"近接した複数の追尾目標に対する観測値をセンサを介して取得し、当該観測値に基づいて当該追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行う追尾装置において、前記センサを介して2つの観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした当該2つの観測値のなす角度を算出する角度算出部と、前記角度算出部により算出された2つの観測値のなす角度に基づいて当該2つの観測値に対する重み係数を算出し、当該重み係数に基づいて当該各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部と、前記角度基準重心算出部により算出された各観測値の重心および前記各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部とを備えた追尾装置。前記角度基準重心算出部は、前記2つの観測値のなす角度を変数とする関数を用いて、当該角度が大きくなるにつれて前記各観測値の重心が当該各観測値の中間側から当該各観測値側に近づくような前記重み係数を算出することを特徴とする請求項1記載の追尾装置。前記追尾目標ごとに、前記予測値に基づいて前記各観測値に対する信頼度を算出し、当該信頼度に基づいて当該各観測値の加重平均値を算出する加重平均部を備え、前記角度基準重心算出部は、前記各観測値に対する重み係数および前記加重平均部により算出された追尾目標ごとの加重平均値に基づいて、当該各観測値の信頼度付き重心を算出することを特徴とする請求項1または請求項2記載の追尾装置。前記角度算出部は、前記センサを介して3つ以上の観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした2つの観測値のなす角度を全ての組み合わせについて算出し、前記角度基準重心算出部は、前記角度算出部により算出された2つの観測値のなす角度に基づいて当該2つの観測値に対する重み係数を全ての組み合わせについて算出し、当該各重み係数に基づいて、前記センサを介して取得した各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出することを特徴とする請求項1から請求項3のうちのいずれか1項記載の追尾装置。ここで、非特許文献1に開示された従来の追尾装置では、上式1のようにNi個の観測値の加重平均値をi番目の追尾目標に対応付けているが、この加重平均値は追尾ゲート内に存在する全観測値の中間寄りに常に位置する。このため、従来の追尾装置では、追尾維持は可能であるが、レーダセンサと目標との距離が小さくなった場合であっても、追尾目標ごとの追尾精度を向上させることができないという課題があった。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、近接した複数の追尾目標に対する観測値をセンサを介して取得することで追尾を行う追尾装置において、複数の観測値を検出するセンサと目標との距離が大きい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで追尾維持性能を発揮することができ、センサと目標との距離が小さい場合には、センサにより得られた各観測値をそれぞれの追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる追尾装置を提供することを目的としている。この発明に係る追尾装置は、センサを介して2つの観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした当該2つの観測値のなす角度を算出する角度算出部と、角度算出部により算出された2つの観測値のなす角度に基づいて当該2つの観測値に対する重み係数を算出し、当該重み係数に基づいて当該各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部と、角度基準重心算出部により算出された各観測値の重心および各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部とを備えたものである。この発明によれば、上記のように構成したので、センサと目標との距離が大きく、センサにより得られた2つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、センサと目標との距離が小さく、センサにより得られた観測値のなす角度が大きい場合には、各観測値をそれぞれの追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。実施の形態1.図1はこの発明の実施の形態1に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。追尾装置は、近接した複数の追尾目標に対する観測値をレーダセンサ不図示を介して取得し、この追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行うものである。この追尾装置は、図1に示すように、目標観測手段1および追尾手段2から構成されている。なお以下で説明する実施の形態1に係る追尾装置では、図3に示すように、レーダセンサにより2つの追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。また、レーダセンサの種類は、追尾目標の位置や速度などの観測値が検出可能なレーダセンサであれば何でもよく、例えば測距用のレーダや、パルスドップラ周波数を利用する測速度用のレーダを用いる。また、赤外センサなどの光学センサ、画像レーダなどを用いてもよい。目標観測手段1は、アンテナ受信系不図示を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、2つの観測値を生成するものである。この目標観測手段1により生成された各観測値を示す情報は追尾手段2内の角度算出部21に出力される。追尾手段2は、目標観測手段1により生成された各観測値に基づいて、追尾目標に対する追尾処理を行うものである。この追尾手段2は、角度算出部21、角度基準重心算出部22、予測処理部23、平滑処理部24および平滑諸元ファイル25から構成されている。角度算出部21は、目標観測手段1により生成された2つの観測値に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした2つの観測値のなす角度を算出するものである。この角度算出部21により算出された2つの観測値のなす角度を示す情報は角度基準重心算出部22に出力される。角度基準重心算出部22は、角度算出部21により算出された2つの観測値のなす角度に基づいてこの2つの観測値に対する重み係数を算出し、この重み係数に基づいて、各観測値の各観測値間での重心をそれぞれ算出するものである。この角度基準重心算出部22により算出された各観測値の重心を示す情報は平滑処理部24に出力される。予測処理部23は、1観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑値平滑位置および平滑速度を示す情報を平滑諸元ファイル25から取得し、この平滑値に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の予測値予測位置および予測速度を算出するものである。また、予測処理部23は、1観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル25から取得し、この平滑誤差共分散行列に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。この予測処理部23により算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部24に出力される。平滑処理部24は、角度基準重心算出部22により算出された各観測値の重心、および、予測処理部23より算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の平滑値を算出するものである。また、平滑処理部24は、予測処理部23より算出された現観測時刻における予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインに基づいて、現観測時刻における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。この平滑処理部24により算出された現観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル25に出力される。平滑諸元ファイル25は、平滑処理部24により算出された現観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報を記憶するものである。また、平滑諸元ファイル25は、各観測時刻において、記憶している1観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部23に出力する。次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図2はこの発明の実施の形態1に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図3に示すように、レーダセンサにより2つの追尾目標に対する観測値観測位置z1,z2が検出された状況を想定して説明を行う。追尾装置による追尾処理では、図2に示すように、まず、目標観測手段1は、アンテナ受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、2つの観測値z1,z2を生成するステップST21。この目標観測手段1により生成された各観測値z1,z2を示す情報は角度算出部21に出力される。次いで、角度算出部21は、目標観測手段1により生成された各観測値z1,z2に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした2つの観測値z1,z2のなす角度θを算出するステップST22。この角度算出部21により算出された2つの観測値z1,z2のなす角度θを示す情報は角度基準重心算出部22に出力される。次いで、角度基準重心算出部22は、角度算出部21により算出された2つの観測値z1,z2のなす角度θを変数とする関数fθを用いて、この2つの観測値z1,z2に対する重み係数を算出する。そして、この重み係数に基づいて、式2から観測値z1,z2に対する各観測値z1,z2間での重心z1θ,z2θをそれぞれ算出するステップST23。この角度基準重心算出部22により算出された各観測値z1,z2の重心z1θ,z2θを示す情報は平滑処理部24に出力される。ここで、各観測値z1,z2に対する重み係数を算出する際に用いる関数fθとしては、例えば図4に示すように、2つの観測値z1,z2のなす角度θに応じて変化する関数を使用する。なお、関数fθは、図4に示す関数に限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。これは、以降の実施の形態においても同様である。このステップST23の角度基準重心算出処理によって、図5aに示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、2つの観測値z1,z2図5の×印位置のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値z1,z2の重心z1θ,z2θ図5の□,■印位置が各観測値z1,z2に対して中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。また、図5bに示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、2つの観測値z1,z2のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値z1,z2の重心z1θ,z2θが各観測値z1,z2側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。なお図5の○,●印位置は、現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測位置xハットi,k|k-1i=1,2である。一方、予測処理部23は予測処理を行うステップST24。具体的には、予測処理部23は、まず、1観測周期前の観測時刻tk-1における各追尾目標の平滑値平滑位置および平滑速度xハットi,k-1|k-1i=1,2を示す情報を平滑諸元ファイル25から取得する。そして、この平滑値xハットi,k-1|k-1に基づいて、式3から現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値予測位置および予測速度xハットi,k|k-1を算出する。次に、予測処理部23は、1観測周期前の時刻tk-1における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル25から取得する。そして、この平滑誤差共分散行列に基づいて、現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。この予測処理部23により算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値xハットi,k|k-1および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部24に出力される。次いで、平滑処理部24は平滑処理を行うステップST25。具体的には、平滑処理部24は、まず、角度基準重心算出部22により算出された各観測値z1,z2の重心z1θ,z2θを、予測処理部23より算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値xハットi,k|k-1に対応付け、各追尾目標に対するカルマンゲインKi,ki=1,2を算出する。そして、式4に示すカルマンフィルタアルゴリズムに従って現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|k-1を算出する。次に、平滑処理部24は、予測処理部23により算出された予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインKi,kに基づいて、現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。この平滑処理部24により算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|k-1および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル25に出力されて記憶される。次いで、平滑諸元ファイル25は、1観測周期後の観測時刻tk1において、記憶している観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|kおよび平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部23に出力するステップST26。以上のように、この実施の形態1によれば、レーザセンサ位置を基準点とした2つの観測値のなす角度に基づいてこの2つの観測値に対する重み係数を算出し、この重み係数に基づいて算出した各観測値の重心を各追尾目標に対応付けるように構成したので、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、2つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、2つの観測値のなす角度が大きい場合には、複数得られている各観測値のそれぞれを各追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。実施の形態2.図6はこの発明の実施の形態2に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。図6に示す実施の形態2に係る追尾装置の構成は、図1に示す実施の形態1に係る追尾装置に加重平均部26bを追加したものであり、同様の構成についてはその説明を省略する。なお以下で説明する実施の形態2に係る追尾装置では、図3に示すように、レーダセンサにより2つの追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。加重平均部26bは、目標観測手段1bにより生成された各観測値、および、予測処理部23bにより算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値に対する信頼度を算出するものである。また、加重平均部26bは、目標観測手段1により生成された各観測値、および、算出した各観測値に対する信頼度に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値の加重平均値を算出する。この加重平均部26bにより算出された追尾目標ごとの加重平均値を示す情報は角度基準重心算出部22bに出力される。なお、角度基準重心算出部22bは、実施の形態1における角度基準重心算出部22と同様の処理によって、角度算出部21bにより算出された2つの観測値のなす角度を変数とする関数に基づいて、この2つの観測値に対する重み係数を算出する。さらに、角度基準重心算出部22bは、加重平均部26bにより算出された追尾目標ごとの加重平均値、および、算出した各観測値に対する重み係数に基づいて、各観測値の信頼度付き重心を算出する。この角度基準重心算出部22bにより算出された各観測値の信頼度付き重心を示す情報は平滑処理部24bに出力される。次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図7はこの発明の実施の形態2に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図3に示すように、レーダセンサにより2つの追尾目標に対する観測値観測位置z1,z2が検出された状況を想定して説明を行う。追尾装置による追尾処理では、図7に示すように、まず、目標観測手段1bは、実施の形態1における目標観測手段1と同様の処理によって、アンテナ受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号から2つの観測値z1,z2を生成するステップST71。この目標観測手段1bにより生成された各観測値z1,z2を示す情報は角度算出部21bおよび加重平均部26bに出力される。次いで、角度算出部21bは、実施の形態1における角度算出部21と同様の処理によって、目標観測手段1bにより生成された各観測値z1,z2に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした2つの観測値z1,z2のなす角度θを算出するステップST72。この角度算出部21bにより算出された2つの観測値z1,z2のなす角度θを示す情報は角度基準重心算出部22bに出力される。一方、加重平均部26bは観測値加重平均算出処理を行うステップST73。具体的には、加重平均部26bは、まず、目標観測手段1bにより生成された各観測値z1,z2、および、予測処理部23bにより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値予測位置および予測速度xハットi,k|k-1i=1,2に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値z1,z2に対する信頼度βi,ji=1,2,j=1,2を算出する。ここで例えば、現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測位置xハットi,k|k-1と各観測値z1,z2との距離を変数とする関数を用い、式5から、追尾目標ごとに各観測値z1,z2に対する信頼度βi,jを算出する。ここで、上式5では、追尾目標ごとの各観測値z1,z2に対する信頼度βi,jを算出する際に用いる関数として、各予測位置xハットi,k|k-1と各観測値z1,z2との距離を変数とする関数を用いているが、これに限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。次に、加重平均部26bは、目標観測手段1bにより生成された各観測値z1,z2、および、算出した追尾目標ごとの各観測値z1,z2に対する信頼度βi,jに基づいて、式6から、追尾目標ごとに、各観測値z1,z2の加重平均値zバー1,zバー2を算出する。この加重平均部26bにより算出された追尾目標ごとの加重平均値zバー1,zバー2を示す情報は角度基準重心算出部22bに出力される。次いで、角度基準重心算出部22bは、実施の形態1における角度基準重心算出部22と同様の処理によって、角度算出部21bにより算出された2つの観測値z1,z2のなす角度θを変数とする関数fθを用いて、各観測値z1,z2に対する重み係数を算出する。そして、この重み係数および加重平均部26bにより算出された追尾目標ごとの加重平均値zバー1,zバー2に基づいて、式7から各観測値z1,z2の信頼度付き重心zバー1θ,zバー2θを算出するステップST74。この角度基準重心算出部22bにより算出された各観測値z1,z2の信頼度付き重心zバー1θ,zバー2θを示す情報は平滑処理部24bに出力される。このステップST74の角度基準重心算出処理によって、図8aに示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、2つの観測値z1,z2図8の×印位置のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値z1,z2の信頼度付き重心zバー1θ,zバー2θ図8の□,■印位置が2つの加重平均値zバー1,zバー2図8の△,▲印位置の中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。また、図8bに示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、2つの観測値z1,z2のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値z1,z2の信頼度付き重心zバー1θ,zバー2θが各加重平均値zバー1,zバー2側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。なお図8の○,●印位置は、現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測位置xハットi,k|k-1i=1,2である。一方、予測処理部23bは、実施の形態1における予測処理部23と同様の処理によって予測処理を行い、現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値xハットi,k|k-1および予測誤差共分散行列を算出するステップST75。この予測処理部23bにより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値xハットi,k|k-1および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部24bおよび加重平均部26bに出力される。次いで、平滑処理部24bは、実施の形態1における平滑処理部24と同様の処理によって平滑処理を行い、現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|kおよび平滑誤差共分散行列を算出するステップST76。この平滑処理部24bにより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|kおよび平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル25bに出力されて記憶される。次いで、平滑諸元ファイル25bは、実施の形態1における平滑諸元ファイル25と同様の処理によって、1観測周期後の時刻tk1において、記憶している時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|kおよび平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部23bに出力するステップST77。以上のように、この実施の形態2によれば、追尾目標ごとに各観測値に対する信頼度を算出し、この信頼度に基づいて各観測値の信頼度付き重心を算出して各追尾目標に対応付けるように構成したので、実施の形態1における効果に対して、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、2つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置をより安定化させることができ、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、2つの観測値のなす角度が大きい場合には、各追尾目標に対する追尾精度をより向上させることができる。実施の形態3.図9はこの発明の実施の形態3に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。図9に示す実施の形態3に係る追尾装置の構成は、図6に示す実施の形態2に係る追尾装置の角度算出部21bを多目標角度算出部21cに変更したものであり、同様の構成についてはその説明を省略する。なお以下で説明する実施の形態3に係る追尾装置では、図11に示すように、レーダセンサによりN個の追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。なお、目標観測手段1cは、アンテナ受信系不図示を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、N個の観測値を生成する。この目標観測手段1cにより生成された各観測値を示す情報は多目標角度算出部21cに出力される。多目標角度算出部21cは、目標観測手段1cにより生成されたN個の観測値に基づいて、レーザセンサ位置を基準点とした2つの観測値のなす角度を全ての組み合わせについて算出するものである。この多目標角度算出部21cにより算出された各組み合わせでの2つの観測値のなす角度を示す情報は角度基準重心算出部22cに出力される。次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図10はこの発明の実施の形態3に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図11に示すように、レーダセンサによりN個の追尾目標に対する観測値zjj=1,2,,Nが検出された状況を想定して説明を行う。追尾装置による追尾処理では、図10に示すように、まず、目標観測手段1cは、アンテナ受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、N個の観測値zjを生成するステップST101。この目標観測手段1cにより生成された各観測値zjを示す情報は多目標角度算出部21cおよび加重平均部26cに出力される。次いで、多目標角度算出部21cは、目標観測手段1cにより生成されたN個の観測値zjに基づいて、レーザセンサ位置を基準点とした2つの観測値のなす角度θj,mj=1,2,,N、m=1,2,,Nを全ての組み合わせについて算出するステップST102。この多目標角度算出部21cにより算出された各組み合わせでの2つの観測値のなす角度θj,mを示す情報は角度基準重心算出部22cに出力される。一方、加重平均部26cは観測値加重平均算出処理を行うステップST103。具体的には、加重平均部26cは、まず、目標観測手段1cにより生成された各観測値zj、および、予測処理部23cにより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値予測位置および予測速度xハットi,k|k-1i=1,2,,Nに基づいて、追尾目標ごとに、各観測値zjに対する信頼度βi,ji=1,2,,Nj=1,2,,Nを算出する。ここで例えば、現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測位置xハットi,k|k-1と各観測値zjとの距離を変数とする関数を用い、式8から、追尾目標ごとに各観測値zjに対する信頼度βi,jを算出する。ここで、上式8では、追尾目標ごとの各観測値zjに対する信頼度βi,jを算出する際に用いる関数として、各予測位置xハットi,k|k-1と各観測値zjとの距離を変数とする関数を用いているが、これに限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。次に、加重平均部26cは、目標観測手段1cにより生成された各観測値zj、および、算出した追尾目標ごとの各観測値zjに対する信頼度βi,jに基づいて、式9から、追尾目標ごとに、各観測値zjの加重平均値zバーii=1,2,,Nを算出する。この加重平均部26cにより算出された追尾目標ごとの加重平均値zバーiを示す情報は角度基準重心算出部22cに出力される。次いで、角度基準重心算出部22cは、実施の形態1における角度基準重心算出部22と同様の処理によって、多目標角度算出部21cにより算出された2つの観測値のなす角度θを変数とする関数fθを用いて、この2つの観測値に対する重み係数を全ての組み合わせについて算出する。そして、これらの重み係数および加重平均部26cにより算出された追尾目標ごとの加重平均値zバーiに基づいて、式10から各観測値zjの信頼度付き重心zバーi,θを算出するステップST104。この角度基準重心算出部22cにより算出された各観測値zjの信頼度付き重心zバーi,θを示す情報は平滑処理部24cに出力される。このステップST104の角度基準重心算出処理によって、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、2つの観測値のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値zjの信頼度付き重心zバーi,θが各加重平均値zバーiの中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。また、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、2つの観測値のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ziの信頼度付き重心zバーi,θが各加重平均値zバーi側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。一方、予測処理部23cは予測処理を行うステップST105。具体的には、予測処理部23cは、まず、1観測周期前の時刻tk-1における各追尾目標の平滑値平滑位置および平滑速度xハットi,k-1|k-1i=1,2,,Nを示す情報を平滑諸元ファイル25cから取得する。そして、この平滑値xハットi,k-1|k-1に基づいて、式11から現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値予測位置および予測速度xハットi,k|k-1i=1,2,,Nを算出する。次に、予測処理部23cは、実施の形態1における予測処理部23と同様の処理によって、各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。この予測処理部23cにより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値xハットi,k|k-1および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部24cおよび加重平均部26cに出力される。次いで、平滑処理部24cは平滑処理を行うステップST106。具体的には、平滑処理部24cは、まず、角度基準重心算出部22cにより算出された各観測値zjの信頼度付き重心zバーi,θを、予測処理部23cより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の予測値xハットi,k|k-1に対応付け、各追尾目標に対するカルマンゲインKi,ki=1,2,,Nを算出する。そして、式12に示すカルマンフィルタアルゴリズムに従って現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|k-1を算出する。次に、平滑処理部24cは、予測処理部23cにより算出された予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインKi,kに基づいて、現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。この平滑処理部24cにより算出された現観測時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|k-1および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル25cに出力されて記憶される。次いで、平滑諸元ファイル25cは、実施の形態1における平滑諸元ファイル25と同様の処理によって、1観測周期後の時刻tk1において、記憶している時刻tkにおける各追尾目標の平滑値xハットi,k|k-1および平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部23cに出力するステップST107。以上のように、この実施の形態3によれば、N個の観測値に基づいて、レーザセンサ位置を基準とした2つの観測値のなす角度を全ての組み合わせに対して算出し、これらの角度から重み係数を算出し、この重み係数に基づいて算出した各観測値の信頼度付き重心を追尾目標に対応付けるように構成したので、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、2つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、2つの観測値のなす角度が大きい場合には、複数得られている各観測値のそれぞれを各追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。なお、図9に示す実施の形態3に係る追尾装置は、実施の形態2に係る追尾装置の角度算出部21bを多目標角度算出部21cに変更したものであるが、実施の形態1に係る追尾装置の角度算出部21を多目標角度算出部21cに変更した場合についても同様に適用可能である。なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。"