"目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする目標追跡装置。目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記パッシブセンサから目標までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする目標追跡装置。目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する予測値に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする目標追跡装置。目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する目標の予測値とプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする目標追跡装置。目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する目標の予測値、プロセス雑音共分散行列および運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする目標追跡装置。上述したように、パッシブセンサを用いた目標追跡装置では、一般的には、パッシブセンサ1から目標までの距離情報が得られないため、航跡算出に用いられるフィルタゲインも、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。また、同じ理由により、パッシブセンサを中心とするローカル座標系で目標を追跡することになるが、例えばローカル座標系として極座標系を用いる場合、非特許文献1に示すように、目標が直交座標系で等速直線運動を行なっていても、極座標系では角加速度、角加速度の微分成分が発生する。これに対応しようとして、非特許文献2に示すように、フィルタゲインを大きくすると、航跡誤差のランダム成分が大きくなり、航跡誤差のランダム成分を小さくしようとしてフィルタゲインを小さくすると、航跡誤差のバイアス成分が大きくなるため、パッシブセンサを用いた目標追跡装置の追跡性能を向上させることが難しく、パッシブセンサを用いた目標追跡装置からの航跡を用いてデータ融合を行っても、データ融合航跡の精度を向上させることができないという問題がある。また、本願出願人が特願2009-198348に開示した技術は上述したように優れた技術であるが、単一の運動モデルを前提としているために、等速直線運動を行う目標に最適化すると、等速直線以外の運動を行う目標に対する追跡性能が劣化し、等速直線以外の運動を行う目標に最適化すると、等速直線運動を行う目標に対する追跡性能が劣化して、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標の両方に対して追跡性能を向上させることができないという問題がある。なお、特許文献1には、パッシブセンサとアクティブセンサを組み合わせ、パッシブセンサとアクティブセンサからの情報に基づいて、アクティブセンサを制御する低被探知性センサ装置が開示され、特許文献2には、パッシブセンサとしてカメラを用い、カメラのパンチルト制御を制御ベクトルとして考慮する自動追尾装置が開示されている。本発明の課題は、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標の両方に対して追跡性能を向上させることができる目標追跡装置を提供することにある。上記課題を解決するために、本実施形態の目標追跡装置は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記パッシブセンサから目標までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する予測値に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する目標の予測値とプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。また、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら2つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離と前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出することと、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離とプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列と運動モデル確率を算出し、算出した複数の運動モデルに対応する目標の予測値、プロセス雑音共分散行列および運動モデル確率に基づいて、目標の航跡を算出することとを特徴とする。以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下においては、背景技術の欄で説明した構成部分と同一または相当する部分には、背景技術の欄で使用した符号と同じ符号を用いて説明する。図1は、第1の実施形態に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。この目標追跡装置は、パッシブセンサ1、パッシブセンサ処理部2a、アクティブセンサ3、アクティブセンサ処理部4、データ融合部5および補正情報算出部6aを備えている。アクティブセンサ3およびアクティブセンサ処理部4は、外部装置である。パッシブセンサ1は、目標から放射再放射を含むされる電磁波または音波の角度、換言すれば、目標の角度を測定し、観測値測角データとしてパッシブセンサ処理部2aに送る。パッシブセンサ処理部2aは、パッシブセンサ1からの観測値と補正情報算出部6aからの補正情報目標距離とに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部5に送る。また、パッシブセンサ処理部2aは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。アクティブセンサ3は、電磁波または音波を放射し、これによって目標から反射される電磁波または音波を測定し、観測値としてアクティブセンサ処理部4に送る。アクティブセンサ処理部4は、パッシブセンサ処理部2aと同様に、アクティブセンサ3からの観測値に基づいて、予測値および平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部5に送る。また、アクティブセンサ処理部4は、目標航跡に基づいて、アクティブセンサ3の姿勢等を制御する制御信号を生成し、アクティブセンサ3に送る。データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2aからの目標航跡とアクティブセンサ処理部4からの目標航跡とが同一目標を示していると判定した場合に、これらの目標航跡のデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部6aに送る。補正情報算出部6aは、データ融合部5から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、目標距離パッシブセンサ1から目標までの距離を算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部2aに送る。次に、上記のように構成される第1の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。図2aは、第1の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部2aにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図2bは、データ融合部5と補正情報算出部6aにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部4において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図10のフローチャートに示した従来の目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図10で使用した符号と同じ符号を付して説明する。まず、パッシブセンサ処理部2aにおいて行われる処理を、図2aに示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部2aでは、まず、観測値が入力されるST101。すなわち、パッシブセンサ1は、パッシブセンサ処理部2aからの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部2aに送る。パッシブセンサ処理部2aは、パッシブセンサ1から送られてくる観測値を入力する。次いで、補正情報入力処理目標距離が実行されるST111。すなわち、パッシブセンサ処理部2aは、補正情報算出部6aから補正情報目標距離を入力する。次いで、共分散算出処理が実行されるST112。すなわち、パッシブセンサ処理部2aは、補正情報算出部6aからの補正情報目標距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。次いで、予測処理が実行されるST113。すなわち、パッシブセンサ処理部2aは、前回観測時のステップST114において算出された複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列とステップST112において算出された複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算出する。次いで、平滑処理航跡出力が実行されるST114。すなわち、パッシブセンサ処理部2aは、パッシブセンサ1からの目標の観測値とステップST113において算出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これらを加重平均して、目標の平滑値とその共分散行列を算出し、目標航跡として出力する。次いで、制御処理が実行されるST104。すなわち、パッシブセンサ処理部2aは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST105。ステップST105において、終了でないことが判断されると、ステップST101に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST105において、終了であることが判断されると、パッシブセンサ処理部2aにおける処理は終了する。次に、データ融合部5と補正情報算出部6aにおいて行われる処理を、図2bに示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部5では、まず、航跡が入力されるST201。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2aからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部4からの目標航跡を入力する。次いで、データ融合処理が実行されるST202。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2aからの目標航跡とアクティブセンサ処理部4からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部6aに送る。このデータ融合処理は、図11のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。次いで、補正情報算出処理目標距離が実行されるST211。すなわち、補正情報算出部6aは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ1から目標までの距離を算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報目標距離としてパッシブセンサ処理部2aに送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST203。ステップST203において、終了でないことが判断されると、ステップST201に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST203において、終了であることが判断されると、データ融合部5における処理は終了する。次に、補正情報算出部6aとパッシブセンサ処理部2aで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。ここで、xikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkにおける方位角aik、高低角eikとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Fk1とGk1は、観測時刻tkから観測時刻tk1への遷移行列と駆動行列、wikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkの平均0、i番目の運動モデルに対応する共分散行列Qikのプロセス雑音ベクトル、σh,ikとσv,ikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkにおけるプロセス雑音の水平面と垂直面の標準偏差、rkは、観測時刻tkにおけるパッシブセンサ1から目標までの距離である。また、ATは、ベクトルまたは行列Aの転置、Inは、n行n列の単位行列、Onは、n行n列の零行列を示す。パッシブセンサ1の観測モデルを以下のように定義する。ここで、ykは、観測時刻tkのパッシブセンサ1の観測ベクトル、xtkは、観測時刻tkの真の状態ベクトル、Hkは、観測時刻tkのパッシブセンサ1の観測行列、vkは、観測時刻tkのパッシブセンサ1の平均0、共分散行列Rkの観測雑音ベクトル、σakとσekは、観測時刻tkにおける観測雑音の方位角と高低角の標準偏差である。上述したステップST101では、パッシブセンサ1からの観測値を観測ベクトルykとして入力する。また、上述したステップST111では、ステップST211において算出された目標距離r^k-1を入力する。なお、目標距離r^k-1は、データ融合航跡に基づいて、以下の式で算出する。ここで、xk-1、yk-1、zk-1は、観測時刻tk-1の目標のデータ融合航跡の位置のx、y、z成分、x0、y0、z0は、パッシブセンサ1の位置のx、y、z成分である。なお、外部装置アクティブセンサ3とアクティブセンサ処理部4としては、レーダ装置等を使用できる。また、パッシブセンサ1と、略同位置に置かれたレーザ測距装置等の測距装置を用いて、目標距離を直接測定するように構成することができる。上述したステップST112では、補正情報算出部6aからの補正情報目標距離に基づいて、以下の式によりi番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1を算出する。上述したステップST113では、前回観測時の平滑処理の結果とステップST112で算出したi番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。ここで、x^ik|k-1とPik|k-1は、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkの予測ベクトルと予測誤差共分散行列であり、x^ik-1|k-1とPik-1|k-1は、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tk-1の平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列である。上述したステップST114では、パッシブセンサ1からの観測ベクトルと予測処理の結果を用いて、以下の式で表される平滑処理を実施する。ここで、y~ikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkのパッシブセンサ1の残差ベクトル、Sikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkのパッシブセンサ1の残差共分散行列、Kikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkのパッシブセンサ1のカルマンゲイン行列、x^ik|kとPik|kは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列、pikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkの運動モデル確率、likは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkの運動モデル尤度、x^k|kとPk|kは、複数の運動モデルを加重平均した観測時刻tkの平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列である。また、A-1は、行列Aの逆行列を示す。上述したステップST104では、制御処理が実行される。そして、上述したステップST105では、終了判定処理が実行される。以上説明したように、第1の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部6aは、データ融合部5から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報目標距離をパッシブセンサ処理部2aに送り、パッシブセンサ処理部2aは、補正情報から間接的に算出される複数の運動モデルに対応するフィルタゲインカルマンゲイン行列を航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部2aからの等速直線運動を行う目標の航跡誤差ランダム成分と等速直線以外の運動を行う目標の航跡誤差バイアス成分を小さくすることができる。その結果、データ融合部5において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることができる。なお、上記では、目標の運動モデルとして、等速運動モデルを用いたが、等加速度運動モデル等の他の運動モデルと組み合わせることができる。また、上記では、パッシブセンサ処理部2aで実施する処理として、非特許文献3等に開示されているIMMフィルタの処理を簡略化して示しているが、IMMフィルタの処理を適用できるのは、勿論である。なお、上記では、パッシブセンサ処理部2aの目標の状態ベクトルとして、極座標系を用いた例を示したが、特許文献2に示されているように、カメラの画像上の目標の位置等水平、垂直座標とその速度を用いるように構成することができる。また、上述した第1の実施形態に係る目標追跡装置では、補正情報算出部6aは補正情報として目標距離を算出し、パッシブセンサ処理部2aは、この補正情報目標距離に基づいて複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出したが、補正情報算出部6aは補正情報として複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ処理部2aは、この補正情報複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいてフィルタゲインを算出するように構成することができる。第2の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図1に示した第1の実施形態に係る目標追跡装置の補正情報算出部6aおよびパッシブセンサ処理部2aが、補正情報算出部6bおよびパッシブセンサ処理部2bいずれも図示は省略にそれぞれ変更されて構成されている。以下では、第1の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。補正情報算出部6bは、データ融合部5から送られてくるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、目標距離パッシブセンサ1から目標までの距離と目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部2bに送る。パッシブセンサ処理部2bは、パッシブセンサ1からの観測値と補正情報算出部6bからの補正情報目標距離とプロセス雑音共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部5に送る。次に、上記のように構成される第2の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。図3aは、第2の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部2bにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図3bは、データ融合部5と補正情報算出部6bにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部4において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図2のフローチャートに示した第1の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図2で使用した符号と同じ符号を付して説明する。まず、パッシブセンサ処理部2bにおいて行われる処理を、図3aに示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部2bでは、まず、観測値が入力されるST101。すなわち、パッシブセンサ1は、パッシブセンサ処理部2bからの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部2bに送る。パッシブセンサ処理部2bは、パッシブセンサ1から送られてくる観測値を入力する。次いで、補正情報入力処理目標距離が実行されるST111。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、補正情報算出部6bから補正情報目標距離を入力する。次いで、補正情報入力処理共分散が実行されるST121。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、補正情報算出部6bからの補正情報プロセス雑音共分散行列を入力する。次いで、共分散算出処理が実行されるST112。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、補正情報算出部6bからの補正情報目標距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。次いで、運動モデル確率算出処理が実行されるST122。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、補正情報算出部6bからの補正情報プロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応する運動モデル確率を算出する。次いで、予測処理が実行されるST113。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、前回観測時のステップST114において算出された複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列とステップ112において算出された複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算出する。次いで、平滑処理航跡出力が実行されるST114。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、パッシブセンサ1からの目標の観測値とステップST113において算出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これらを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力する。次いで、制御処理が実行されるST104。すなわち、パッシブセンサ処理部2bは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST105。ステップST105において、終了でないことが判断されると、ステップST101に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST105において、終了であることが判断されると、パッシブセンサ処理部2bにおける処理は終了する。次に、データ融合部5と補正情報算出部6bにおいて行われる処理を、図3bに示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部5では、まず、航跡が入力されるST201。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2bからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部4からの目標航跡を入力する。次いで、データ融合処理が実行されるST202。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2bからの目標航跡とアクティブセンサ処理部4からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部6bに送る。このデータ融合処理は、図11のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。次いで、補正情報算出処理目標距離が実行されるST211。すなわち、補正情報算出部6bは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ1から目標までの距離を算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報目標距離としてパッシブセンサ処理部2bに送る。次いで、補正情報算出処理共分散が実行されるST221。すなわち、補正情報算出部6bは、データ融合部5からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報プロセス雑音共分散行列としてパッシブセンサ処理部2bに送る。なお、外部装置アクティブセンサ3とアクティブセンサ処理部4としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できる特許文献3等に開示されたアダプティブカルマンフィルタや非特許文献3等に開示されたIMMフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。次いで、終了であるかどうかが調べられるST203。ステップST203において、終了でないことが判断されると、ステップST201に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST203において、終了であることが判断されると、データ融合部5における処理は終了する。次に、補正情報算出部6bとパッシブセンサ処理部2bで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルとパッシブセンサ1の観測モデルは、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。また上述したステップST101とステップST111の処理内容も、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST121では、ステップST221において算出されたプロセス雑音共分散行列を入力する。なお、ステップST211では、アクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列Qak-1とデータ融合部5から出力されるデータ融合航跡とに基づいて、補正情報として、パッシブセンサ1から見たプロセス雑音共分散行列Qk-1を算出する。ここで、アクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列Qak-1が以下の38式で表されるとすると、変換行列Tk-1は、39式のようになる。なお、xk-1、yk-1、zk-1、ak-1、ek-1は、座標変換によって、データ融合航跡をパッシブセンサ1から見た目標の位置ベクトル直交座標系と極座標系に変換した値である。なお、上記のxk-1、yk-1、zk-1、ak-1、ek-1は、データ融合航跡から算出したが、アクティブセンサ処理部4から出力される航跡に基づいて算出するように構成することができる。上述したステップST112の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST122では、ステップST121で入力したプロセス雑音共分散行列Qk-1とステップST112で算出したi番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1を用いて、40式を満足するi番目の運動モデルに対応する運動モデル確率pik-1を算出する。なお、定義設定した運動モデルが実際の運動モデルと厳密に当てはまらない場合、モデル化の誤差成分を加味して、i番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1を補正するように構成することができる。上述したステップST113の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST114では、前回観測時の平滑処理ST114の34式の代わりに、ステップST122の40式で算出したi番目の運動モデルに対応する運動モデル確率pik-1を用いて、平滑処理を実施する。上述したステップST104とステップST105の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。以上説明したように、第2の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部6bは、データ融合部5から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報目標距離とプロセス雑音共分散行列をパッシブセンサ処理部2bに送り、パッシブセンサ処理部2bは、補正情報目標距離から間接的に算出される複数の運動モデルに対応するフィルタゲインカルマンゲイン行列を航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部2bからの等速直線運動を行う目標の航跡誤差ランダム成分と等速直線以外の運動を行う目標の航跡誤差バイアス成分を小さくすることができる。また、パッシブセンサ処理部2bは、補正情報プロセス雑音共分散行列から間接的に算出される複数の運動モデルに対応する運動モデル確率を航跡算出に用いるので、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標に対し、観測回数が少ない追跡初期段階や、前回観測以降に目標の運動モデルが変化した場合でも、パッシブセンサ処理部2bからの航跡誤差を小さくすることができる。その結果、データ融合部5において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることができる。第3の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図1に示した第1の実施形態に係る目標追跡装置の補正情報算出部6aおよびパッシブセンサ処理部2aが、補正情報算出部6cおよびパッシブセンサ処理部2cいずれも図示は省略にそれぞれ変更されて構成されている。以下では、第1の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。補正情報算出部6cは、データ融合部5から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、17式で定義設定した極座標系の等速運動モデルが直交座標系の等速運動モデルと厳密に当てはまらないことにより発生する目標の角加速度を制御入力ベクトルとみなして算出し、補正情報制御入力ベクトルとしてパッシブセンサ処理部2cに送る。パッシブセンサ処理部2cは、パッシブセンサ1からの観測値と補正情報算出部6cからの補正情報制御入力ベクトルとに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部5に送る。また、パッシブセンサ処理部2cは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次に、上記のように構成される第3の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。図4aは、第3の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部2cにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図4bは、データ融合部5と補正情報算出部6cにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部4において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図2および図3のフローチャートに示した第1の実施形態および第2の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図2および図3で使用した符号と同じ符号を付して説明する。まず、パッシブセンサ処理部2cにおいて行われる処理を、図4aに示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部2cでは、まず、観測値が入力されるST101。すなわち、パッシブセンサ1は、パッシブセンサ処理部2cからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部2cに送る。パッシブセンサ処理部2cは、パッシブセンサ1から送られてくる観測値を入力する。次いで、補正情報入力処理制御入力が実行されるST131。すなわち、パッシブセンサ処理部2cは、補正情報算出部6cからの補正情報制御入力ベクトルを入力する。次いで、予測処理が実行されるST132。すなわち、パッシブセンサ処理部2cは、前回観測時のステップST114において算出された複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部6cからの補正情報制御入力ベクトルとに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算出する。次いで、平滑処理航跡出力が実行されるST114。すなわち、パッシブセンサ処理部2cは、パッシブセンサ1からの目標の観測値とステップST132において算出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これらを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力する。次いで、制御処理が実行されるST104。すなわち、パッシブセンサ処理部2cは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST105。ステップST105において、終了でないことが判断されると、ステップST101に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST105において、終了であることが判断されると、目標追跡処理は終了する。次に、データ融合部5と補正情報算出部6cにおいて行われる処理を、図4bに示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部5では、まず、航跡が入力されるST201。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2cからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部4からの目標航跡を入力する。次いで、データ融合処理が実行されるST202。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2cからの目標航跡とアクティブセンサ処理部4からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部6cに送る。このデータ融合処理は、図11のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。次いで、補正情報算出処理制御入力が実行されるST231。すなわち、補正情報算出部6cは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベクトルを算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報制御入力ベクトルとしてパッシブセンサ処理部2cに送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST203。ステップST203において、終了でないことが判断されると、ステップST201に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST203において、終了であることが判断されると、データ融合部5における処理は終了する。次に、補正情報算出部6cとパッシブセンサ処理部2cで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。ここで、xikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkにおける方位角aik、高低角eikとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、ukは、観測時刻tkにおける方位角ak、高低角ekの加速度成分からなる制御入力ベクトル、Fk1とGk1は、観測時刻tkから観測時刻tk1への遷移行列と駆動行列、wikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkの平均0、i番目の運動モデルに対応する共分散行列Qikのプロセス雑音ベクトル、σh,ikとσv,ikは、i番目の運動モデルに対応する観測時刻tkにおけるプロセス雑音の水平面と垂直面の標準偏差、rkは、観測時刻tkにおけるパッシブセンサ1から目標までの距離である。ATは、ベクトルまたは行列Aの転置、Inは、n行n列の単位行列、Onは、n行n列の零行列を示す。また、パッシブセンサ1の観測モデルは、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST101の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST131では、ステップST231において算出された制御入力ベクトルを入力する。なお、ステップST231では、データ融合部5から出力される目標のデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、制御入力ベクトル角加速度uk-1を算出する。なお、制御入力ベクトル角加速度uk-1は、以下の式で算出する。ここで、xk-1、yk-1、zk-1、xk-1、yk-1、zk-1、ak-1、ek-1は、座標変換によって、データ融合航跡をパッシブセンサ1から見た目標の位置ベクトル、速度ベクトルおよび角速度ベクトルに変換した値である。上述したステップST132では、前回観測時の平滑処理の結果と制御入力ベクトルuk-1を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。なお、i番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1の算出は、目標距離の真値rk-1が得られないため、予め設定された目標距離rpresetが用いられる。上述したステップST114、ステップST104およびステップST105の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。以上説明したように、第3の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部6cは、データ融合部5から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報制御入力ベクトルをパッシブセンサ処理部2cに送り、パッシブセンサ処理部2cは、補正情報制御入力ベクトルから間接的に算出される複数の運動モデルに対応する予測値を航跡算出に用いるので、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標に対し、パッシブセンサ処理部2cからの航跡誤差バイアス成分を小さくすることができる。その結果、データ融合部5において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることができる。なお、上記では、目標の運動モデルとして、等速運動モデルを用いたが、等加速度運動モデル等の他の運動モデルと組み合わせることができる。また、制御入力ベクトルuk-1は、運動モデルによらず一定としたが、運動モデル毎に異なる値や微分次数角加加速度等を取るように構成することができる。さらに、上記では、パッシブセンサ処理部2cで実施する処理として、非特許文献3等に開示されているIMMフィルタの処理を簡略化して示しているが、IMMフィルタの処理を適用できるのは、勿論である。第4の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図1に示した第1の実施形態に係る目標追跡装置の補正情報算出部6aおよびパッシブセンサ処理部2aが、補正情報算出部6dおよびパッシブセンサ処理部2dいずれも図示は省略にそれぞれ変更されて構成されている。以下では、第1の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。補正情報算出部6dは、データ融合部5から送られてくるデータ融合航跡に基づいて、目標距離パッシブセンサ1から目標までの距離と制御入力ベクトルを算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部2dに送る。パッシブセンサ処理部2dは、パッシブセンサ1からの観測値と補正情報算出部6dからの補正情報目標距離と制御入力ベクトルに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部5に送る。また、パッシブセンサ処理部2dは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次に、上記のように構成される第4の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。図5aは、第4の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部2dにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図5bは、データ融合部5と補正情報算出部6dにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部4において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図2~図4のフローチャートに示した第1の実施形態~第3の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図2~図4のフローチャートで使用した符号と同じ符号を付して説明する。まず、パッシブセンサ処理部2dにおいて行われる処理を、図5aに示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部2dでは、まず、観測値が入力されるST101。すなわち、パッシブセンサ1は、パッシブセンサ処理部2dからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部2dに送る。パッシブセンサ処理部2dは、パッシブセンサ1から送られてくる観測値を入力する。次いで、補正情報入力処理目標距離が実行されるST111。すなわち、パッシブセンサ処理部2dは、補正情報算出部6dからの補正情報目標距離を入力する。次いで、補正情報入力処理制御入力が実行されるST131。すなわち、パッシブセンサ処理部2dは、補正情報算出部6dからの補正情報制御入力ベクトルを入力する。次いで、共分散算出処理が実行されるST112。すなわち、パッシブセンサ処理部2dは、補正情報算出部6dからの補正情報目標距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。次いで、予測処理が実行されるST132。すなわち、パッシブセンサ処理部2dは、前回観測時のステップST114において算出された複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列、補正情報算出部6dからの補正情報制御入力ベクトルおよびステップST112で算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算出する。次いで、平滑処理航跡出力が実行されるST114。すなわち、パッシブセンサ処理部2dは、パッシブセンサ1からの目標の観測値とステップST132において算出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これらを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力する。次いで、制御処理が実行されるST104。すなわち、パッシブセンサ処理部2dは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST105。ステップST105において、終了でないことが判断されると、ステップST101に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST105において、終了であることが判断されると、目標追跡処理は終了する。次に、データ融合部5と補正情報算出部6dにおいて行われる処理を、図5bに示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部5では、まず、航跡が入力されるST201。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2dからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部4からの目標航跡を入力する。次いで、データ融合処理が実行されるST202。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2dからの目標航跡とアクティブセンサ処理部4からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部6dに送る。このデータ融合処理は、図11のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。次いで、補正情報算出処理目標距離が実行されるST211。すなわち、補正情報算出部6dは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ1から目標までの距離を算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報目標距離としてパッシブセンサ処理部2dに送る。次いで、補正情報算出処理制御入力が実行されるST231。すなわち、補正情報算出部6dは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベクトルを算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報制御入力ベクトルとしてパッシブセンサ処理部2dに送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST203。ステップST203において、終了でないことが判断されると、ステップST201に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST203において、終了であることが判断されると、データ融合部5における処理は終了する。次に、補正情報算出部6dとパッシブセンサ処理部2dで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルは、第3の実施形態と同じであるので説明を省略する。また、パッシブセンサ1の観測モデルは、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。また、上述したステップST101、ステップST111およびステップST112の処理内容は、第1の実施形態と同じであり、ステップST131の処理内容は、第3の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST132では、51式の代わりに、ステップST112の26式のi番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1を用いて、予測処理を実施する。上述したステップST114、ステップST104およびステップST105の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。以上説明したように、第4の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部6dは、データ融合部5から出力されるデータ融合航跡に基づいて、補正情報目標距離と制御入力ベクトルをパッシブセンサ処理部2dに送り、パッシブセンサ処理部2dは、補正情報目標距離と制御入力ベクトルから間接的に算出される複数の運動モデルに対応するフィルタゲインカルマンゲイン行列と予測値を航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部2dからの等速直線運動を行う目標の航跡誤差ランダム成分とバイアス成分と等速直線以外の運動を行う目標の航跡誤差バイアス成分を小さくすることができる。その結果、データ融合部5において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることができる。第5の実施形態に係る目標追跡装置の構成は、図1に示した第1の実施形態に係る目標追跡装置の補正情報算出部6aおよびパッシブセンサ処理部2aが、補正情報算出部6eおよびパッシブセンサ処理部2eいずれも図示は省略にそれぞれ変更されて構成されている。以下では、第1の実施形態に係る目標追跡装置と異なる部分を中心に説明する。補正情報算出部6eは、データ融合部5から送られてくるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、目標距離パッシブセンサ1から目標までの距離、目標のプロセス雑音共分散行列および制御入力ベクトルを算出し、補正情報としてパッシブセンサ処理部2eに送る。パッシブセンサ処理部2eは、パッシブセンサ1からの観測値と補正情報算出部6eからの補正情報目標距離、プロセス雑音共分散行列および制御入力ベクトルに基づいて、複数の運動モデルに対応する予測値および複数の運動モデルに対応する平滑値を算出すると共に、複数の運動モデルに対応する平滑値を加重平均した平滑値を算出し、目標航跡としてデータ融合部5に送る。また、パッシブセンサ処理部2eは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次に、上記のように構成される第5の実施形態に係る目標追跡装置の動作を説明する。図6aは、第5の実施形態に係る目標追跡装置で行われる目標追跡処理のうち、パッシブセンサ処理部2eにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートであり、図6bは、データ融合部5と補正情報算出部6eにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。なお、アクティブセンサ処理部4において行われる処理は周知であるので、説明は省略する。また、以下においては、図2~図5のフローチャートに示した第1の実施形態~第4の実施形態に係る目標追跡装置で行われる処理と同じ処理を行うステップには、図2~図5のフローチャートで使用した符号と同じ符号を付して説明する。まず、パッシブセンサ処理部2eにおいて行われる処理を、図6aに示すフローチャートを参照しながら説明する。処理が開始されると、パッシブセンサ処理部2eでは、まず、観測値が入力されるST101。すなわち、パッシブセンサ1は、パッシブセンサ処理部2eからの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の観測値を算出してパッシブセンサ処理部2eに送る。パッシブセンサ処理部2eは、パッシブセンサ1から送られてくる観測値を入力する。次いで、補正情報入力処理目標距離が実行されるST111。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報算出部6eから補正情報目標距離を入力する。次いで、補正情報入力処理共分散が実行されるST121。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報算出部6eからの補正情報プロセス雑音共分散行列を入力する。次いで、補正情報入力処理制御入力が実行されるST131。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報算出部6eからの補正情報制御入力ベクトルを入力する。次いで、共分散算出処理が実行されるST112。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報算出部6eからの補正情報目標距離に基づいて、複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列を算出する。次いで、運動モデル確率算出処理が実行されるST122。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報算出部6eからの補正情報プロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応する運動モデル確率を算出する。次いで、予測処理が実行されるST132。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、前回観測時のステップST114において算出された複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列、補正情報算出部6eからの補正情報制御入力ベクトルおよびステップST112で算出した複数の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列を算出する。次いで、平滑処理航跡出力が実行されるST114。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、パッシブセンサ1からの目標の観測値とステップST132において算出された複数の運動モデルに対応する目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の平滑値およびその共分散行列を算出すると共に、これらを加重平均して、目標の平滑値およびその共分散行列を算出し、目標航跡として出力する。次いで、制御処理が実行されるST104。すなわち、パッシブセンサ処理部2eは、目標航跡に基づいて、パッシブセンサ1の姿勢等を制御する制御信号を生成し、パッシブセンサ1に送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST105。ステップST105において、終了でないことが判断されると、ステップST101に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST105において、終了であることが判断されると、目標追跡処理は終了する。次に、データ融合部5と補正情報算出部6eにおいて行われる処理を、図6bに示すフローチャートを参照しながら説明する。データ融合部5では、まず、航跡が入力されるST201。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2eからの目標航跡を入力するとともに、アクティブセンサ処理部4からの目標航跡を入力する。次いで、データ融合処理が実行されるST202。すなわち、データ融合部5は、パッシブセンサ処理部2eからの目標航跡とアクティブセンサ処理部4からの目標航跡とのデータ融合を行い、データ融合航跡として補正情報算出部6eに送る。このデータ融合処理は、図11のフローチャートを参照して説明した従来の目標追跡装置で行われるデータ融合処理と同じである。次いで、補正情報算出処理目標距離が実行されるST211。すなわち、補正情報算出部6eは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいてパッシブセンサ1から目標までの距離を算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報目標距離としてパッシブセンサ処理部2eに送る。次いで、補正情報算出処理共分散が実行されるST221。すなわち、補正情報算出部6eは、データ融合部5からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報プロセス雑音共分散行列としてパッシブセンサ処理部2eに送る。次いで、補正情報算出処理制御入力が実行されるST231。すなわち、補正情報算出部6eは、データ融合部5からのデータ融合航跡に基づいて目標の制御入力ベクトルを算出し、パッシブセンサ1からの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報制御入力ベクトルとしてパッシブセンサ処理部2eに送る。次いで、終了であるかどうかが調べられるST203。ステップST203において、終了でないことが判断されると、ステップST201に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップST203において、終了であることが判断されると、データ融合部5における処理は終了する。次に、補正情報算出部6eとパッシブセンサ処理部2eで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルは、第3の実施形態と同じであるので説明を省略する。また、パッシブセンサ1の観測モデルは、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。また、上述したステップST101、ステップST111およびステップST112の処理内容は、第1の実施形態と同じであり、上述したステップST121とステップST122の処理内容は、第2の実施形態と同じであり、上述したステップST131の処理内容は、第3の実施形態と同じであるので説明を省略する。上述したステップST132では、51式の代わりに、ステップST112の26式のi番目の運動モデルに対応するプロセス雑音共分散行列Qik-1を用いて、予測処理を実施する。上述したステップST114では、前回観測時の平滑処理ST114の34式の代わりに、ステップST122の40式で算出したi番目の運動モデルに対応する運動モデル確率pik-1を用いて、平滑処理を実施する。上述したステップST104とステップST105の処理内容は、第1の実施形態と同じであるので説明を省略する。以上説明したように、第5の実施形態に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部6eは、データ融合部5から出力されるデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応しアクティブセンサ処理部4から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報目標距離、プロセス雑音共分散行列および制御入力ベクトルをパッシブセンサ処理部2eに送り、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報目標距離と制御入力ベクトルから間接的に算出される複数の運動モデルに対応するフィルタゲインカルマンゲイン行列と予測値を航跡算出に用いるので、パッシブセンサ処理部2eからの等速直線運動を行う目標の航跡誤差ランダム成分とバイアス成分と等速直線以外の運動を行う目標の航跡誤差バイアス成分を小さくすることができる。また、パッシブセンサ処理部2eは、補正情報プロセス雑音共分散行列から間接的に算出される複数の運動モデルに対応する運動モデル確率を航跡算出に用いるので、等速直線運動を行う目標と等速直線以外の運動を行う目標に対し、観測回数が少ない追跡初期段階や、前回観測以降に目標の運動モデルが変化した場合でも、パッシブセンサ処理部2eからの航跡誤差を小さくすることができる。その結果、データ融合部5において算出するデータ融合航跡の航跡誤差を小さくすることができる。変形例上述した第1の実施形態~第5の実施形態に係る目標追跡装置は、図7および図8に示すように変形することができる。図7は、パッシブセンサ処理部2a~2eとデータ融合部5との間を通信部7aおよび通信部7cを介して接続するとともに、アクティブセンサ処理部4とデータ融合部5との間を通信部7bおよび通信部7cを介して接続し、さらに、補正情報算出部6a~6eとパッシブセンサ処理部2a~2eとの間を通信部7aおよび通信部7dを介して接続したので、パッシブセンサ1、パッシブセンサ処理部2a~2e、アクティブセンサ3およびアクティブセンサ処理部4を含むブロックと、データ融合部5および補正情報算出部6a~6eを含むブロックとを別体に構成できる。図8は、図7に示した構成において、さらに、パッシブセンサ1とパッシブセンサ処理部2a~2eとの間を通信部8eおよび通信部8fを介して接続したものである。この構成により、パッシブセンサ1を含むブロックと、パッシブセンサ処理部2a~2e、アクティブセンサ3およびアクティブセンサ処理部4を含むブロックと、データ融合部5および補正情報算出部6a~6eを含むブロックとを別体に構成できる。これらの変形例のいずれにおいても、第1の実施形態~第5の実施形態において記載した効果と同様の効果を得ることができる。以上説明したように、上述した本実施形態の目標追跡装置によれば、データ融合部は、パッシブセンサとアクティブセンサから入力される目標航跡に基づいて、データ融合航跡を算出し、補正情報算出部は、データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、パッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するための補正情報を算出し、パッシブセンサ処理部は、補正情報算出部からの補正情報に基づいて、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を算出し、複数の運動モデルに対応する目標の航跡を加重平均して目標の航跡として出力することにより、パッシブセンサ処理部からの追跡性能を向上させることができる。その結果、データ融合部において算出するデータ融合航跡の航跡精度を向上させることができる。"