(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
上記観測手段の出力を入力し、上記Ｓ／Ｎ比最小値を用いて計算した探知データ数に依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）により、探知データ数に依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出し、算出した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、並びに入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、
上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項２】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
上記観測手段の出力と、後述の遅延手段が出力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを入力し、上記Ｓ／Ｎ比最小値を用いて計算した探知データ数に依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列とを用いて、探知データ数に依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出し、算出した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、並びに入力した探知データ、Ｓ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、
上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、
上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、
上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、
上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項３】
精ゲート内外判定手段から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数と、観測手段が出力した探知データ数により、上記観測手段及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段が使用しているＳ／Ｎ比最小値の値を変更し、上記観測手段及び上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段に通知するＳ／Ｎ比最小値制御手段とを備え、
上記観測手段及び上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段が、変更されたＳ／Ｎ比最小値を使用して処理を行う
ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の追尾装置。
【請求項４】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数に依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、並びに入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、
上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項５】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、後述の遅延手段からの現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトル、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数に依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、並びに入力した探知データ、Ｓ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、
上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、
上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、
上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、
上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項６】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出し、算出した残差共分散行列Ｅk 、並びに入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、
上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｅkにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項７】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、後述の遅延手段からの現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトル、並びに算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出し、算出した残差共分散行列Ｅk 、並びに入力した探知データ、Ｓ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、
上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｅk 及び現時刻の予測ベクトルにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、
上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、
上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、
上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項８】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分、及び上記観測手段から入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する観測誤差共分散行列最大値選択手段と、
上記観測誤差共分散行列最大値選択手段の出力を用いて、固定のサンプリング間隔Ｔint により、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項９】
目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、
レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分、上記観測手段から入力した探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに後述の遅延手段からの現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する観測誤差共分散行列最大値選択手段と、上記観測誤差共分散行列最大値選択手段の出力を用いて、固定のサンプリング間隔Ｔint により、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、
上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、
上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、
上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、
上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、
上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを
備えたことを特徴とする追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は目標追尾の高密度環境下における演算負荷を軽減する追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１１は、例えば、「Ｓａｍｕｅｌ  Ｓ．Ｂｌａｃｋｍａｎ，Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｔａｒｇｅｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｒａｄａｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ，Ｄｅｄｈａｍ，１９８６」ｐ８３−ｐ９２，特にｐ８８，４．２．２章（４．６）式に示された、ゲート判定法を持つ従来の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【０００３】
図１１において、１は観測手段、４は各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段、５は精ゲート内外判定手段、６はデータ更新手段、７は予測手段、８は遅延手段である。
【０００４】
図１２は図１１における観測手段１に係る座標系を説明する図である。図１２において、Ｏは観測手段１が備えているセンサ、Ｔは追尾目標、Ｒは追尾目標ＴとセンサＯの間の距離、ＥはセンサＯと追尾目標Ｔとを結ぶ線分ＯＴがＸ−Ｙ平面となす仰角、ＢはセンサＯと追尾目標Ｔとを結ぶ線分ＯＴのＸ−Ｙ平面への正射影ベクトルがＸ軸となす方位角である。さらに、［Ｒ，Ｅ，Ｂ］は極座標を示し、［Ｘ，Ｙ，Ｚ］は北基準直交座標を示す。以降、特に断りがない場合には、座標は北基準直交座標を示すことにする。
【０００５】
次に動作について説明する。
観測手段１は、探知データと探知データに付随する信号（ｓｉｇｎａｌ）対雑音比（ｎｏｉｓｅ）であるＳ／Ｎ比を、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知し、探知データと探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する。ここで、探知データの種類は、追尾対象目標の目標信号とそれ以外の不要信号があり、不要信号は、今後、クラッタと呼ぶこともある。
【０００６】
ここで、探知データをＤkjとし、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比をＳＮＲkjとする。添字ｋはサンプリング時刻を示し、添字ｊはサンプリング時刻ｋにおける探知データ数を示している。探知データＤkjは次の（１）式で示される。
【数１】
0003819237.tif 000002
【０００７】
上記（１）式において、ｏは観測値を示す添字で、ｋはサンプリング時刻を示す添字で、ｊは探知データ数を示す添字である。つまり、探知データＤkjはサンプリング時刻ｋにおけるｊ番目の探知データを示している。また、ｘokj は探知データＤkjのＸ座標成分を示し、同様にｙokj は探知データＤkjのＹ座標成分、ｚokj は探知データＤkjのＺ座標成分をそれぞれ示している。さらに、記号「’」はベクトル及び行列の転置を示す。
【０００８】
各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４は、観測手段１から得られる探知データＤkjと探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを入力し、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して出力する。ここで、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列をＳkj（ｔ）の添字ｋはサンプリング時刻を示し、添字ｊはｊ番目の探知データＤkjからのものであることを示し、（ｔ）は航跡番号を示している。
【０００９】
各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４は、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を、カルマンフィルタの理論に基づき次の（２）式より算出する。
【数２】
0003819237.tif 000003
上記（２）式において、Ｈは観測行列、Ｐpk（ｔ）は後述の予測手段７から遅延手段８を介して得られる航跡番号（ｔ）の予測誤差共分散行列、Ｒkj（ｔ）は北基準直交座標における航跡番号（ｔ）の観測誤差共分散行列を示している。
【００１０】
上記（２）式における観測行列Ｈは、次の（３）式のように示される。
【数３】
0003819237.tif 000004
【００１１】
また、上記（２）式における北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒkj（ｔ）は、次の（４）式で示される。
【数４】
0003819237.tif 000005
上記（４）式において、Λkjは極座標における観測誤差共分散行列であり、Γkj（ｔ）は、航跡番号（ｔ）のΛkjの変換行列である。
【００１２】
上記（４）式に示される、極座標における観測誤差共分散行列Λkjは、次の（５）式で示される。
【数５】
0003819237.tif 000006
【００１３】
上記（５）式において、σｒkjは距離の観測雑音の標準偏差、σｅkjは仰角の観測雑音の標準偏差、σｂkjは方位角の観測雑音の標準偏差を示す。距離観測雑音は平均０、分散σｒ2kjの正規分布に従う。同様にして、仰角観測雑音は平均０、分散σｅ2kjの正規分布に従い、方位角観測雑音は平均０、分散σｂ2kjの正規分布に従う。
【００１４】
上記（４）式における、航跡番号（ｔ）のΛkjの変換行列Γkj（ｔ）は、次の（６）式で示される。
【数６】
0003819237.tif 000007
上記（６）式におけるｒpk（ｔ），ｅpk（ｔ），ｂpk（ｔ）は、それぞれ、後述の予測手段７から遅延手段８を介して得られる予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ｘpk（ｔ），ｙpk（ｔ），ｚpk（ｔ）の極座標成分を示したものである。
【００１５】
また、ｒpk（ｔ），ｅpk（ｔ），ｂpk（ｔ）と、ｘpk（ｔ），ｙpk（ｔ），ｚpk（ｔ）の関係は、次の（７）式で示される。
【数７】
0003819237.tif 000008
【００１６】
上記（５）式における距離の観測雑音の標準偏差σｒkj、仰角の観測雑音の標準偏差σｅkj、方位角の観測雑音の標準偏差σｂkjは、Ｓ／Ｎ比ＳＮＲkjを用いて、次の（８）式、（９）式、（１０）式のように示すことができる。
【数８】
0003819237.tif 000009
上記（８）式、（９）式、（１０）式におけるαr ，αe ，αb は、レーダの送信信号の周波数、レーダの送信信号のバンド幅、レーダアンテナの有効開口径、及び光速から決定される正の定数である。
【００１７】
精ゲート内外判定手段５で使用する精ゲートは次の（１１）式で示される領域である。
【数９】
0003819237.tif 000010
上記（１１）式において、ＶＺpk（ｔ）は予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分を示し、（１１）式における上添字の「−１」は、行列の逆行列を示す記号である。
【００１８】
さらに、（１１）式におけるｄεは精ゲートの大きさを決めるゲートサイズパラメータである。このゲートサイズパラメータｄεは定数であり、ゲートサイズパラメータｄεの添字εは、精ゲート内に目標が存在する確率を示す。この精ゲート内に目標が存在する確率を、ゲート内確率、又はゲート内目標存在期待確率という。ここで、ゲートサイズパラメータｄεは、ゲート内確率εのときのゲートの大きさを示し、統計学でいうカイ２乗分布により、自由度と自分が設定したいゲート内確率εを事前に決め、カイ２乗密度関数、又はカイ２乗分布表より求める。
【００１９】
また、予測ベクトルＶＸpk（ｔ）は、次の（１２）式のように示される。
【数１０】
0003819237.tif 000011
（１２）式において、ｘpk（ｔ），ｙpk（ｔ），ｚpk（ｔ）は、Ｘ，Ｙ，Ｚの予測位置、ｄｘpk（ｔ），ｄｙpk（ｔ），ｄｚpk（ｔ）は、Ｘ，Ｙ，Ｚの予測位置における予測速度である。
【００２０】
上記（１１）式における予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ＶＺpk（ｔ）と、上記（１２）式の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）は、上記（３）式の観測行列Ｈを用いて、次の（１３）式の関係がある。
【数１１】
0003819237.tif 000012
【００２１】
上記（１１）式で示される精ゲートの大きさは、上記ゲートサイズパラメータｄεと各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）により決まる。次に、何故、ゲートサイズパラメータｄεと残差共分散行列Ｓkj（ｔ）により精ゲートの大きさが決まるかを、例を用いて説明する。以下、説明を簡便化するため、次の（１４）式、（１５）式のように、行列Ａ及びベクトルｘを仮定する。そうすると、上記（１１）式は、（１４）式、（１５）式より、次の（１６）式のように決まる。
【００２２】
【数１２】
0003819237.tif 000013
【００２３】
ここで、上記（１４）式における行列Ａは３行３列の正値対称行列なので、次の（１７）式、（１８）式が成立する。
【数１３】
0003819237.tif 000014
【００２４】
ここで、行列Ａを次の（１９）式のように、代数学による対角行列Ｂ、直交行列Ｃで対角化できたとする。
【数１４】
0003819237.tif 000015
【００２５】
上記（１９）式における対角行列Ｂは、次の（２０）式のように、行列Ａの固有値λ1 ，λ2 ，λ3 で示されるとする。ここで、上記（１８）式の関係より、固有値λ1 ，λ2 ，λ3 は、各々、λ1 ＞０，λ2 ＞０，λ3 ＞０である。
【数１５】
0003819237.tif 000016
【００２６】
上記（１９）式における直交行列Ｂは、行列Ａの固有ベクトルｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3 を用いて、次の（２１）式のように示される。ここで、ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3は各々３行１列のベクトルである。
【数１６】
0003819237.tif 000017
【００２７】
上記（２１）式における行列Ａの固有ベクトルｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3 には、次の（２２）式の関係がある。
【数１７】
0003819237.tif 000018
【００２８】
また、上記（２０）式は、上記（１９）式を用いて、次の（２３）式のように示される。
【数１８】
0003819237.tif 000019
【００２９】
ここで、上記（２３）式におけるＣｘの成分を、次の（２４）式のようにした場合には、上記（２３）式は、上記（２０）式、次の（２４）式を用いて、次の（２５）式のように示される。
【数１９】
0003819237.tif 000020
【００３０】
ここで、上記（１４）式、（２０）式より、行列Ａの固有値はλ1 ，λ2 ，λ3 なので、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の固有値は１／λ1 ，１／λ2 ，１／λ3 である。よって、上記（２５）式は、誤差楕円の半径が、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の固有値１／λ1 ，１／λ2 ，１／λ3 ，及びゲートサイズパラメータｄεにより決まることを示している。つまり、精ゲートの大きさは、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）とゲートサイズパラメータｄεにより決まる。そして、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）が大きいほど、また、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の逆行列が小さいほど、精ゲートの大きさは大きくなる。さらに、ゲートサイズパラメータｄεが大きいほど、精ゲートの大きさは大きくなる。
【００３１】
また、上記（１１）式の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ＶＺpk（ｔ）は精ゲートの中心を示し、（１１）式の右辺は、探知データＤkjと精ゲートの中心である予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ＶＺpk（ｔ）の各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）で正規化した距離を示している。
【００３２】
したがって、精ゲート内外判定手段５では、探知データＤkjと精ゲートの中心である予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ＶＺpk（ｔ）の各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）で正規化した距離が、ゲートサイズパラメータｄεより小さい場合、つまり、上記（１１）式を満たす探知データＤkjを目標信号の候補ａＤkjとして出力する。さらに、その目標信号の候補をａＤkjに対応する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列をａＳkj（ｔ）として出力する。さらに、予測ベクトＶＸpk（ｔ）ルの位置成分ＶＺpk（ｔ）を出力する。
【００３３】
ここで、探知データＤkjは観測手段１から得られ、精ゲートの中心である予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ＶＺpk（ｔ）は、後述の予測手段７の出力である現サンプリング時刻ｋに対する１サンプリング後の予測ベクトルＶＸpk+1（ｔ）を、後述の遅延手段８を介して現時刻のＶＸpk（ｔ）とし後、上記（１３）式を用いて、予測ベクトルＶＸpk（ｔ）の位置成分ＶＺpk（ｔ）を算出する。各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）は、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４より得られる。
【００３４】
データ更新手段６は、カルマンフィルタの理論に基づき、ゲイン行列Ｋk （ｔ）を次の（２６）式から算出する。また、平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）を（２６）式のゲイン行列Ｋk （ｔ）を用いて、次の（２７）式により算出する。さらに、平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）を（２６）式のゲイン行列Ｋk （ｔ）を用いて、次の（２８）式により算出する。そして、データ更新手段６は、（２７）式、（２８）式により算出された平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）及び平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）を出力する。
【００３５】
【数２０】
0003819237.tif 000021
【００３６】
予測手段７は、カルマンフィルタの理論に基づき、次の（２９）式により、現サンプリング時刻ｋより１サンプリング後の時刻ｋ＋１における予測ベクトルＶＸpk+1（ｔ）を算出して出力する。また、予測手段７は、次の（３０）式により、現サンプリング時刻ｋより１サンプリング後の時刻ｋ＋１における予測誤差共分散行列Ｐpk+1（ｔ）を算出し出力する。
【数２１】
0003819237.tif 000022
【００３７】
上記（２９）式において、１サンプリング外挿を行う状態遷移行列Φk は、次の（３１）式で示される。
【数２２】
0003819237.tif 000023
上記（３１）式におけるΔｔは、現時刻ｋと現時刻から１サンプリング後の時刻ｋ＋１までのサンプリング間隔を示す。
【００３８】
また、上記（３０）式における駆動雑音の共分散行列Ｑk は、次の（３２）式で示される。
【数２３】
0003819237.tif 000024
上記（３２）式におけるσa は駆動雑音の標準偏差を示し、カルマンフィルタの目標の運動モデルの曖昧さを示す定数である。
【００３９】
遅延手段８では、予測手段７より入力された、予測ベクトルＶＸpk+1（ｔ）及び予測誤差共分散行列Ｐpk+1（ｔ）を１サンプリング分遅延させて、現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）及び現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）を各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列手段４に出力する。
【００４０】
上記のような追尾装置では、全ての探知データＤkjに関して、上記（１１）式における各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の逆行列計算を行うことになる。例えば、現時刻より１サンプリング前の航跡の数をＬとし、現時刻における探知データＤkjの数をＭとすると、航跡数がＬになることは、航跡番号（ｔ）がｔ＝１，・・・，Ｌとなるということであり、また探知データＤkjの数（探知データ数ｊ）がＭということは、探知データＤkjにおける探知データＤkjの数を示す添字ｊがｊ＝１，・・・，Ｍになるということである。
【００４１】
そうすると、上記（１１）式を用いて、これらの全ての組み合わせで、精ゲートの処理を行うとＬＭ個の逆行列計算が必要になり、計算機の演算負荷が膨大となる。精ゲート内外判定手段５における精ゲートの意味は、上記全ての組み合わせで精ゲートの処理を行うことを意味する。
【００４２】
ここで、航跡とは各時刻から高々１個の探知データＤkjを選んで構成した時系列データである。航跡の種類は、既存航跡、新航跡の２通りの航跡がある。既存航跡は前時刻までに作成された航跡であり、新航跡は現時刻のある探知データＤkjより新たに開始される航跡である。
【００４３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の追尾装置は以上のように構成されているので、全ての探知データＤkjにに関して、上記（１１）式における各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の逆行列計算を行う場合に、現時刻より１サンプリング前の航跡数をＬとし、現時刻における探知データＤkjの数をＭとすると、（１１）式を用いて、これらの全ての組み合わせで精ゲートの処理を行うには、ＬＭ個の逆行列計算が必要になり、計算機の演算負荷が膨大となるという課題があった。
【００４４】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、目標信号にとり不要な信号を除去するための精ゲートの演算において、演算負荷をかけずに目標信号を精ゲートの中に捕獲できる追尾装置を得ることを目的とする。
【００４５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、上記観測手段の出力を入力し、上記Ｓ／Ｎ比最小値を用いて計算した探知データ数に依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）により、探知データ数に依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出し、算出した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、並びに入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを備えたものである。
【００４６】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、上記観測手段の出力と、後述の遅延手段が出力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを入力し、上記Ｓ／Ｎ比最小値を用いて計算した探知データ数に依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列とを用いて、探知データ数に依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出し、算出した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、並びに入力した探知データ、Ｓ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを備えたものである。
【００４７】
この発明に係る追尾装置は、精ゲート内外判定手段から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数と、観測手段が出力した探知データ数により、上記観測手段及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段が使用しているＳ／Ｎ比最小値の値を変更し、上記観測手段及び上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段に通知するＳ／Ｎ比最小値制御手段とを備え、上記観測手段及び上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段が、変更されたＳ／Ｎ比最小値を使用して処理を行うものである。
【００４８】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数に依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、並びに入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを備えたものである。
【００４９】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、後述の遅延手段からの現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトル、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数に依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、並びに入力した探知データ、Ｓ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを備えたものである。
【００５０】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出し、算出した残差共分散行列Ｅk 、並びに入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｅkにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを備えたものである。
【００５１】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、上記観測手段からの出力、後述の遅延手段からの現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトル、並びに算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出し、算出した残差共分散行列Ｅk 、並びに入力した探知データ、Ｓ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、上記Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段から入力した残差共分散行列Ｅk 及び現時刻の予測ベクトルにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを備えたものである。
【００５２】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分、及び上記観測手段から入力した探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する観測誤差共分散行列最大値選択手段と、上記観測誤差共分散行列最大値選択手段の出力を用いて、固定のサンプリング間隔Ｔint により、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する精ゲート内外判定手段とを備えたものである。
【００５３】
この発明に係る追尾装置は、目標を探知するためのしきい値であるＳ／Ｎ比最小値を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データ及び探知データに付随するＳ／Ｎ比を出力する観測手段と、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分、上記観測手段から入力した探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに後述の遅延手段からの現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する観測誤差共分散行列最大値選択手段と、上記観測誤差共分散行列最大値選択手段の出力を用いて、固定のサンプリング間隔Ｔint により、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する粗ゲート内外判定手段と、上記粗ゲート内外判定手段の出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データ、粗ゲート内に入っているＳ／Ｎ比、現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、上記各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段の出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列及び現時刻の予測ベクトルを出力する精ゲート内外判定手段と、上記精ゲート内外判定手段の出力を用いて、現時刻の平滑誤差共分散行列と現時刻の平滑ベクトルを算出して出力するデータ更新手段と、上記データ更新手段の出力を用いて、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列と現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルを算出して出力する予測手段と、上記予測手段の出力を用いて、現時刻の予測誤差共分散行列と現時刻の予測ベクトルを出力する遅延手段とを備えたものである。
【００５４】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による追尾装置の構成を示すブロック図で、図において、２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、目標を探知するためのしきい値である、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しないＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を用いて計算した、探知データ数ｊに依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、探知データ数ｊに依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出し、算出した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段である。
【００５５】
また、図１において、３は、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２からの残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、入力した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力する粗ゲート内外判定手段であり、その他の構成は従来の図６に示すものと同等である。
【００５６】
次にＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２について詳細に説明する。
観測手段１のレーダ信号処理における信号検出では、雑音電力δに対して一定以上の電力を有する信号をもって目標が探知されたと判定する。この目標が探知されたと判定するためのしきい値であるＳ／Ｎ比を一定のＳ／Ｎ最小値ＳＮＲmin とする。すなわち、δ・ＳＮＲmin 以上の電力の信号を探知したとする。このとき、探知データＤkjのＳ／Ｎ比ＳＮＲkjは次の（３３）式を満たす。
【数２４】
0003819237.tif 000025
【００５７】
また、Ｓ／Ｎ最小値ＳＮＲmin から算出される距離、仰角、方位角の観測雑音を各々、σｒmin ，σｅmin ，σｂmin とすると、σｒmin ，σｅmin ，σｂmin は、上記（８）式、（９）式、（１０）式から、次の（３４）式、（３５）式、（３６）式のようになる。
【数２５】
0003819237.tif 000026
【００５８】
上記（３３）式、（３４）式、（３５）式、（３６）式から、次の（３７）式、（３８）式、（３９）式の関係が成立する。
【数２６】
0003819237.tif 000027
【００５９】
また、上記（３４）式、（３５）式、（３６）式より、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin から算出される極座標による観測誤差共分散行列Λmin は、上記（５）式より次の（４０）式で示される。
【数２７】
0003819237.tif 000028
【００６０】
ここで、上記（５）式と上記（４０）式を比較した場合、上記（３７）式、（３８）式、（３９）式より、次の（４１）が成立する。
【数２８】
0003819237.tif 000029
上記（４１）式は、極座標で表されるΛmin −Λkjが、代数学による正値対称行列であることを示している。
【００６１】
さらに、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin から算出される（４１）式の結果より、探知データ数ｊに依存しない、北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）は、上記（４）式より次の（４２）式となる。
【数２９】
0003819237.tif 000030
【００６２】
上記（４１）式、（４）式、（４２）式から、次の（４３）式の関係が得られる。
【数３０】
0003819237.tif 000031
【００６３】
さらに、探知データ数ｊに依存しないＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）は、次の（４４）式により算出される。
【数３１】
0003819237.tif 000032
【００６４】
上記（２）式、（４４）式は、代数学による正値対称行列であるため、（２）式と（４４）式を比較すると、上記（４３）式の関係から、次の（４５）式が得られる。
【数３２】
0003819237.tif 000033
上記（４５）式の結果は、探知データＤkjのＳ／Ｎ比ＳＮＲkjから算出される精ゲート内の探知データＤkjは、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin から算出される粗ゲート内に必ず存在することを示している。
【００６５】
したがって、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２では、上記（３４）式、（３５）式、（３６）式、（４０）式、（４２）式、（４４）式を使用して、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin のときの、探知データ数ｊに依存しないＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出して出力する。
【００６６】
次に粗ゲート内外判定手段３について詳細に説明する。
粗ゲート内外判定手段３では、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２で算出されたＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin のときの、探知データ数ｊに依存しないＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を用いて、次の（４６）式により粗ゲート判定を行ない、（４６）式を満たす探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを出力する。
【数３３】
0003819237.tif 000034
【００６７】
従って、従来の追尾装置では、上記（１１）式を用いて、全ての探知データＤkjに関して、（１１）式における各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の逆行列計算を行うことになっていたため、計算機の演算負荷が膨大となっている。しかし、上記のように、現時刻より１サンプリング前の航跡数をＬとし、現時刻における探知データ数をＭとしたとき、上記（４６）式のＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）は、サンプリング時刻ｋ、航跡数には依存するが、探知データ数ｊには依存しない値なので、Ｌ個の逆行列の計算で済む。また、（４６）式による粗ゲート判定の後、探知データ数ｊが絞れるだけではなく、航跡数も減少するため、精ゲート内外判定手段５、データ更新手段６、予測手段７の各処理における計算の演算負荷が軽減される。
【００６８】
次に動作について説明する。
図２はこの発明の実施の形態１による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１において、観測手段１は、目標を探知するためのしきい値である、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しないＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を用いて、内部に備えているセンサから探知した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２に出力する。
【００６９】
ステップＳＴ２において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を用いて計算した、探知データ数ｊに依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、探知データ数ｊに依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出し、算出した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を粗ゲート内外判定手段３に出力する。
【００７０】
ステップＳＴ３において、粗ゲート内外判定手段３は、入力した残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４に出力する。
【００７１】
ステップＳＴ４において、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４は、入力した粗ゲート内に入っている探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを用いて計算した、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存する現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkj（ｔ）と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した粗ゲート内に入っている探知データＤkj、粗ゲート内に入っている探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を精ゲート内外判定手段５に出力する。
【００７２】
ステップＳＴ５において、精ゲート内外判定手段５は、入力した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、精ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、精ゲート内に入っている探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを用いて計算した、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存する現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkj（ｔ）と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出し、判定した精ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）をデータ更新手段６に出力する。
【００７３】
ステップＳＴ６において、データ更新手段６は、入力した精ゲート内に入っている探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）及び現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）により平滑情報である現時刻の平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）を算出すると共に、入力した精ゲート内に入っている探知データＤkj及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により平滑情報である現時刻の平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）を算出して、算出した現時刻の平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）、現時刻の平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）を予測手段７に出力する。
【００７４】
ステップＳＴ７において、予測手段７は、入力した現時刻の平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）により、予測情報である現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列Ｐpk+1（ｔ）を算出すると共に、入力した現時刻の平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）により、予測情報である現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルＶＸpk+1（ｔ）を算出する。
【００７５】
ステップＳＴ８において、オペレータの指示又は自動判定により処理を継続する場合には、予測手段７が算出した現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列Ｐpk+1（ｔ）、現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルＶＸpk+1（ｔ）を遅延手段８に出力する。
【００７６】
ステップＳＴ９において、遅延手段８は、入力した現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列Ｐpk+1（ｔ）を１サンプリング遅延させて、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）をＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２に出力すると共に、入力した現時刻より１サンプリング後の予測ベクトルＶＸpk+1（ｔ）を１サンプリング遅延させて、現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）をＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２に出力し、上記ステップＳＴ１からの処理を繰り返す。
【００７７】
以上のように、この実施の形態１によれば、粗ゲート内外判定手段５が、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２が算出した探知データ数ｊに依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、精ゲート内外判定手段５が、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、精ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定することにより、精ゲート内外判定手段５における、目標信号にとり不要な信号を除去するための精ゲートの演算負荷が軽減されると共に、データ更新手段６、予測手段７の各処理における計算の演算負荷も軽減されるという効果が得られる。
【００７８】
実施の形態２．
図３はこの発明の実施の形態２による追尾装置の構成を示すブロック図で、図において、１２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、レーダの最大探知距離ＲＡＮＧＥmax により観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分により、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない、北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、算出した観測誤差共分散行列Ｒmin と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、探知データ数ｊに依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段である。
【００７９】
また、図３において、１３は、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２からの簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、入力した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力する粗ゲート内外判定手段であり、その他の構成は実施の形態１の図１と同等である。
【００８０】
次にＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２について詳細に説明する。
ここで、レーダでは、処理する最大探知距離ＲＡＮＧＥmax の値が既知であるため、次の（４７）式のように、観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分が定義できる。
【数３４】
0003819237.tif 000035
上記（４７）式において、σｃｒmin ，σｃｅmin ，σｃｂmin は、それぞれ、正の定数とする。また、ｍａｘｓｅｌｅｃｔ（Ａ，Ｂ，Ｃ）は、Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．の中の最大値１つを選びだす関数である。
【００８１】
ここで、次の（４８）式のように、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない、北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒmin を定義したとき、上記（４４）式における、探知データ数ｊに依存しない観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）とは、次の（４９）式の関係がある。
【数３５】
0003819237.tif 000036
【００８２】
したがって、上記（４４）式のＲkmin（ｔ）を上記（４８）式のＲmin で置き換えると、次の（５０）式となる。
【数３６】
0003819237.tif 000037
上記（５０）式における予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）は、航跡番号（ｔ）ごとに異なる値を持つため、（５０）式におけるＨＰpk（ｔ）Ｈ’及び残差共分散行列Ｓmin （ｔ）も航跡番号（ｔ）ごとに異なる値を持つ。
【００８３】
観測誤差共分散行列Ｒmin から上記（５０）式を用いて算出される簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）と、各サンプリング時刻ｋのＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin から上記（４４）式を用いて、逐次算出される残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）の関係は、次の（５１）式となる。
【数３７】
0003819237.tif 000038
【００８４】
上記（５１）式は、観測誤差共分散行列Ｒmin から（５０）式を用いて算出される簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）により算出された粗ゲートが、各サンプリング時刻ｋのＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin から（４４）式を用いて、逐次算出されるＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）により算出された粗ゲートより同じ又は広いことを示している。
【００８５】
そこで、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２では、上記（４８）式を用いて算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を使用する。つまり上記（４４）式における観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）は、探知データ数ｊ、航跡数に依存するので、逐次計算を行う必要があるのに対し、上記（５０）式における観測誤差共分散行列Ｒmin は、サンプリング時刻ｋ、探知データＤkj、航跡（ｔ）に依存しない定数であるので、（５０）式を用いた場合の計算機の演算負荷は、（４４）式を用いた場合の計算機の演算負荷に比べてさらに軽くなる。
【００８６】
次に動作について説明する。
図４はこの発明の実施の形態２による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１は実施の形態１の図２と同様である。
【００８７】
ステップＳＴ１１において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２は、レーダの最大探知距離ＲＡＮＧＥmax に基づき、上記（４７）式を用いて、観測誤差共分散行列Ｒkj成分の距離方向の誤差分散σｃｒ2min、仰角方向の誤差分散ＲＡＮＧＥ2maxσｃｅmin 、方位角方向の誤差分散ＲＡＮＧＥ2maxσｃｂmin の内、観測誤差共分散行列Ｒkj成分の内の最大値成分を選択する。
【００８８】
ステップＳＴ１２において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２は、選択した観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分を用いて、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない、北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒmin を（４８）式を用いて算出する。
【００８９】
ステップＳＴ１３において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、算出した観測誤差共分散行列Ｒmin と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、探知データ数ｊに依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を粗ゲート内外判定手段１３に出力する。
【００９０】
ステップＳＴ１４において、粗ゲート内外判定手段１３は、入力した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４に出力する。
【００９１】
ステップＳＴ４〜ＳＴ９までの処理は、実施の形態１の図２と同様である。したがって、以上のステップにより、上記（５０）式を用いた場合の計算機の演算負荷は、上記（４４）式を用いた場合の計算機の演算負荷に比べ、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない測誤差共分散行列Ｒmin を使用しているので、さらに軽くなる。
【００９２】
以上のように、この実施の形態２によれば、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段１２が、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を使用して、探知データ数ｊに依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出するので、実施の形態１に比べ、粗ゲート内外判定手段１３、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４、精ゲート内外判定手段５、データ更新手段６、予測手段７の各処理における演算負荷が軽減されるという効果が得られる。
【００９３】
実施の形態３．
図５はこの発明の実施の形態３による追尾装置の構成を示すブロック図で、図において、２２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、レーダの最大探知距離ＲＡＮＧＥmax により観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分により、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない、北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、算出した観測誤差共分散行列Ｒmin と、入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）とを用いて、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出し、算出した残差共分散行列Ｅk 、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段である。
【００９４】
また、図５において、２３は、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２２からの残差共分散行列Ｅk 、探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、入力した残差共分散行列Ｅk 及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力する粗ゲート内外判定手段であり、その他の構成は実施の形態１の図１と同等である。
【００９５】
次にＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２２について詳細に説明する。
まず、カルマンフィルタの定義より、平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）は、目標の真値を表す状態ベクトルＶＸk （ｔ）、平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）を用いて、次の（５２）式のように示される。
【数３８】
0003819237.tif 000039
上記（５２）式において、Ｅ［  ］は、平均を表す記号である。
【００９６】
ここで、平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）及び平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）の簡易な推定値として、探知データＤkjから直接算出する平滑ベクトルＶＶＸskj （ｔ）及び探知データＤkjから直接算出する平滑誤差共分散行列ＰＰsk（ｔ）をそれぞれ次の（５３）式、（５４）式のように定義する。
【数３９】
0003819237.tif 000040
上記（５３）式において、ＶＺkjは、粗ゲート内のクラッタの探知データを除いた目標の探知データを示す。またｔk はサンプリング時刻ｋを示す。
【００９７】
ここで、カルマンフィルタの理論により、運動モデルは（５５）式のように示される。
【数４０】
0003819237.tif 000041
上記（５５）式において、Φk-1 は時刻ｔk-1 からｔk への状態ベクトルの既知の推移行列であり、次の（５６）式のように示される。
【数４１】
0003819237.tif 000042
次の（５６）式において、Ｉは３×３の単位行列である。
【００９８】
上記（５５）式において、Ｗk は、平均ゼロベクトル、誤差共分散行列Ｑk の３変量正規分布に従う駆動雑音ベクトルで、加速度ベクトルに相当する。また、Δk-1 は駆動雑音ベクトルの既知の変換行列で、次の（５７）式のように示される。
【数４２】
0003819237.tif 000043
【００９９】
上記（５５）式における状態ベクトルＶＸk （ｔ）は、目標の位置ベクトル及び速度ベクトルからなるベクトルで、３次元空間の場合、次の（５８）式のように示される。
【数４３】
0003819237.tif 000044
上記（５８）式において、ｘk ，ｙk ，ｚk は北基準直交座標における任意の位置を示し、ｘk ，ｙk ，ｚk の上部の記号「・」は１次の時間微分を示し、上部の記号「・」を付与したｘk ，ｙk ，ｚk はその位置における速度を示す。
【０１００】
また、カルマンフィルタの理論より、粗ゲート内のクラッタの探知データを除いた目標の探知データＶＺkjは、次の（５９）式のようになる。
【数４４】
0003819237.tif 000045
上記（５９）式において、また、Ｈは既知の観測行列であり、次の（６０）式のように示される。
【数４５】
0003819237.tif 000046
【０１０１】
また、上記（５９）式において、Ｕkjは平均ゼロベクトルで、共分散行列Λkjの３変量白色正規分布に従う時刻ｔk における極座標による観測雑音ベクトルであり、Γkjは観測雑音ベクトルＵkjの既知の変換行列である。ここで、上記（６）式におけるΓkj（ｔ）との関係であるが、観測雑音ベクトルＵkjの既知の変換行列Γkjを算出する際は真値を用いるが、実際は目標の真値がわからないため、（６）式のように真値の代りに予測値を入れる。したがって、ΓkjとΓkj（ｔ）を同じとして扱う。
【０１０２】
よって、上記（５４）式に、上記（５３）式、（５５）式、（５９）式、（４）式を適用すると、次の（６１）式が得られる。
【数４６】
0003819237.tif 000047
上記（６１）式におけるＱk は、上記（５５）式における駆動雑音Ｗk の共分散行列である。
【０１０３】
ここで、カルマンフィルタの理論より、平滑ベクトルＶＸsk（ｔ）は、平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）の対角成分の和を最小にするという意味での最適値であるのに対し、探知データＤkjから直接算出する平滑ベクトルＶＶＸsk（ｔ）は、探知データＤkjから直接算出する平滑誤差共分散行列Ｐsk（ｔ）の対角成分の和を最小にするという意味での最適値ではない。したがって、次の（６２）式の関係が成り立つ。
【数４７】
0003819237.tif 000048
【０１０４】
上記（６２）式の関係から、次の（６３）式の関係が成り立つ。
【数４８】
0003819237.tif 000049
【０１０５】
ここで、カルマンフィルタの理論より、予測誤差共分散行列Ｐpk+1（ｔ）は、次の（６４）式により算出される。
【数４９】
0003819237.tif 000050
【０１０６】
探知データＤkjから直接算出される平滑誤差共分散行列ＰＰsk（ｔ）を用いて、１サンプリング後の探知データＤkjから直接算出される予測誤差共分散行列はＰＰpk+1（ｔ）は、次の（６５）式のように算出される。
【数５０】
0003819237.tif 000051
【０１０７】
上記（６５）式、（６１）式、（５６）式、（５７）式、及び観測行列Ｈの定義（６０）式を用いると、次の（６６）式を得る。
【数５１】
0003819237.tif 000052
【０１０８】
ここで、上記（４３）式及び（４９）式の関係より、次の（６７）式が成立する。
【数５２】
0003819237.tif 000053
【０１０９】
従って、上記（６６）式を（６７）式に代入すると、次の（６８）式が得られる。
【数５３】
0003819237.tif 000054
【０１１０】
また、上記（６６）式、（６７）式、（６８）式を用いて、次の（６９）式が得られる。
【数５４】
0003819237.tif 000055
【０１１１】
上記（６９）式の左辺は、上記（２）式の右辺における予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）を、探知データＤkjから直接算出される予測誤差共分散行列ＰＰpk（ｔ）に置き換えたものとみなすことができる。ここで、予測誤差共分散行列ＰＰpk（ｔ）から算出される残差共分散行列ＳＳk （ｔ）を、次の（７０）式のように定める。また、上記（６９）式の右辺を次の（７１）式のように定める。
【数５５】
0003819237.tif 000056
上記（７１）式において、Ｅk は探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列を示す。
【０１１２】
そうすると、上記（６９）式、（７０）式、（７１）式から、次の（７２）式が算出される。
【数５６】
0003819237.tif 000057
【０１１３】
また、上記（２）式、（６３）式、（６４）式、（６５）式から、次の（７３）式が成立する。
【数５７】
0003819237.tif 000058
【０１１４】
よって、上記（７２）式、（７３）式から、次の（７４）式が成立する。
【数５８】
0003819237.tif 000059
【０１１５】
上記（７４）式は、次の（７５）式で定義される粗ゲートが、上記（１１）式で定義される精ゲートよりも広いことを示す。つまり、（１１）式で定義される精ゲート内の探知データＤkjは、（７５）式で定義される粗ゲート内に必ず存在する。
【数５９】
0003819237.tif 000060
【０１１６】
したがって、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２２では、演算負荷が重いとユーザが判断したとき、上記（７１）式を用いて探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出する。
【０１１７】
ここで、上記（７１）式におけるＱk は、運用前に決めておく固定値であるため、（７１）式における残差共分散行列Ｅk は、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない固定値により求まることを示している。つまり、上記（７５）式の粗ゲートを用いた場合の計算機の演算負荷は、上記（４６）式のＳkmin（ｔ）をＳ’kmin（ｔ）に置き換えた粗ゲートを用いた場合の計算機の演算負荷に比べて、さらに軽くなる。
【０１１８】
次に動作について説明する。
図６はこの発明の実施の形態３による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１は実施の形態１の図２と同様である。
【０１１９】
ステップＳＴ２１において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２２は、レーダの最大探知距離ＲＡＮＧＥmax に基づき、上記（４７）式を用いて、観測誤差共分散行列Ｒkj成分の距離方向の誤差分散σｃｒ2min、仰角方向の誤差分散ＲＡＮＧＥ2maxσｃｅmin 、方位角方向の誤差分散ＲＡＮＧＥ2maxσｃｂmin の内、観測誤差共分散行列Ｒkj成分の内の最大値成分を選択する。
【０１２０】
ステップＳＴ２２において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２２は、選択した観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分を用いて、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない、北基準直交座標における観測誤差共分散行列Ｒmin を上記（４８）式を用いて算出する。
【０１２１】
ステップＳＴ２３において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、算出した観測誤差共分散行列Ｒmin と、入力した探知データＤkjから直接算出される予測誤差共分散行列ＰＰpk（ｔ）とを用いて、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出し、算出した残差共分散行列Ｅk、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を粗ゲート内外判定手段２３に出力する。
【０１２２】
ステップＳＴ２４において、粗ゲート内外判定手段２３は、入力した残差共分散行列Ｅk、及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４に出力する。
【０１２３】
ステップＳＴ４〜ＳＴ９までの処理は、実施の形態１の図２と同様である。したがって、以上のステップにより、上記（７１）式を用いた場合の計算機の演算負荷は、上記（５０）式を用いた場合の計算機の演算負荷に比べ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を使用しているので、さらに軽くなる。
【０１２４】
以上のように、この実施の形態３によれば、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk により粗ゲート内外判定を行うことにより、実施の形態２に比べて、粗ゲート内外判定手段２３、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４、精ゲート内外判定手段５、データ更新手段６、予測手段７の各処理における計算の演算負荷が軽減されるという効果が得られる。
【０１２５】
実施の形態４．
図７はこの発明の実施の形態４による追尾装置の構成を示すブロック図で、図において、３２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、レーダの最大探知距離ＲＡＮＧＥmax により観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力する観測誤差共分散行列最大値選択手段である。
【０１２６】
また、図７において、３３は、観測誤差共分散行列最大値選択手段３２からの観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分、探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、固定のサンプリング間隔Ｔint により、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出し、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を出力する粗ゲート内外判定手段であり、その他の構成は実施の形態１の図１と同等である。
【０１２７】
ここで、半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートについて説明する。
次の（７６）式のようにサンプリング間隔を一定値Ｔint とし、駆動雑音共分散行列Ｑk を座標軸及び時刻に無関係な対角行列として、次の（７７）式のように示す。
【数６０】
0003819237.tif 000061
上記（７７）式におけるｑは駆動雑音定数である。
【０１２８】
そうすると、上記（４８）式、（７１）式、（７６）式より、上記（７５）式の粗ゲートは、次の（７８）式のように書き直すことができる。
【数６１】
0003819237.tif 000062
【０１２９】
上記（７８）式において、半径ｒａｄｉｕｓ０は、次の（７９）式のように示される。
【数６２】
0003819237.tif 000063
【０１３０】
ここで、上記（７５）式で定義される粗ゲートに対し、上記（７８）式で定義される半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートは、サンプリング間隔が固定されているため、サンプリング間隔によらない。したがって、（７８）式の半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを用いた場合の計算機の演算負荷は、上記（７５）式の粗ゲートを用いた場合の計算機負荷に比べて、さらに軽くなる。
【０１３１】
次に動作について説明する。
図８はこの発明の実施の形態４による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１は実施の形態１の図１と同様である。
【０１３２】
ステップＳＴ３１において、観測誤差共分散行列最大値選択手段３２は、観測手段１が出力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに遅延手段８が出力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、レーダの最大探知距離ＲＡＮＧＥmax により観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分、並びに入力した探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を粗ゲート内外判定手段３３に出力する。
【０１３３】
ステップＳＴ３２において、粗ゲート内外判定手段３３は、観測誤差共分散行列最大値選択手段３２からの観測誤差共分散行列Ｒkj成分の最大値成分、探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を入力し、固定のサンプリング間隔Ｔint により上記（７９）式を用いて、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出する。
【０１３４】
ステップＳＴ３３において、粗ゲート内外判定手段３３は、入力した探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjについて、（７８）式を用いて、算出した半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データＤkj及び探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkj、並びに入力した現時刻の予測誤差共分散行列Ｐpk（ｔ）及び現時刻の予測ベクトルＶＸpk（ｔ）を各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４に出力する。
【０１３５】
ステップＳＴ４〜ＳＴ９までの処理は、実施の形態１の図２と同様である。したがって、以上のステップにより、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートにより、（７８）式を用いて粗ゲート内外判定をする場合の計算機の演算負荷は、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk により、上記（７１）式を用いて粗ゲート内外判定を行う場合の計算機の演算負荷に比べて、さらに軽くなる。
【０１３６】
以上のように、この実施の形態４によれば、サンプリング時刻ｋ、探知データ数ｊ、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートにより粗ゲート内外判定を行うことにより、実施の形態３に比べて、粗ゲート内外判定手段３３、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段４、精ゲート内外判定手段５、データ更新手段６、予測手段７の各処理における計算の演算負荷が軽減されるという効果が得られる。
【０１３７】
実施の形態５．
図９はこの発明の実施の形態５による追尾装置の構成を示すブロック図で、図において、４１は、精ゲート内外判定手段５から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数、すなわち航跡数と、観測手段１が探知した現サンプリング時刻の探知データ数ｊを比較し、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２が使用しているＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin の値を変更し、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２に通知するＳ／Ｎ比最小値制御手段であり、その他の構成は実施の形態１の図１と同等である。
【０１３８】
観測手段１における信号検出では、雑音電力δに対して一定以上の電力を有する信号により目標が探知されたと判定を行い、この目標が探知されたと判定するためのしきい値であるＳ／Ｎ比をＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin としたとき、観測手段１は、δ・ＳＮＲmin 以上の電力の信号を、探知された目標の探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjとして出力する。ここで、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin は、誤警報確率を決めるパラメータでもある。
【０１３９】
従って、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin の値を大きくして、誤警報確率を小さくすれば、得られる探知データＤkjの総数を削減できる。このため、１サンプリング前の精ゲート内外判定手段５から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数、すなわち航跡数に比べ、現サンプリング時刻の探知データ数ｊが著しく多い場合、次の（８０）式のように、観測手段１が、使用しているＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin の値より大きいＳ／Ｎ比最小値ＳＳＮＲmin を使用すれば、探知データ数ｊを絞り込むことができる。
【数６３】
0003819237.tif 000064
【０１４０】
すなわち、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjが、次の（８１）式を満たすときのみ、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＳＮＲmin を追尾に使用して、それ以外は追尾に使用しない。この処理により、追尾に使用する探知データ数ｊが削減でき、計算機の演算負荷が軽くなる。
【数６４】
0003819237.tif 000065
【０１４１】
このように、観測手段１は所定のＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を用いて探知データＤkjを得ているが、精ゲート内外判定手段５の判定結果により、目標の探知データＤkj以外のクラッタの探知データＤkjが多くなると、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を大きくする必要がある。逆に目標の探知データＤkjが少ない場合には、Ｓ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を小さくする必要がある。
【０１４２】
次に動作について説明する。
図１０はこの発明の実施の形態５による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１〜ＳＴ９までの処理は、実施の形態１の図１と同等である。
【０１４３】
ステップＳＴ４１において、Ｓ／Ｎ比最小値制御手段４１は、精ゲート内外判定手段５から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数、すなわち航跡数と、観測手段１が探知した現サンプリング時刻における探知データ数ｊを比較する。
【０１４４】
ステップＳＴ４２において、Ｓ／Ｎ比最小値制御手段４１は、比較した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数、すなわち航跡数と、観測手段１が探知した現サンプリング時刻における探知データ数ｊが著しく異なる場合に、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２が使用していたＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin の値を変更して、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２に通知する。
【０１４５】
例えば、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数、すなわち航跡数に比べて、観測手段１が探知した現サンプリング時刻における探知データ数ｊが著しく多い場合に、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２が使用しているたＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin の値より大きいＳ／Ｎ比最小値ＳＳＮＲmin に変更して、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２に通知する。
【０１４６】
上記ステップＳＴ４２で、Ｓ／Ｎ比最小値を変更した後、ステップＳＴ１に戻り、観測手段１は、変更されたＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を用いて、実施の形態１と同様にして探知データＤkj、探知データＤkjに付随するＳ／Ｎ比ＳＮＲkjを出力し、ステップＳＴ２において、Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２は、変更されたＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を用いて、実施の形態１と同様にして観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）を算出する。以降の処理は、実施の形態１の図２と同様である。
【０１４７】
以上のように、この実施の形態５によれば、精ゲート内外判定手段５から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数、すなわち航跡数と、観測手段１が探知した現サンプリング時刻の探知データ数ｊが著しく異なる場合に、Ｓ／Ｎ比最小値制御手段４１が、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２が使用しているＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin の値を変更し、観測手段１及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段２が、変更されたＳ／Ｎ比最小値ＳＮＲmin を使用して処理を行うことにより、例えば、探知データ数ｊが著しく多い場合には、粗ゲート内の探知データ数ｊを減らすことができ、精ゲート内外判定手段５、データ更新手段６、予測手段７の各処理における計算の演算負荷が軽減されるという効果が得られる。
【０１４８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、Ｓ／Ｎ比最小値を用いて計算した探知データ数に依存しない現時刻の観測誤差共分散行列Ｒkmin（ｔ）により、探知データ数に依存しない残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）を算出するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、残差共分散行列Ｓkmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、粗ゲート内外判定手段からの出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段からの出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する精ゲート内外判定手段とを備えたことにより、目標信号にとり不要な信号を除去するための精ゲートの演算負荷が軽減されるという効果がある。
【０１４９】
この発明によれば、精ゲート内外判定手段から出力される各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）の数と、観測手段が出力した探知データ数により、観測手段及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段が使用しているＳ／Ｎ比最小値の値を変更し、観測手段及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段に通知するＳ／Ｎ比最小値制御手段とを備え、観測手段及びＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段が、変更されたＳ／Ｎ比最小値を使用して処理を行うことにより、例えば、探知データ数が著しく多い場合には、粗ゲート内の探知データ数を減らすことができ、演算負荷が軽くなるという効果がある。
【０１５０】
この発明によれば、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、観測手段からの出力、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数に依存しない簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を算出し、算出した簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）を出力するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、簡易な残差共分散行列Ｓ’kmin（ｔ）により、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、粗ゲート内外判定手段からの出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出して、算出した各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を出力する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段からの出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する精ゲート内外判定手段とを備えたことにより、粗ゲート内外判定手段、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段、精ゲート内外判定手段の各処理における計算の演算負荷が軽減されるという効果がある。
【０１５１】
この発明によれば、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択し、選択した観測誤差共分散行列の最大値成分を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない観測誤差共分散行列Ｒmin を算出し、観測手段からの出力、及び算出した観測誤差共分散行列Ｒmin を用いて、探知データ数、航跡数に依存しない残差共分散行列Ｅk を算出するＳ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段と、残差共分散行列Ｅkにより、目標存在期待領域である粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、判定した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を出力する粗ゲート内外判定手段と、粗ゲート内外判定手段からの出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段からの出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する精ゲート内外判定手段とを備えたことにより、粗ゲート内外判定手段、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段、精ゲート内外判定手段の各処理における計算の演算負荷が軽減されるという効果がある。
【０１５２】
この発明によれば、レーダの最大探知距離に基づき観測誤差共分散行列成分の内の最大値成分を選択する観測誤差共分散行列最大値選択手段と、観測誤差共分散行列最大値選択手段からの出力を用いて、固定のサンプリング間隔Ｔint により、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存しない半径ｒａｄｉｕｓ０の粗ゲートを算出し、入力した探知データ及びＳ／Ｎ比について、粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定する粗ゲート内外判定手段と、粗ゲート内外判定手段からの出力を用いて、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、粗ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段と、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段からの出力を用いて、粗ゲートより狭い目標存在期待領域である精ゲートを算出し、入力した粗ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比について、精ゲート内に入っている探知データ及びＳ／Ｎ比を判定し、サンプリング時刻、探知データ数、航跡数に依存する、精ゲートによる各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列Ｓkj（ｔ）を算出する精ゲート内外判定手段とを備えたことにより、粗ゲート内外判定手段、各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段、精ゲート内外判定手段の各処理における計算の演算負荷が軽減されるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による追尾装置の処理の流れ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２による追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図４】  この発明の実施の形態２による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態３による追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図６】  この発明の実施の形態３による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】  この発明の実施の形態４による追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図８】  この発明の実施の形態４による追尾装置の処理の流れ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５による追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】  この発明の実施の形態５による追尾装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】  従来の追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】  従来の観測手段に係る座標系を説明する図である。
【符号の説明】
１  観測手段、２  Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段、３  粗ゲート内外判定手段、４  各Ｓ／Ｎ比残差共分散行列算出手段、５  精ゲート内外判定手段、６  データ更新手段、７  予測手段、８  遅延手段、１２  Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段、１３  粗ゲート内外判定手段、２２  Ｓ／Ｎ比最小値残差共分散行列算出手段、２３  粗ゲート内外判定手段、３２  観測誤差共分散行列最大値選択手段、３３  粗ゲート内外判定手段、４１  Ｓ／Ｎ比最小値制御手段。
【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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