドップラシフトを考慮しない観測モデルを算出及び出力し、後記ゲイン行列算出部、にドップラシフトを考慮した観測行列を算出及び出力する観測行列算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記観測雑音共分散行列、及び前記観測行列を用いて残差共分散行列を算出する前記残差共分散行列算出部と、前記予測ベクトル及び前記観測行列を用いて、ゲート判定部で用いる予測観測ベクトルを算出する前記ゲート用予測観測ベクトル算出部と、前記予測観測ベクトル及び前記観測ベクトルを用いて残差ベクトルを算出するとともに、前記残差共分散行列を用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行う前記ゲート判定部と、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻より前及び後は、予測ベクトル算出部からの予測ベクトル及び観測行列算出部からの入力である観測行列より、平滑ベクトル算出部で用いる予測観測ベクトルを算出し、ドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタに切り替わる時刻では、予測ベクトル算出部からの予測ベクトルより、平滑ベクトル算出部で用いる予測観測ベクトルを算出する前記平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部と、前記予測誤差共分散行列、前記残差共分散行列、及び前記観測行列をもちいてフィルタのゲイン行列を算出する前記ゲイン行列算出部と、前記残差ベクトル、前記予測ベクトルおよび前記ゲイン行列をもちいて前記平滑ベクトルを算出する前記平滑ベクトル算出部と、前記観測雑音共分散行列、前記予測誤差共分散行列、及び前記観測行列とを用いて前記平滑誤差共分散行列を算出する前記平滑誤差共分散行列算出部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置およびこれに基づく目標追尾方法としたので、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、ゲート用予測観測ベクトルの算出においてドップラシフトを考慮しない観測モデルを用いることにより、ゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が短くなる効果がある。さらに、平滑ベクトルを算出する際の予測観測ベクトルに、上記で算出したゲート用予測観測ベクトルと異なり、ドップラシフトを考慮した観測モデルを用いることにより、残差ベクトルが大きくなり、切り替え時における平滑ベクトルの過渡応答の収束速度が速くなる効果がある。
【０３２４】
また、目標観測装置から入力される観測ベクトルに基づいて追尾目標の航跡を算出するための目標追尾装置であって、平滑ベクトルの計算結果を格納するための平滑ベクトル用メモリと、平滑誤差共分散行列の計算結果を格納するための平滑誤差共分散行列用メモリと、ドップラシフトを考慮しない観測モデルにより構成されたフィルタからドップラシフトを考慮した観測モデルにより構成されたフィルタへの切り替えタイミングを出力する切り替え制御部と、前時刻の平滑ベクトルを用いて現時刻の予測ベクトルを算出する予測ベクトル算出部と、駆動雑音共分散行列を設定する駆動雑音共分散行列設定部と、前時刻の平滑誤差共分散行列の計算結果と前記駆動雑音共分散行列の値とを用いて現時刻の予測誤差共分散行列を算出する予測誤差共分散行列算出部と、前記観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータを用いて観測雑音共分散行列を設定する観測雑音共分散行列設定部と、前記予測誤差共分散行列、前記観測雑音共分散行列、及び前記観測行列を用いて残差共分散行列を算出する残差共分散行列算出部と、前記切り替え制御部によるフィルタの切り替え時刻を入力とし、フィルタに用いる観測モデルに設定するドップラシフト時定数を算出し、後記観測行列算出部へ出力するフィルタ用ドップラシフト時定数算出部と、前記フィルタ用ドップラシフト時定数算出部からのドップラシフト時定数を入力とし、前記予測値を用いて、ドップラシフトを考慮した観測行列を算出する観測行列算出部と、前記予測ベクトル及び前記観測行列から予測観測ベクトルを算出する予測観測ベクトル算出部と、前記予測観測ベクトル及び前記観測ベクトルを用いて残差ベクトルを算出するとともに、前記残差共分散行列を用いて、前記観測ベクトルが前記追尾目標の探知データであるか否かのゲート判定を行うゲート判定部と、前記予測誤差共分散行列、前記残差共分散行列、及び前記観測行列をもちいてフィルタのゲイン行列を算出するゲイン行列算出部と、前記残差ベクトル、前記予測ベクトルおよび前記ゲイン行列をもちいて前記平滑ベクトルを算出する平滑ベクトル算出部と、前記観測雑音共分散行列、前記予測誤差共分散行列、及び前記観測行列とを用いて前記平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置およびこれに基づく目標追尾方法としたので、ドップラシフトを考慮しない観測モデルで構成されたフィルタから、ドップラシフトを考慮した観測モデルを考慮したフィルタへ切り替えを行う際に、ゲートの中心である予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が離れてしまう問題を改善するため、切り替え時に、観測モデルの用いるドップラシフト時定数を少しずつ変化させることにより、ゲート用予測観測ベクトルと観測ベクトルとの距離が、切り替え直前と切り替え直後において、急激に変化しなくなる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による目標追尾装置を示すブロック構成図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による目標追尾装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１における効果を示す概念図である。
【図４】  この発明の実施の形態２による目標追尾装置を示すブロック構成図である。
【図５】  この発明の実施の形態２による目標追尾装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図６】  この発明の実施の形態２における効果を示す概念図である。
【図７】  この発明の実施の形態３による目標追尾装置を示すブロック構成図である。
【図８】  この発明の実施の形態３による目標追尾装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図９】  この発明の実施の形態３における効果を示す概念図である。
【図１０】  この発明の実施の形態４による目標追尾装置を示すブロック構成図である。
【図１１】  この発明の実施の形態４による目標追尾装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１２】  この発明の実施の形態４における効果を示す概念図である。
【図１３】  この発明の実施の形態５による目標追尾装置を示すブロック構成図である。
【図１４】  この発明の実施の形態５による目標追尾装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１５】  この発明の実施の形態５における効果を示す概念図である。
【図１６】  この発明の実施の形態５におけるフィルタ用ドップラシフト時定数を説明するための図である。
【図１７】  従来のこの種の目標追尾装置を示すブロック構成図である。
【図１８】  従来の目標追尾装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１９】  この発明の実施の形態５における動作を説明するための概念図である。
【図２０】  北基準直交座標と極座標の定義を説明するための図である。
【図２１】  従来の技術におけるフィルタの切り替えを説明するための概念図である。
【符号の説明】
１０ａ  目標追尾装置、２０  目標観測装置、３０  航跡表示装置、１０１  予測観測ベクトル算出部、１０３  予測ベクトル算出部、１０５  平滑ベクトル用メモリ、１０７  ゲート判定部、１０９  平滑ベクトル算出部、１１１  残差共分散行列算出部、１１３  ゲイン行列算出部、１１５  観測雑音共分散行列設定部、１１７  予測誤差共分散行列算出部、１１９  駆動雑音共分散行列設定部、１２１  平滑誤差共分散行列算出部、１２３  平滑誤差共分散行列用メモリ、１２５，１２５ａ，１２５ｂ，１２５ｃ，１２５ｄ  観測行列算出部、１２７  切り替え制御部、１２９  ゲート用予測観測ベクトル算出部、１３１，１３１ａ，１３１ｂ  平滑ベクトル算出用予測観測ベクトル算出部、１３３  切り替え直前の擬似平滑値算出部、１３５  フィルタ用ドップラシフト時定数算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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