(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標の観測値に基づいて前記目標の追尾処理を行う追尾装置であって、
前記目標の２回目の観測値に対するフィルタゲインを設定する初期化ゲイン設定部と、
前記目標の観測値が１回目の場合、１回目の観測値に基づき、航跡情報として１回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する第１予測値を算出し、前記目標の観測値が２回目の場合、２回目の観測値と２回目の観測値に対する第１予測値と前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき、航跡情報として２回目の観測値に対する第１平滑値を算出し、前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインと観測誤差の分散とに基づき、航跡情報として２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列を算出する初期化処理部と、
前記初期化処理部により算出された２回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列とを入力して、前記目標の３回目以降の観測値に対する第２予測値を算出すると共に、前記目標の観測値がｋ（ｋは３以上）回目の場合、ｋ回目の観測値とｋ回目の観測値に対する第２予測値と平滑誤差共分散行列に基づき算出されたｋ回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき、航跡情報としてｋ回目の観測値に対する第２平滑値とｋ回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列を算出するフィルタリング処理部と、
前記第１予測値又は前記第２予測値と前記観測値とに基づき目標の相関を判断する相関処理部と、
を備えることを特徴とする追尾装置。
【請求項２】
前記初期化処理部は、１回目の観測値に対する観測誤差の分散と２回目の観測値に対する観測誤差の分散とが異なる値を有する場合に、前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインと１回目の観測値に対する観測誤差の分散と２回目の観測値に対する観測誤差の分散とに基づいて２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列を算出することを特徴とする請求項１記載の追尾装置。
【請求項３】
前記フィルタリング処理部は、前記初期化処理部により算出された２回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列とを初期値に用いるカルマンフィルタであるとともに、３回目以降の観測値に対する第２予測値と３回目以降の観測値に対する予測誤差共分散行列とを算出し、前記予測誤差共分散行列と観測誤差の分散とに基づきフィルタゲインを更新し、更新された前記フィルタゲインと前記観測値と前記第２予測値とに基づく３回目以降の観測値に対する第２平滑値と、更新された前記フィルタゲインと前記予測誤差共分散行列とに基づく３回目以降の観測値に対する平滑誤差共分散行列とを算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の追尾装置。
【請求項４】
目標の観測値に基づいて前記目標の追尾処理を行う追尾装置であって、
前記目標の２回目の観測値に対するフィルタゲインを設定する初期化ゲイン設定部と、
前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインと観測回数とに対応するフィルタゲインの情報を記憶するテーブルを参照して、前記目標の２回目以降の観測値に対するフィルタゲインを設定するフィルタゲイン設定部と、
前記目標の観測値が１回目の場合、１回目の観測値に基づき、航跡情報として前記目標の１回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する第１予測値とを算出する初期化処理部と、
前記目標の３回目以降の観測値に対する第２予測値を算出すると共に、前記目標の観測値が２回目の場合、２回目の観測値と前記初期化処理部からの２回目の観測値に対する第１予測値と前記フィルタゲイン設定部からの２回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき、航跡情報として第２平滑値を算出し、前記目標の観測値がｋ（ｋは３以上）回目の場合、ｋ回目の観測値とｋ回目の観測値に対する第２予測値と前記フィルタゲイン設定部からのｋ回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき、航跡情報として第２平滑値を算出するフィルタリング処理部と、
前記第１予測値又は前記第２予測値と前記観測値とに基づき目標の相関を判断する相関処理部と、
を備えることを特徴とする追尾装置。
【請求項５】
前記フィルタゲイン設定部は、前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインと観測誤差の分散とに基づいて算出される平滑誤差共分散行列をカルマンフィルタの初期値とした場合に導き出される前記カルマンフィルタのフィルタゲインの情報を予めテーブルに記憶することを特徴とする請求項４記載の追尾装置。
【請求項６】
前記フィルタゲイン設定部は、前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインと１回目の観測値に対する観測誤差の分散と２回目の観測値に対する観測誤差の分散とに基づいて算出される平滑誤差共分散行列をカルマンフィルタの初期値とした場合に導き出される前記カルマンフィルタのフィルタゲインの情報を予めテーブルに記憶することを特徴とする請求項４記載の追尾装置。
【請求項７】
前記フィルタリング処理部は、前記初期化処理部により算出された第１予測値を初期値に用いるαβフィルタであるとともに、前記目標の３回目以降の観測値に対する第２予測値を算出し、前記目標の観測値が２回目の場合、２回目の観測値と前記初期化処理部からの２回目の観測値に対する第１予測値と前記フィルタゲイン設定部からの２回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき第２平滑値を算出し、前記目標の観測値がｋ（ｋは３以上）回目の場合、ｋ回目の観測値とｋ回目の観測値に対する第２予測値と前記フィルタゲイン設定部からのｋ回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき第２平滑値を算出することを特徴とする請求項４乃至請求項６のいずれか１項に記載の追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標の観測値に基づき目標を追尾する追尾装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、移動している目標を検出して追尾する追尾装置が知られている（例えば、非特許文献１参照）。従来の追尾装置は、例えばレーダ等に用いられる電波センサや赤外センサ等を有する観測装置により得られた観測結果に基づき、目標の追尾処理を行う。図７は、従来の追尾装置の構成を示すブロック図である。図７に示すように、従来の追尾装置は、相関処理部１、トラックファイルメンテナンス部２、フィルタリング処理部３、初期化処理部４、追尾制御部５、及びトラックファイル１１で構成される。
【０００３】
相関処理部１は、目標が観測された場合に、フィルタリング処理部３又は初期化処理部４により算出された予測値と入力された観測値とに基づき目標の相関を判断する。具体的な相関の判断方法については、後述する。
【０００４】
トラックファイルメンテナンス部２は、トラックファイル１１に記憶された航跡情報を管理する。具体的な管理方法については後述する。
【０００５】
フィルタリング処理部３は、目標の過去の航跡情報に基づき目標が到達すると予測される位置を示す予測値を算出するとともに、観測値と予測値とに基づき平滑値を算出して相関のある目標に対する航跡情報を生成する。また、フィルタリング処理部３は、算出した平滑値を航跡情報の１つとしてトラックファイル１１に出力する。
【０００６】
なお、観測値が新規に発見された目標である場合、目標の過去の航跡情報は存在しない。そこで、初期化処理部４は、フィルタに用いる初期値を算出するとともに、フィルタリング処理部３によるフィルタリング処理が可能となるまでの間に、観測値に基づき平滑値及び予測値を算出する。具体的な算出方法は、後述する。
【０００７】
追尾制御部５は、外部とのインターフェースを行い、必要な情報を各部へ出力する。
【０００８】
トラックファイル１１は、フィルタリング処理部３により生成された目標に関する航跡情報を記憶する。このトラックファイル１１は、位置や速度等の航跡情報の他に、観測回数やフィルタリング処理に用いるフィルタゲインに関する情報を記憶する。
【０００９】
次に、上述のように構成された従来の追尾装置の作用を説明する。図８は、従来の追尾装置の処理の流れを示すフローチャート図である。
【００１０】
最初に、観測値が追尾装置の相関処理部１に入力される（ステップＳ２０１）。相関処理部１は、フィルタリング処理部３又は初期化処理部４により算出された予測値と入力された観測値とに基づき目標の相関を判断する。具体的には、相関処理部１は、フィルタリング処理部３又は初期化処理部４から出力された予測値を中心にゲートを開き、観測値がゲート内にあるか否かを判定するゲーティング処理を行う（ステップＳ２０３）。なお、ゲートは、目標が到達すると予測される範囲を示すものであるため、ゲートの範囲や形状は、追尾装置に観測値を入力するレーダ装置等の観測精度に左右される。一般的には、角度方向の観測精度よりも距離方向の観測精度が高いため、ゲートの形状は楕円形状になる場合が多い。
【００１１】
さらに、相関処理部１は、ゲート内の観測値とゲートを一対一に対応させる連結処理を行う（ステップＳ２０５）。これにより、過去の目標の航跡情報と連続した値であるか否かを判断し、判断結果をトラックファイルメンテナンス部２に出力する。
【００１２】
トラックファイルメンテナンス部２は、相関処理部１により入力された判断結果に基づき、トラックファイル１１に記憶された航跡情報を管理、すなわちトラックファイルメンテナンス処理を行う（ステップＳ２０７）。まず、トラックファイルメンテナンス部２は、いずれのゲートにも対応しない観測値があった場合、新しい目標が発生したと判断して、その目標に対応する航跡情報を新たにトラックファイル１１に作成する。
【００１３】
またトラックファイルメンテナンス部２は、過去の航跡情報がトラックファイル１１に記憶されているにもかかわらず、ゲート内に観測値が入らず、且つその状態が連続した場合に、目標が失われたとしてトラックファイル１１により記憶された該当する目標に対する航跡情報を削除する。
【００１４】
ステップＳ２０７において、新たな目標が観測され、その目標に対応する航跡情報がトラックファイル１１に作成された場合、初期化処理部４及びフィルタリング処理部３は、その目標に対する観測が３回以上行われたか否かを判断し（ステップＳ２０９）、３回以上行われていない場合に、初期化処理部４は、初期化処理を行う（ステップＳ２１３）。ここで、目標が１次元空間の等速直線運動モデルであると仮定すると、運動モデルは、以下の式で表される。
【数１】
0004940062.tif 000002
0004940062.tif 000003
ｘ（ｋ）と速度ｖ（ｋ）からなる。
【数２】
0004940062.tif 000004
0004940062.tif 000005
で表される。
【数３】
0004940062.tif 000006
また、目標の観測モデルは、以下の式で表される。
【数４】
0004940062.tif 000007
ここで、ｙ（ｋ）は、ｋ回目の観測値である。また、ｗ（ｋ）は、ｋ回目の観測誤差で
0004940062.tif 000008
【数５】
0004940062.tif 000009
観測１回目の場合には観測が３回以上行われていないため（ステップS２０９）、初期化処理部４は、ステップS２１３において、以下の式に基づき、１回目の観測値に対する平
0004940062.tif 000010
【数６】
0004940062.tif 000011
次に、初期化処理部４及びフィルタリング処理部３は、その目標に対する観測が２回以上行われたか否かを判断し（ステップＳ２１５）、２回以上行われていない場合に、初期化処理部４は、初期化処理を行う（ステップＳ２１９）。ここで、観測１回目の場合、初期化
0004940062.tif 000012
出する。
【数７】
0004940062.tif 000013
0004940062.tif 000014
｜１）とは、同じ値となる。次に、観測２回目の場合、初期化処理部４は、ステップS２
0004940062.tif 000015
【数８】
0004940062.tif 000016
ここで、Rは、観測誤差の分散である。なお、追尾制御部５は、目標の位置、外部から入力されるセンサーの諸元等に基づいて観測誤差の分散Rを算出し、フィルタリング処理部３に出力する。
【００１５】
その際、観測２回以上であるため（ステップS２１５）、フィルタリング処理部３は、フィルタリング処理を行う（ステップS２１７）。なお、フィルタリング処理部３は、カルマンフィルタを用いてフィルタリング処理を行うものとする。具体的には、フィルタリング
0004940062.tif 000017
【数９】
0004940062.tif 000018
0004940062.tif 000019
ング処理部３は、ステップS２１７において、目標の過去の航跡情報に基づき目標が到達すると予測される位置を示す予測値を算出する。
【数１０】
0004940062.tif 000020
ここで、目標の過去の航跡情報は、トラックファイル１１に目標ごとに記憶されている。
【００１６】
次に、３回以上の観測が行われた場合について述べる。ステップS２０９において、観測３回以上の判断がされると、フィルタリング処理部３は、フィルタリング処理を行う（ステップS２１１）。ステップS２１１において、フィルタリング処理部３は、相関処理部１により連結が取れた観測値（過去の目標の航跡情報と連続した値であると判断された観測値）と予測値を用いて、平滑値を算出する。また、フィルタリング処理部３は、算出された平滑値をトラックファイル１１に出力する。ここで、ｋ回目（ｋ；３以上）の目標の観
0004940062.tif 000021
【数１１】
0004940062.tif 000022
0004940062.tif 000023
また、トラックファイル１１は、フィルタリング処理部３又は初期化処理部４により生成された航跡情報を記憶する。ここで、航跡情報は、追尾している目標に関する情報データを示し、位置、速度等の情報の他、観測回数やフィルタリング処理のフィルタゲインに関する情報等を含む。
【００１７】
図９は、従来の追尾装置における予測値の算出処理と平滑値の算出処理の関係を示す図である。図９に示すように、従来の追尾装置は、追尾処理を周期的に行って観測値を取得し、カルマンフィルタによるフィルタリング処理を用いて、平滑値の算出処理と予測値の算出処理を再帰的に実施している。その際、初期化処理部４は、カルマンフィルタで用いる初期値を算出するとともに、カルマンフィルタによるフィルタリング処理が可能となるまでの間に、平滑値の算出処理と予測値の算出処理とを行う。
【００１８】
また、特許文献１には、追尾初期化において現サンプリングにおける信頼度を計算する際に、過去のサンプリングにおける推定誤差も含めることにより、過去のサンプリングにおいて推定誤差の大きい航跡の仮説の信頼度を小さくし、追尾している航跡と目標の対応をとる際の誤りを少なくした目標追尾装置が記載されている。この目標追尾装置によれば、目標航跡についてスムージング処理を行った後、各サンプルにおける信頼度を算出し、信頼度の平均値を評価基準として使用することにより追尾初期化において、航跡と目標の対応をとる際の誤りを少なくすることができ、追尾初期化の性能が改善される。
【特許文献１】特開２０００−１９９７８８号公報
【非特許文献１】“改訂  レーダ技術”，吉田孝監修，電子情報通信学会，１９９６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
しかしながら、上述した従来の追尾装置は、新規に観測された目標を追尾する際、１回目の観測値から目標の速度情報を得ることができない。したがって、（６）式に示したように、１回目の観測時における速度は０であるといった初期値を代入することになる。
【００２０】
また、観測２回目において得られた目標の速度情報は、（４）式及び（８）式に示すように観測誤差の影響により誤差を有する。観測誤差による影響は、観測回数が増加するにつれて減少して行くが、観測回数の少ない追尾の初期段階では、追尾が不安定であると言う問題がある。
【００２１】
図１０は、従来の追尾装置における観測回数に対する予測誤差共分散行列の位置成分P１１（ｋ｜ｋ−１）を実線により示す図である。なお、破線で示された本発明の追尾装置のおける観測回数に対する予測誤差共分散行列の位置成分については、後述する。図１０の実線で示すように、予測誤差共分散行列P１１（ｋ｜ｋ−１）成分は、観測３回目が最も大きく、観測誤差の分散Rの５倍であり、観測回数が増加するにつれて徐々に減少する。予測誤差共分散行列P１１（ｋ｜ｋ−１）成分は、予測誤差の位置のランダム成分を表し、この値が大きいことは、追尾が不安定になる要因の一つである。
【００２２】
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するもので、追尾の初期段階から予測誤差を少なくして、安定した目標の追尾を行うことができる追尾装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明に係る追尾装置は、上記課題を解決するために、目標の観測値に基づいて前記目標の追尾処理を行う追尾装置であって、目標の２回目の観測値に対するフィルタゲインを設定する初期化ゲイン設定部と、目標の観測値が１回目の場合、１回目の観測値に基づき、航跡情報として１回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する第１予測値を算出し、前記目標の観測値が２回目の場合、２回目の観測値と２回目の観測値に対する第１予測値と前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき、航跡情報として２回目の観測値に対する第１平滑値を算出し、前記初期化ゲイン設定部により設定された２回目の観測値に対するフィルタゲインと観測誤差の分散とに基づき、航跡情報として２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列を算出する初期化処理部と、前記初期化処理部により算出された２回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列とを入力して、前記目標の３回目以降の観測値に対する第２予測値を算出すると共に、前記目標の観測値がｋ（ｋは３以上）回目の場合、ｋ回目の観測値とｋ回目の観測値に対する第２予測値と平滑誤差共分散行列に基づき算出されたｋ回目の観測値に対するフィルタゲインとに基づき、航跡情報としてｋ回目の観測値に対する第２平滑値とｋ回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列を算出するフィルタリング処理部と、前記第１予測値又は前記第２予測値と前記観測値とに基づき目標の相関を判断する相関処理部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、追尾の初期段階から予測誤差を少なくして、安定した目標の追尾を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の追尾装置の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。
【実施例１】
【００２６】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施例１の追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、図１及び後述の実施例２の形態を示す図において、従来例の図７における構成要素と同一ないし均等のものは、前記と同一符号を以て示し、重複した説明を省略する。
【００２７】
この追尾装置は、目標の観測値に基づいて目標の追尾処理を周期的に行う。図１に示すように、従来の追尾装置と異なる点は、初期化ゲイン設定部６を備えている点である。その他の構成は、従来の追尾装置と同様である。
【００２８】
初期化ゲイン設定部６は、新たに観測された目標に対して使用するフィルタゲインの初期値を設定する。具体的には、初期化ゲイン設定部６は、同一の目標に対する２回目の観測値に対応するフィルタゲインを設定する。
【００２９】
初期化処理部４ａは、観測値に基づく目標の追尾が初期段階である場合に、観測値に基づき目標が到達すると予測される位置を示す第１予測値を算出するとともに、観測値に基づき第１平滑値を算出し、第１平滑値を含む相関のある目標に対する航跡情報を生成する。
【００３０】
具体的には、初期化処理部４ａは、２回目の観測値に対する第１予測値と、１回目の観測値に対する第１平滑値と、初期化ゲイン設定部により設定されたフィルタゲインの初期値と観測値とに基づく２回目の観測値に対する第１平滑値と、初期化ゲイン設定部により設定されたフィルタゲインの初期値と観測誤差の分散とに基づく２回目の観測値に対する平滑誤差共分散行列を算出する。
【００３１】
フィルタリング処理部３は、観測値に基づく目標の追尾が初期段階でない場合に、目標の過去の航跡情報に基づき目標が到達すると予測される位置を示す第２予測値を算出するとともに、第２予測値と観測値とに基づき第２平滑値を算出し、第２平滑値を含む相関のある目標に対する航跡情報を生成する。
【００３２】
具体的には、フィルタリング処理部３は、初期化処理部４ａにより算出された第１平滑値と平滑誤差共分散行列とを初期値に用いるカルマンフィルタであるとともに、３回目以降の観測値に対する第２予測値と３回目以降の観測値に対する予測誤差共分散行列とを算出し、予測誤差共分散行列と観測誤差の分散とに基づきフィルタゲインを更新し、更新されたフィルタゲインと観測値と第２予測値とに基づく３回目以降の観測値に対する第２平滑値と、更新されたフィルタゲインと予測誤差共分散行列とに基づく３回目以降の観測値に対する平滑誤差共分散行列とを算出する。
【００３３】
また、相関処理部１は、第１予測値又は第２予測値と観測値とに基づき目標の相関を判断する。
【００３４】
次に、上述のように構成された本実施の形態の追尾装置の作用を説明する。図２は、本実施例の形態の追尾装置の処理の流れを示すフローチャート図である。基本的には、図８で説明した従来の追尾装置の処理の流れと同様である。ただし、ステップＳ１１３とステップＳ１１９における初期化処理が異なる。それに伴い、ステップＳ１１１とステップＳ１１７におけるフィルタリング処理の際の平滑値の算出に違いが出る。
【００３５】
最初に、観測値が追尾装置の相関処理部１に入力される（ステップＳ１０１）。相関処理部１は、フィルタリング処理部３により算出された第２予測値又は初期化処理部４ａにより算出された第１予測値と入力された目標の観測値とに基づき目標の相関を判断する。第１予測値及び第２予測値については後述する。相関処理部１によるゲーティング処理（ステップＳ１０３）及び連結処理（ステップＳ１０５）は、従来と同様である。
【００３６】
トラックファイルメンテナンス部２によるトラックファイルメンテナンス処理（ステップＳ１０７）も、従来と同様であり、重複した説明を省略する。
【００３７】
ステップＳ１０７において、新たな目標が観測され、その目標に対応する航跡情報がトラックファイル１１に作成された場合、初期化処理部４ａ及びフィルタリング処理部３は、その目標に対する観測が３回以上行われたか否かを判断し（ステップＳ１０９）、３回以上行われていない場合に、初期化処理部４ａは、初期化処理を行う（ステップＳ１１３）。
【００３８】
新たな目標を観測した場合（観測１回目）、初期化処理部４ａは、１回目の観測値に対する第１平滑値を算出する。ここで、１回目の観測値に対する第１平滑値である平滑ベクトル
0004940062.tif 000024
は、第１平滑値を含む相関のある目標に対する航跡情報を生成し、トラックファイル１１に出力する。
【００３９】
次に、初期化処理部４ａ及びフィルタリング処理部３は、その目標に対する観測が２回以上行われたか否かを判断し（ステップＳ１１５）、２回以上行われていない場合に、初期化処理部４ａは、初期化処理を行う（ステップＳ１１９）。ここで、観測１回目の場合、初
0004940062.tif 000025
を従来と同様に（７）式を用いて算出する。
【００４０】
次に、観測２回目の場合、初期化ゲイン設定部６は、ステップＳ１１３において、同一
0004940062.tif 000026
部４ａに出力する。
【数１２】
0004940062.tif 000027
初期化ゲイン設定部６は、例えば、追尾制御部５を経由して外部から指示された値をフ
0004940062.tif 000028
定部６は、近距離の場合には大きなフィルタゲインとし、遠距離の場合には小さなフィルタゲインとする。
【００４１】
初期化処理部４ａは、ステップS１１３において、初期化ゲイン設定部６により設定されたフィルタゲインの初期値と観測値とに基づく２回目の観測値に対する第１平滑値であ
0004940062.tif 000029
｜２）を算出する。
【数１３】
0004940062.tif 000030
ここで、ｙ（１）は、１回目の観測値である。また、ｙ（２）は、２回目の観測値である。さらに、Ｒは、追尾制御部５により出力される観測誤差の分散である。なお、（１８）
0004940062.tif 000031
Ｋ１とＫ２とに略記されている。また、Ｋ１＝１であり、Ｋ２＝１／ｔである場合に、（１８）
0004940062.tif 000032
｜２）とは、（８）式及び（９）式に示される従来技術の結果と一致する。
【００４２】
0004940062.tif 000033
目標に対する航跡情報として生成し、トラックファイル１１に出力する。
【００４３】
次に、観測２回以上であるため（ステップS１１５）、フィルタリング処理部３は、フィルタリング処理を行う（ステップS１１７）。本実施例において、フィルタリング処理部３は、初期化処理部４ａにより算出された第１平滑値と平滑誤差共分散行列とを初期値に用いるカルマンフィルタである。ここで、フィルタリング処理部３は、３回目の観測値に対
0004940062.tif 000034
従来と同様に（１０）式及び（１１）式を用いて算出する。
【００４４】
なお、観測２回目以降の場合、フィルタリング処理部３は、ステップＳ１１７において、３回目以降の観測値に対する第２予測値と３回目以降の観測値に対する予測誤差共分散行列とを従来と同様に（１２）式及び（１３）式を用いて算出する。
【００４５】
次に、３回以上の観測が行われた場合について述べる。ステップS１０９において、観測３回以上の判断がされると、フィルタリング処理部３は、フィルタリング処理を行う（ステップS１１１）。ｋ回目（ｋ；３以上）の目標の観測値に対し、フィルタリング処理部３
0004940062.tif 000035
｜ｋ）を（１６）式を用いて算出する。その後、ステップＳ１１５、ステップＳ１１７に進み、当該追尾装置は、上述した動作を行う。
【００４６】
すなわち、フィルタリング処理部３は、観測３回目以降の観測値に対応する平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列と予測ベクトル及び予測誤差共分散行列を（１２）式乃至（１６）式を用いて再帰的に算出できる。
【００４７】
なお、上記においては、観測１回目と観測２回目の観測誤差の分散が等しいとしたが、センサーの信号処理諸元が観測１回目と観測２回目以降とで異なる等の場合、観測１回目の観測誤差の分散Ｒ（１）と観測２回目の観測誤差の分散Ｒ（２）とは、互いに異なる値を有する。
【００４８】
追尾制御部５は、目標の位置、外部から入力されるセンサーの信号処理諸元等に基づいて、観測１回目の観測誤差の分散Ｒ（１）と観測２回目の観測誤差の分散Ｒ（２）とを算出し、初期化処理部４ａに出力する。
【００４９】
初期化処理部４ａは、１回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（１）と２回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（２）とが異なる値を有する場合に、初期化ゲイン設定部６により設定されたフィルタゲインの初期値と１回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（１）と２回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（２）とに基づいて２回目の観測値に
0004940062.tif 000036
【数１４】
0004940062.tif 000037
0004940062.tif 000038
Ｋ１とＫ２とに略記されている
１回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（１）と２回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（２）とが異なる値を有する場合で、且つ３回以上の観測が行われた場合、フィルタリング処理部３は、フィルタリング処理を行う（ステップS１１１）。ｋ回目（ｋ；３以上）の目標の観測値に対し、フィルタリング処理部３は、予測誤差共分散行列と観測誤差
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式に用いられている観測誤差の分散Ｒは、信号対雑音比の関数であり、信号対雑音比は、センサーの信号処理諸元、目標距離等によって変化する。追尾観測時間間隔に対して目標距離の変化率は小さいため、観測２回目以降のセンサーの信号処理諸元が等しいとすると、追尾の初期段階における観測誤差の分散Ｒは、２回目の観測値に対する観測誤差の分散Ｒ（２）に等しいとみなせる。なお、長時間の追尾のように目標距離が大きく変化する場合、周期的に観測誤差の分散Ｒを更新する必要がある。
【００５０】
上述のとおり、本発明の実施例１の形態に係る追尾装置によれば、フィルタゲインの初期値の設定が可能な初期化ゲイン設定部６を備えることにより、追尾の初期段階から予測誤差を少なくして、安定した目標の追尾を行うことができる。
【００５１】
0004940062.tif 000040
の成分Ｋ１（２）をパラメータとした場合の、追尾の初期段階における予測誤差共分散行
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うに、初期化ゲイン設定部６を用いてフィルタゲインＫ１（２）成分の値を従来の値である１よりも小さな値に設定することにより、予測誤差共分散行列P１１（ｋ｜ｋ−１）成分は小さくすることができる。上述したように、予測誤差共分散行列P１１（ｋ｜ｋ−１）成分は、予測誤差の位置のランダム成分を表すため、この値を小さくすることで、安定した目標の追尾が可能となる。
【００５２】
また、図１０は、本発明の実施例１の追尾装置における観測回数に対する予測誤差共分散行列の位置成分P１１（ｋ｜ｋ−１）を破線により示す。ここで、２回目の観測値のフィ
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誤差共分散行列P１１（ｋ｜ｋ−１）成分は、観測３〜４回目が最も大きく、観測誤差の分散Ｒの等倍であり、実線で示す従来の予測誤差共分散行列P１１（ｋ｜ｋ−１）成分に比べて非常に小さな値となるので、目標の追尾の安定性を向上できる。
【００５３】
また、観測１回目の観測誤差の分散Ｒ（１）と観測２回目の観測誤差の分散Ｒ（２）とが互いに異なる値を有する場合でも、初期化処理部４ａは、（２０）式を用いて２回目の観
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て、当該追尾装置は、カルマンフィルタによる安定したフィルタリング処理ができる。
【実施例２】
【００５４】
次に実施例２の形態に係る追尾装置について説明する。図４は、本発明の実施例２の追尾装置の構成を示すブロック図である。図１に示した実施例１の追尾装置の構成と異なる点は、フィルタゲイン設定部７を新たに備えた点である。
【００５５】
フィルタゲイン設定部７は、初期化ゲイン設定部６により設定されたフィルタゲインの初期値と観測回数とに対応するフィルタゲインの情報を記憶するテーブルを参照してフィルタゲインを設定する。
【００５６】
また、フィルタゲイン設定部７は、２回目の観測値に対するフィルタゲインと観測誤差の分散とに基づいて算出される平滑誤差共分散行列をカルマンフィルタの初期値とした場合に導き出されるカルマンフィルタのフィルタゲインの情報を予めテーブルに記憶する。
【００５７】
初期化処理部４ｂは、１回目の観測値に対する第１平滑値と２回目の観測値に対する第１予測値とを算出する。
【００５８】
フィルタリング処理部３ａは、初期化処理部４ｂにより算出された第１予測値を初期値に用いるαβフィルタであるとともに、３回目以降の観測値に対する第２予測値を算出し、第１予測値又は第２予測値と観測値とフィルタゲイン設定部７により設定されたフィルタゲインとに基づき２回目以降の観測値に対する第２平滑値を算出する。
【００５９】
その他の構成は、実施例１と同様であり、重複した説明を省略する。
【００６０】
次に、上述のように構成された本実施の形態の追尾装置の作用を説明する。図５は、本発明の実施例２の形態の追尾装置の処理の流れを示すフローチャート図である。本施例において、フィルタリング処理部３ａは、フィルタリング処理にαβフィルタを用いるため、ステップＳ１１１ａにおける平滑値の算出方法が実施例１と異なる。
【００６１】
まず、ステップＳ１０１ａからステップＳ１０７ａまでの動作は、実施例１と同様であり、重複した説明を省略する。
【００６２】
ステップＳ１０７ａにおいて、新たな目標が観測され、その目標に対応する航跡情報がトラックファイル１１に作成された場合、初期化処理部４ｂ及びフィルタリング処理部３ａは、その目標に対する観測が２回以上行われたか否かを判断し（ステップＳ１０９）、２回以上行われていない場合に、初期化処理部４ｂは、初期化処理を行う（ステップＳ１１３ａ）。
【００６３】
新たな目標を観測した場合（観測１回目）、初期化処理部４ｂは、１回目の観測値に対する第１平滑値を算出する。ここで、１回目の観測値に対する第１平滑値である平滑ベクト
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第１平滑値を含む相関のある目標に対する航跡情報を生成し、トラックファイル１１に出力する。
【００６４】
次に、初期化処理部４ｂ及びフィルタリング処理部３ａは、その目標に対する観測が２回以上行われたか否かを判断し（ステップＳ１１５ａ）、２回以上行われていない場合に、初期化処理部４ｂは、初期化処理を行う（ステップＳ１１９ａ）。ここで、観測１回目の場
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｜１）を従来と同様に（７）式を用いて算出する。
【００６５】
次に、観測２回目の場合、初期化ゲイン設定部６は、ステップＳ１１１ａにおいて、フィルタゲインの初期値を設定する。その際、初期化ゲイン設定部６は、例えば、追尾制御部５を経由して外部から指示された値をフィルタゲインの初期値として設定する。あるいは、初期化ゲイン設定部６は、目標の位置に基づきフィルタゲインの初期値を設定することもできる。
【００６６】
本実施例において、当該追尾装置のフィルタリング処理部３ａは、実施例１と異なり、αβフィルタを用いてフィルタリング処理を行う。αβフィルタは、カルマンフィルタと比較して、（１４）式のフィルタゲインと（１３）式及び（１６）式の共分散行列の計算を必要としないため、演算負荷が軽い。しかしながら、αβフィルタは、別途フィルタゲインが入力される必要がある。一般的に、αβフィルタのフィルタゲインは、観測回数に依らない定数又は、観測回数が２以上の場合、以下の式で表される値が用いられる。
【数１５】
0004940062.tif 000046
しかしながら、本実施例においては、フィルタゲイン設定部７が、初期化ゲイン設定部６により設定されたフィルタゲインの初期値と観測回数とに対応するフィルタゲインの情報を記憶するテーブルを参照してフィルタゲインを設定する。
【００６７】
すなわち、フィルタゲイン設定部７は、２回目の観測値に対するフィルタゲインと観測誤差の分散とに基づいて算出される平滑誤差共分散行列をカルマンフィルタの初期値とした場合に導き出されるカルマンフィルタのフィルタゲインの情報を予めテーブルに記憶し、観測毎に、テーブルを参照してフィルタゲインを読み出し、フィルタリング処理部３ａに出力する。
【００６８】
図６は、本実施例の追尾装置のフィルタゲイン設定部によるフィルタゲインの情報を記憶するテーブルの１例を示す図である。図６（ａ）は、αβフィルタのフィルタゲインαを示し、例えばカルマンフィルタのフィルタゲインＫ１（ｋ）の情報を予め記憶したものである。図６（ｂ）は、αβフィルタのフィルタゲインβを示し、例えばカルマンフィルタのフィルタゲインＫ２（ｋ）に追尾間隔ｔを乗じた値の情報を予め記憶したものである。
【００６９】
観測２回目の場合、フィルタリング処理部３ａは、初期化処理部４ｂにより算出された第１予測値と観測値とフィルタゲイン設定部７により設定されたフィルタゲインとに基づき２回目の観測値に対する第２平滑値を以下の式に基づき算出する（ステップＳ１１１ａ）。
【数１６】
0004940062.tif 000047
なお、観測３回目以降の場合、フィルタリング処理部３ａは、３回目以降の観測値に対する第２予測値と観測値とフィルタゲイン設定部７により設定されたフィルタゲインとに基づき３回目以降の観測値に対する第２平滑値を算出する（ステップＳ１１１ａ）。
【００７０】
フィルタリング処理部３ａは、フィルタゲイン設定部７により出力されたフィルタゲインを用いることにより、演算負荷の大きな共分散行列等の演算を行うことなく、カルマンフィルタに近い性能を実現することができる。
【００７１】
また、フィルタリング処理部３ａは、算出した第２平滑値や、観測回数等の情報を、相関のある目標に対する航跡情報として生成し、トラックファイル１１に出力する。
【００７２】
次に、観測２回以上であるため（ステップS１１５ａ）、フィルタリング処理部３ａは、フィルタリング処理を行う（ステップS１１７ａ）。具体的には、フィルタリング処理部３ａは、３回目の観測値に対する第２予測値を以下の式に基づき算出する。
【数１７】
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なお、上記においては、観測１回目と観測２回目の観測誤差の分散が等しいとしたが、センサーの信号処理諸元が観測１回目と観測２回目以降とで異なる等の場合、観測１回目の観測誤差の分散Ｒ（１）と観測２回目の観測誤差の分散Ｒ（２）とは、互いに異なる値を有する。
【００７３】
観測１回目の観測誤差の分散Ｒ（１）と観測２回目の観測誤差の分散Ｒ（２）とが大きく異なる場合、フィルタゲイン設定部が参照するテーブルのサイズは大きなものとなるが、フィルタゲイン設定部７は、２回目の観測値に対するフィルタゲインと１回目の観測値に対する観測誤差の分散と２回目の観測値に対する観測誤差の分散とに基づいて算出される平滑誤差共分散行列をカルマンフィルタの初期値とした場合に導き出されるカルマンフィルタのフィルタゲインの情報を予めテーブルに記憶し、観測毎に、テーブルを参照してフィルタゲインを読み出し、フィルタリング処理部３ａに出力する（ステップＳ１１１ａ）。
【００７４】
なお、カルマンフィルタのフィルタゲインをフィルタゲイン設定部７が参照するテーブルに対して記憶させるタイミングは、追尾装置の起動時等、オフライン（追尾フィルタの動作中以外）であれば、いつでも良い。
【００７５】
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（ｋ）を更新し、航跡情報としてトラックファイル１１に出力するので、実施例１の追尾装置のフィルタリング処理部３又はトラックファイル１１が、カルマンフィルタのフィルタゲインをフィルタゲイン設定部７が参照するテーブルに対して記憶させる構成でもよい。そのような場合、まず当該追尾装置は、図４に示す本実施例の追尾装置の構成を有するが、実施例１と同様の動作を行う。したがって、フィルタリング処理部３ａは、カルマンフィルタとしてフィルタリング処理を行う。その後、フィルタゲインがテーブルに記憶されると、フィルタリング処理部３ａは、フィルタゲイン設定部７により設定されたフィルタゲインに基づき、αβフィルタとしてフィルタリング処理を行う。
【００７６】
また、フィルタゲイン設定部７は、テーブルを参照してフィルタゲインを設定する他に、近似式を用いてフィルタゲインを算出する構成でもよい。
【００７７】
上述のとおり、本発明の実施例２の形態に係る追尾装置によれば、実施例１の効果に加え、フィルタゲイン設定部７が予めテーブルに記憶されたフィルタゲインを参照して設定するので、フィルタリング処理部３ａは、演算負荷の大きな共分散行列等の演算を行うことなく、カルマンフィルタに近い性能を実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明に係る追尾装置は、レーダセンサーやソナーセンサー等の追尾装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の実施例１の形態の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１の形態の追尾装置の動作を示すフローチャート図である。
【図３】本発明の実施例１の形態の追尾装置における２回目の観測値のフィルタゲインＫ１（２）に対する予測誤差共分散行列の位置成分P１１（ｋ｜ｋ−１）を示す図である。
【図４】本発明の実施例２の形態の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施例２の形態の追尾装置の動作を示すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施例２の形態の追尾装置のフィルタゲイン設定部によるフィルタゲインの情報を記憶するテーブルの１例を示す図である。
【図７】従来の形態の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図８】従来の形態の追尾装置の動作を示すフローチャート図である。
【図９】従来の形態の追尾装置における予測値の算出処理と平滑値の算出処理の関係を示す図である。
【図１０】従来及び本発明の形態の追尾装置における観測回数に対する予測誤差共分散行列の位置成分P１１（ｋ｜ｋ−１）を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
１    相関処理部
２    トラックファイルメンテナンス部
３，３ａ    フィルタリング処理部
４，４ａ，４ｂ  初期化処理部
５    追尾制御部
６    初期化ゲイン設定部
７    フィルタゲイン設定部
１１  トラックファイル
【図１】
0004940062.tif 000050
【図２】
0004940062.tif 000051
【図３】
0004940062.tif 000052
【図４】
0004940062.tif 000053
【図５】
0004940062.tif 000054
【図６】
0004940062.tif 000055
【図７】
0004940062.tif 000056
【図８】
0004940062.tif 000057
【図９】
0004940062.tif 000058
【図１０】
0004940062.tif 000059