センサ信号処理システム
【課題】 信号源数を正しく推定し目標検知性能及び追尾維持性能を向上させる。
【解決手段】 分解可能軌跡予測部１０８は前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻において分解可能であるかを判定し、離反信号源判定部１０９は前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と現在時刻において抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定し、相関決定部１１０は分解可能軌跡予測部１０８及び離反信号源判定部１０９の判定結果に基づき、追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関を決定する。
【解決手段】 分解可能軌跡予測部１０８は前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻において分解可能であるかを判定し、離反信号源判定部１０９は前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と現在時刻において抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定し、相関決定部１１０は分解可能軌跡予測部１０８及び離反信号源判定部１０９の判定結果に基づき、追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関を決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムを使用するセンサ信号処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムとして、例えば非特許文献１では、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）アルゴリズムを用いた信号処理装置が提案されている。このＭＵＳＩＣアルゴリズムでは、受信信号の相関行列を計算し、さらに相関行列を固有値分解して、固有値及び固有ベクトルを得る。固有値及び固有ベクトルは、信号源よりの信号成分を表す信号固有値と信号固有ベクトル、及び雑音成分を表す雑音固有値と雑音固有ベクトルで構成されている。一般的に、固有値の大きさをもって信号固有値と雑音固有値を判別し、信号固有値の個数から信号源数を推定する。推定結果に基づき、評価関数、例えばＭＵＳＩＣの場合はＭＵＳＩＣスペクトルを計算して、そのピーク値から観測情報を得る。
【０００３】
信号固有値と雑音固有値の判別方法としては、固有値を大きい順に並べ、最も急激に大きさが減少した固有値より大きいものを信号固有値とする方法、最小固有値の一定倍以上の大きさの固有値を信号固有値とする方法、受信機の雑音を予め計測しておき、その電力から適正な閾値を見積もって、それ以上の固有値を信号固有値とする方法等がある。
【０００４】
従来のセンサ信号処理システムでは、信号源数が正しく推定されれば正しい観測情報が得られるものの、例えば著しく低Ｓ／Ｎ環境である等、信号源数の推定に適さない環境下では信号源数の推定を誤ることがあり、その結果、偽目標や誤った観測情報を生じる場合があるという課題があった。
【０００５】
この課題を解決するため、例えば特許文献１では、信号源数の推定に過去の追尾情報を利用することによって、正しい信号源数を推定する方法を提案している。この特許文献１に記載されたセンサ信号処理システムは、センサを有する受信器を用いて信号源からの受信信号を取得し、信号源の観測情報を取得する際に、信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行うもので、信号源数の仮説を予め蓄積する信号源数仮説メモリと、Ａ／Ｄ変換器を介して受信信号を取り込み、信号源数の推定に必要な値を算出する信号前処理部と、信号前処理部の出力情報を用いて、信号源数仮説メモリ内の複数の仮説に基づく信号源数における所望の観測情報を全て算出する観測情報抽出部と、観測情報抽出部により抽出された観測情報に基づき、各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部と、軌跡推定部により作成された軌跡が追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致しているかを表す軌跡の尤もらしさを求める軌跡評価部と、軌跡の尤もらしさから算出される仮説の適合度を比較することにより、信号源数を延期決定する仮設評価部と、仮説の適合度が低下した仮説を信号源数仮説メモリから削除する仮説削除部とを備えたものである。
【０００６】
この特許文献１に示す方法は、信号源数の仮説に基づき観測情報推定アルゴリズムで抽出した観測情報を追尾フィルタで処理して得られる軌跡が、予め追尾フィルタに設定されている運動モデルに合致しているほど仮説の信頼性が高いと考えて、正しい信号源数を延期決定する方法である。この方法によれば、信号源数の推定に過去の情報も利用できるので、信号源がアルゴリズムによって分解可能な状態にあれば、ある程度信号源数の推定が困難な環境下においても、正しく信号源数を推定することができる。
【０００７】
ここで、これらの信号源数推定方法によって推定される信号源数は、いずれもアルゴリズムにより分解可能な波源数である。例えば、２個の信号源が分解不能な状態にまで接近している場合には、信号源数を２個と考えて検出処理を行っても、正しい観測値は得られない。この場合、一般的に観測値は１個しか得られず、もう１個は信号源とは無関係な偽像を検出することになる。そのため、分解可能な状態から信号源の接近等により分解不能な状態に変化した場合には、分解可能な信号源数を素早く推定して観測情報を得る必要がある。逆に、分解不能であった複数の信号源が離反等して、分解可能な信号源数が変化した場合も同様である。
【０００８】
【非特許文献１】Ralph.O.Schmidt,"Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation",IEEE Trans.Antennas Propagat.,vol.AP-34,no.3,Mar.1986.
【特許文献１】特開２００４−３０９２０９号公報（段落００１９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のセンサ信号処理システムは以上のように構成され、特許文献１の方法では、過去の追尾情報を用いて分解可能な信号源数の推定を行うため、信号源の接近離反等によって分解可能な信号源数が変化した場合、その検出に時間がかかるという課題があった。具体的には、２個の信号源が接近して分解できない場合を例とすると、信号源数が２の仮説においては、１個の観測値と１個の偽像が得られるようになる。そのため、分解できなくなった直後はメモリトラック処理（予測値で軌跡を継続する追尾フィルタ処理）等によって軌跡が維持されるが、いずれ一方の信号源の軌跡が途切れると、信頼度が低下して信号源数が変化したことが検出される。このように過去の追尾情報を利用しているため、信号源数が変化した場合には、かえって検出に時間がかかるのである。そして、その間、目標検知性能、追尾維持性能が劣化するという課題もあわせて発生する。
【００１０】
しかも、このような接近離反による信号源数変化は一時的なものであるため、本来は接近離反の間を通して、継続して信号源を追尾できることが望ましい。しかし、従来の方式では、信号源数が変化したと認識するため軌跡が途切れてしまうという課題があった。
【００１１】
また、特許文献１の方法では、各信号源数仮説の追尾結果は全て独立に管理されており、仮説間で追尾結果を共有するということはなされない。そのため、新たに正解となった信号源数仮説では、過去の誤った観測値の影響を受けて追尾性能がなかなか向上しないことがある上、それまでの正解仮説における追尾情報も有効活用されていないという課題もあった。
【００１２】
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、信号源数を正しく推定し、目標検知性能及び追尾維持性能を向上させることができるセンサ信号処理システムを得ることを目的とする。
【００１３】
また、信号源数仮説間で追尾結果を共有することにより追尾情報の有効活用を図り、迅速に信号源数の変化に対処することができるセンサ信号処理システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
この発明に係るセンサ信号処理システムは、信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムを使用するものにおいて、分解可能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻において分解可能であるかを判定する分解可能軌跡予測部と、分解不能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と現在時刻において抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定する離反信号源判定部と、上記分解可能軌跡予測部及び上記離反信号源判定部の判定結果に基づき、追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関を決定する相関決定部とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１５】
この発明により、信号源数を正しく推定することができ、目標検知性能及び追尾維持性能を向上させることができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
実施の形態１．
まず、この発明の基本的な考え方について、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを例として説明する。この発明は、信号源数を仮定した仮説（以下、信号源数仮説）を複数考慮し、各信号源数仮説で得られる観測値を追尾処理した結果に基づいて、各信号源数仮説の尤もらしさの尺度である仮説信頼度を計算し、正しい信号源数仮説を延期的に決定する方法に関するものである。その中でも特に信号源数の変化が生じた場合に、その変化を早期に検知して対応する信号処理を行うことによって、正しい観測情報を取得する方法を示している。
【００１７】
ここで、信号源数が変化する場合として、以下のケースが想定される。
（Ａ）信号源が接近して分解不能になることにより分解可能な信号源数が減少する場合
（Ｂ）接近していた信号源が離反することにより分解可能な信号源数が増加する場合
（Ｃ）信号源が分離する場合（例：ブースターの切り離し等）
（Ｄ）信号源が消失する場合
（Ｅ）新たな信号源が覆域に進入してくる場合
このうち、上記（Ｅ）については、従来方式で信号源数の推定をする方法が効果的であるが、上記（Ａ）〜（Ｄ）については、この発明の適用により、従来方式より早く正確に信号源数の推定及び追尾維持が可能となる。なお、上記（Ｅ）についても、信号源数の推定は従来方式で行うが、この発明の一部を適用することにより追尾性能の向上が期待できる。これについては後述する。
【００１８】
以下、ＭＵＳＩＣアルゴリズムの例を用いて具体的な考え方の概要を説明する。
図１は上記（Ａ），（Ｂ）の信号源の接近・離反の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。上記（Ａ）において、図１（ａ），（ｂ）では２個の信号源が次第に接近し、図１（ｃ）では分解不能になっていく様子を時系列で表示したもので、真の信号源数仮説（信号源数２）におけるＭＵＳＩＣスペクトルを示している。信号源が分解不能になると、ピークが１個しか得られず偽像が発生する。しかし、時系列でみると、信号源の運動を追尾していれば、事前に接近していくことがわかるので分解不能となることが予測可能である。このような場合には、１個のピークを２つの信号源に割り当てて偽像を破棄したり、あるいは信号源が１少ない信号源数仮説で得られるピークを２つの信号源に割り当てる等の対処をすることにより、信号源の追尾維持が可能となる。
【００１９】
一方、上記（Ｂ）において、接近していた信号源が離反する場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化は、上記（Ａ）と逆に、図１（ｃ）〜図１（ａ）のようになる。図１（ｃ）の分解不能な状態では、偽像が出る位置は一定ではない。これに対し分解可能な状態になると、図１（ｂ）、図１（ａ）に示すように、追尾中の分解不能な信号源の近くに新たなピークが得られるようになり、分解可能な信号源数が変化したことが検出できる。
【００２０】
図２は上記（Ｃ）の信号源の分離の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図であり、図２（ａ）の真の信号源数が１の状態から、図２（ｂ）の目標の分離（離反以外）によって真の信号源数が２となった場合の信号源数が２の仮説のＭＵＳＩＣスペクトルを表している。分離前の状態では、信号源数が２の仮説では偽像が不定位置に発生する。これに対し分離後は、不定位置に発生する偽像がなくなり、分離前の信号源の近くから新たなピークが発生するようになり、信号源が分離したことが検出可能である。なお、図２では、上記（Ｂ）に述べた信号源の離反の場合とスペクトル変化の様子は同一であるが、上記（Ｂ）は真の目標数そのものは変化しておらず、過去に上記（Ａ）のような信号源数の減少の事実があった場合に限られる。これに対し、上記（Ｃ）では、真の目標数すなわち正解の信号源数仮説が変化している点が異なっている。よってそれまでの正解の信号源数仮説から、新たな正解の信号源数仮説へと追尾情報の引継ぎを行うことが可能であり、過去の情報をより無駄なく利用できる。
【００２１】
図３は上記（Ｄ）の信号源の消失の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図であり、２つの信号源のうち１つが消失する場合を想定している。図３（ａ）が消失前で、図３（ｂ）が消失後である。１つが消失すると、信号源数が２の信号源数仮説では、偽像が発生するため、消失したほうの信号源はメモリトラックが続く。この消失した信号源に対応した航跡のメモリトラック回数をモニターすることによって、信号源数が変化したことが検出できる。なお、従来の方式でも、信号源数仮説の尤度が下がるのを待つことによって信号源が消失したことを検知することは可能であるが、特にＭＵＳＩＣアルゴリズムへの適用を想定している場合には、信号源を１つ多く誤っている信号源数仮説の場合、正しい信号源の観測値と偽像が１個得られるため、残った信号源については追尾が継続可能である場合が多く、１個の航跡のメモリトラックが信号源数仮説の尤度に与える影響は小さいため、仮説の尤度が下がるのには時間がかかる。よって、信号源数仮説全体ではなく、ある軌跡に着目するこの発明には適用効果がある。また、一方の信号源がレーダの覆域を出たため消失する場合には、追尾結果の時系列を見ることにより事前に信号源がレーダの覆域を出ることを予測することも可能である。これにより、速やかに信号源数の変化を検知することができる。
【００２２】
ところで、上記（Ｅ）については、過去の追尾情報から予め信号源数の変化を検知することはできないが、従来方式によって新たな信号源を検知した後、新たに正解となった信号源数仮説の追尾情報として、それまで正解であった信号源数仮説の追尾情報を移管して使用することにより、従来方式よりも迅速に追尾性能を向上することができるので、この発明の適用効果が期待できる。
【００２３】
以上の考え方を適用したこの発明を実施する最良の形態について、以下、具体的なシステム構成を説明する。
まず、この発明の説明において使用する用語の定義を示す。
「真の信号源数」とは、分解の可否にかかわらず、実際の信号源がいくつあるかを表したものである。「分解可能である信号源数」とは、使用する信号処理アルゴリズムで分解可能な信号源の数を示す。例えば、実際には信号源が２個であるが、接近しすぎて１個にしか見えない場合には、真の信号源数＝２で、分解可能である信号源数＝１となる。
【００２４】
「信号源数仮説」とは、真の信号源がいくつあるかを仮説として表したものである。「軌跡の評価関数」とは、ここでは、各信号源数仮説において作成される各信号源の軌跡について、信号源がどのような動きをするのかを予め想定しておく運動モデルとどの程度合致しているかを評価する関数のことを指している。「仮説信頼度」とは、上記評価関数を用いて、各信号源数仮説がどの程度正解に近いか、信号源数仮説間で比較できるように正規化して表したものである。「追尾情報」とは、追尾フィルタの出力である予測値、推定値（平滑値）、ゲイン行列、誤差共分散行列、残差共分散行列、相関観測値といった軌跡に付随する全情報を示している。
【００２５】
次に、この発明を実施するための最良の形態について説明する。
図４はこの発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの構成を示すブロック図である。なお、信号処理アルゴリズムとして、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用した場合を想定しているが、信号源数を推定してから、その情報に基づいて観測値を抽出する方式であれば、この発明は適用可能である。
【００２６】
図４に示すセンサ信号処理システムは、受信部１０１、Ａ／Ｄ変換部１０２、信号前処理部１０３、分解不能軌跡メモリ１０４、分解可能軌跡メモリ１０５、信号源数仮説メモリ１０６、観測情報抽出部１０７、分解可能軌跡予測部１０８、離反信号源判定部１０９、相関決定部１１０、軌跡推定部１１１、軌跡予測部１１２、軌跡評価部１１３、仮説評価部１１４、仮説削除部１１５、仮説設定部１１６、表示用軌跡選択部１１７、表示部１１８及び仮説間メモリ移管部１１９を備えている。
【００２７】
図４において、受信部１０１は図示しない送信源よりの送信波が物標に反射して得られた反射波を受信する。Ａ／Ｄ変換部１０２は受信部１０１が取得する受信信号をＡ／Ｄ変換する。信号前処理部１０３はＡ／Ｄ変換された受信信号から信号源数の推定に必要な前処理を行う。分解不能軌跡メモリ１０４は分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報を記憶する。分解可能軌跡メモリ１０５は分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報を記憶する。信号源数仮説メモリ１０６は真の信号源数がいくつであるかという信号源数仮説を記憶する。観測情報抽出部１０７は信号前処理部１０３による前処理結果から信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説の数だけの観測値を抽出する。
【００２８】
分解可能軌跡予測部１０８は、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている前回時刻に分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の予測値から、追尾中の信号源が現在時刻に分解可能であるかを判定し、分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値を出力する。離反信号源判定部１０９は、観測情報抽出部１０７により抽出された観測値の中から、分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に抽出して、追尾中の信号源が離反したか否かを判定し、追尾中の信号源の予測値とその判定結果を出力する。
【００２９】
相関決定部１１０は、観測情報抽出部１０７から出力された観測値、分解可能軌跡予測部１０８から出力された分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９から出力された追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の過去の推定値を入力し、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解可能軌跡予測部１０８から出力された分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を相関ありと決定し、離反信号源判定部１０９から出力された離反していないと判定された追尾中の信号源の予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を相関ありと決定し、離反信号源判定部１０９から出力された離反したと判定された追尾中の信号源の過去の推定値から求めた予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を相関ありと決定することにより、追尾中の信号源と観測値との相関を決定して、分解可能軌跡予測部１０８から出力された分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９から出力された追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び相関が決定された観測値を出力する。
【００３０】
軌跡推定部１１１は、相関決定部１１０から出力された、分解可能軌跡予測部１０８からの分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９からの追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び相関が決定された観測値、内部に保持しているゲイン行列に基づき、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、信号源の時間的な軌跡を推定し推定値を出力する。軌跡予測部１１２は、軌跡推定部１１１から出力された推定値と内部に保持している推移行列に基づき、次回観測時における軌跡を予測し信号源の予測値を算出し、分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報（次回観測時における信号源の予測値を含む）を分解不能軌跡メモリ１０４に記憶し、分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報（次回観測時における信号源の予測値を含む）を分解可能軌跡メモリ１０５に記憶する。
【００３１】
軌跡評価部１１３は、相関決定部１１０から出力された、分解可能軌跡予測部１０８からの分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９からの追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び相関が決定された観測値に基づき、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説の各軌跡毎に、実際の観測値の検出確率を求め、求めた実際の観測値の検出確率と、事前に定義されている信号源の検出確率に基づき、所定の評価関数により各軌跡の尤度を計算する。仮説評価部１１４は、軌跡評価部１１３により計算された各軌跡の尤度に基づき、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎の仮説信頼度を計算することにより各信号源数仮説を評価し、各信号源数仮説の仮説信頼度を評価結果として出力する。
【００３２】
仮説削除部１１５は、仮説評価部１１４により評価された各信号源数仮説の仮説信頼度に基づき削除すると判定された信号源数仮説を、信号源数仮説メモリ１０６から削除する。仮説設定部１１６は、仮説評価部１１４により評価された各信号源数仮説の仮説信頼度に基づき、適合する信号源数仮説が記憶されておらず、新設を要すると判定された場合には、オペレータからの指示に基づき又は自動的に、信号源数仮説メモリ１０６に新たな信号源数仮説を設定する。表示用軌跡選択部１１７は、軌跡推定部１１１により推定された信号源の時間的な軌跡の推定値と仮説評価部１１４により評価された各信号源数仮説の仮説信頼度に基づき、仮説信頼度の最も高い軌跡を、例えばＰＰＩ（Plan-Position Indicator）等に表示する表示用軌跡として選択する。表示部１１８は表示用軌跡選択部１１７により選択された表示用軌跡を表示する。
【００３３】
仮説間メモリ移管部１１９は、表示用軌跡選択部１１７により選択された表示用軌跡、すなわち、今回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号、及び前回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号を比較し、今回時刻において、前回時刻と異なる表示用軌跡を選択している場合に、分解不能軌跡メモリ１０４及び分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮設における過去の追尾情報を、今回新たに高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説に移管する。
【００３４】
次に動作について説明する。
図５はこの発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システム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、観測を開始する前に、まず、仮説設定部１１６は予め決められた信号源数仮説を信号源数仮説メモリ１０６に設定する。ここで設定する信号源数仮説は、センサ数等より定まる最大信号源数を上限として、考えられる全ての信号源数を信号源数仮説としても良いし、任意の値を信号源数仮説としても良い。
【００３５】
ステップＳＴ２からステップＳＴ２０までの処理は時刻ループであり、時刻毎の処理手順を示している。
ステップＳＴ２おいて、このセンサ信号処理システムの時刻取得部（図示せず）は現在時刻を取得する。ステップＳＴ３において、受信部１０１は送信源よりの送信波が物標に反射して得られた反射波を受信し、Ａ／Ｄ変換部１０２は受信部１０１により受信されたアナログの受信信号をデジタルの受信信号にＡ／Ｄ変換する。
【００３６】
ステップＳＴ４において、信号前処理部１０３はＡ／Ｄ変換されたデジタルの受信信号から信号源数の推定に必要な前処理を行う。この前処理は、信号源数にかかわらず必要な信号処理で、ＭＵＳＩＣアルゴリズムの場合は、デジタルの受信信号の相関行列計算と固有値解析に相当する。他のアルゴリズムに適用する例としては、例えば、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave)レーダのビート信号のピーク検出に適用する場合には、ビート信号のＦＦＴ（Fast Fourier Transform）によりビート周波数スペクトルを求めることに相当する。
【００３７】
ステップＳＴ５からステップＳＴ１５までの処理は仮説ループであり、信号源数仮説毎に抽出される観測値が異なるので信号源数仮説毎に行う処理である。
ステップＳＴ５において、観測情報抽出部１０７は、信号前処理部１０３による前処理結果から信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説の数だけの観測値を抽出する。ここで、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用する場合には、デジタルの受信信号の相関行列計算と固有値解析の結果からＭＵＳＩＣスペクトルを計算し、信号源数仮説の数だけのピークを観測値として抽出する。ＦＭＣＷレーダへの適用を想定した場合には、ＦＦＴ処理後のビート周波数スペクトルから信号源数仮説の数だけのピークを観測値として抽出する。
【００３８】
ステップＳＴ６からステップＳＴ１４までの処理は軌跡ループであり、軌跡毎に行われる処理である。
ステップＳＴ６において、現在追尾中である信号源が、前回時刻において分解可能と判定されて分解可能軌跡メモリ１０４に記憶されている場合にはステップＳＴ７に移行し、前回時刻において分解不能と判定されて分解不能軌跡メモリ１０５に記憶されている場合にはステップＳＴ９に移行する。
【００３９】
上記ステップＳＴ６で、現在追尾中である信号源が、前回時刻において分解可能と判定された場合には、ステップＳＴ７において、分解可能軌跡予測部１０８は、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の予測値から、現在追尾中の信号源が今回時刻において分解可能であるかを判定し、分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値を出力する。分解可能軌跡メモリ１０５には、時刻、信号源数仮説番号、軌跡番号、各奇跡との分解可否結果等のデータが記憶されており、分解可能軌跡予測部１０８は、これらのデータに基づき、現在追尾中の信号源が今回時刻において分解可能であるかを判定する。ステップＳＴ８において、分解可能軌跡予測部１０８は今回時刻における分解可能な信号源数を推定する。
【００４０】
図６は分解可能軌跡予測部１０８の内部構成を示すブロック図である。この分解可能軌跡予測部１０８は、予測諸元差算出部２０１、分解可否判定部２０２、スイッチ２０３、分解不能軌跡予測値算出部２０４、分解可能信号源数推定部２０５及び出力部２０６を備えている。
【００４１】
図６において、予測諸元差算出部２０１は、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている追尾情報に含まれる前回時刻における予測値により、軌跡間の予測諸元（予測値）の差を計算する。分解可否判定部２０２は、予測諸元差算出部２０１により算出された軌跡間の予測諸元（予測値）の差により、今回時刻における軌跡の分解可否を判定し、今回時刻における分解可能軌跡の予測値を算出する。スイッチ２０３は、分解可否判定部２０２からの分解可否判定結果と分解可能軌跡の予測値を入力し、分解可能軌跡群については分解可能軌跡の予測値を合成部２０６に出力し、分解不能軌跡群についてはそれらの各軌跡を分解不能軌跡予測値算出部２０４に出力する。
【００４２】
分解不能軌跡予測値算出部２０４は、分解不能軌跡群の各軌跡について、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている追尾情報に含まれる前回時刻における予測値により、今回時刻における分解不能軌跡群のグループの予測値を計算する。分解可能信号源数推定部２０５は分解可否判定部２０２から分解可能軌跡の予測値を入力し分解可能な信号源数を推定する。出力部２０６は、スイッチ２０３からの分解可能軌跡の予測値と、分解不能軌跡予測値算出部２０４からの分解不能軌跡のグループの予測値と、分解可能信号源数推定部２０５からの分解可能な信号源数をまとめて、分解可能と判定された信号源の予測値として出力する。なお、出力部２０６により出力される分解可能と判定された信号源の予測値の中には、分解不能軌跡のグループの予測値も含まれているが、グループの予測値となった軌跡はグループとして他の軌跡とは分離可能となるために、分解可能と判定された信号源の予測値に含めている。
【００４３】
予測諸元差算出部２０１は、次の（１）式により、軌跡ｉ，ｊ間の予測諸元の差ｄＸpij,k を計算する。
ｄＸpij,k＝｜Ｘpi ,k−Ｘpj ,k｜ （１）
ここで、Ｘpi ,k，Ｘpj ,k は分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている軌跡の予測値である。
【００４４】
分解可否判定部２０２は、予測諸元差算出部２０１により計算された軌跡ｉ，ｊ間の予測諸元の差ｄＸpij,kに基づいて分解の可否を判定する。例えば、次の（２）式に示すように、軌跡ｉ、ｊ間の予測諸元の差ｄＸpij,kが予め設定した固定又は可変の分解可否を判定する閾値Ｔhdiv よりも小さい場合には、分解不能とする方法がある。
ｄＸpij,k＜Ｔhdiv （２）
ここで、Ｔhdiv を可変とする場合には、例えばＳ／Ｎが比較的高い場合には小さく設定し、著しく低Ｓ／Ｎである場合には大きく設定する等の方法がある。
【００４５】
分解可否判定部２０２が分解不能であると判定すると、スイッチ２０３を介して、分解不能軌跡予測値算出部２０４は、分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,kを次の（３）式により算出する。この予測値は、分解不能となった軌跡群を１つのグループと考えた際に、グループ全体としての予測値の役割を果たすもので、後述する分解不能軌跡に相関する観測値を取得する際に相関ゲートの中心となる。
【数１】
ここで、Ｘpq,kは分解不能軌跡の個々の予測値（ｑ＝Ｇ１、Ｇ２、…、ＧＮndiv）で、Ｎndivは分解不能と判定された軌跡数で、Ｗq は分解不能軌跡予測値算出手段２０４が保持する重み係数である。
【００４６】
重み係数Ｗq は１としても良いし、各軌跡の予測誤差の分散や残差の分散に応じて、分散が小さいほど重みが大きくなるように計算しても良い。具体的には次の（４）式で与えることができる。
Ｗq ＝１／Ｐpq （４）
ここで、Ｐpqは軌跡ｑの予測誤差の分散又は残差の分散であり、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている。
【００４７】
一方、図５のステップＳＴ６で、現在追尾中である信号源が前回時刻において分解不能と判定された場合には、今回時刻において信号源が離反する可能性があるためステップＳＴ９へ移行する。ステップＳＴ９において、離反信号源判定部１０９は今回時刻において離反する信号源数を推定する。ステップＳＴ１０において、離反信号源判定部１０９は今回時刻において離反する信号源の軌跡がどれかを推定する。
【００４８】
図７は離反信号源判定部１０９の内部構成を示すブロック図である。この離反信号源判定部１０９は、分解不能軌跡予測値算出部３０１、離反判定部３０２、スイッチ３０３、離反軌跡決定部３０４、軌跡予測値再計算部３０５及び出力部３０６を備えている。
【００４９】
図７において、分解不能軌跡予測値算出部３０１は、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている前回時刻における分解不能軌跡の追尾情報に含まれる予測値を読み出して、今回時刻における分解不能軌跡の予測値を算出する。離反判定部３０２は、分解不能軌跡予測値算出部３０１により得られた予測値を中心としたゲート内に、観測情報抽出部１０７により抽出された観測値が２個以上存在するか否かにより離反の有無を判定し、ゲート内の観測値の数により離反信号源数を推定し、離反の有無の判定結果と、推定した離反信号源数と、分解不能軌跡メモリ１０４からの前回時刻における分解不能軌跡の予測値と、離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値と、離反なしと判定された分解不能軌跡の予測値とを出力する。
【００５０】
スイッチ３０３は、離反の有無の判定結果により、離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値と、離反なしと判定された分解不能軌跡の予測値を切り替えて出力する。離反軌跡決定部３０４は、離反ありと判定された分解不能軌跡の中から、離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値を中心としたゲート内の観測情報抽出部１０７により抽出された観測値と離反判定部３０２により推定された離反信号源数とを用いて離反する軌跡を決定する。軌跡予測値再計算部３０５は、スイッチ３０３からの離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値から、離反軌跡決定部３０４により決定された離反する軌跡を除いて、分解不能軌跡の予測値を再計算する。出力部３０６は、スイッチ３０３からの離反なしと判定された分解不能軌跡の予測値と、軌跡予測値再計算部３０５により計算された分解不能軌跡の予測値をまとめて、追尾中の信号源の予測値として出力すると共に、離反の有無の判定結果を出力する。
【００５１】
次に図５のステップＳＴ９〜ステップＳＴ１０の詳細な動作について説明する。
まず、分解不能軌跡予測値算出部３０１は分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k を算出する。分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k は、上記（３）式で求めることができるほか、分解不能軌跡メモリ１０４からの追尾情報に含まれる前回時刻における分解不能軌跡の平滑値Ｘgsm,k-1を、推移行列Φを用いて外挿した値を使用して次の（５）式により求めることもできる。
Ｘgpm,k ＝Φ・Ｘgsm,k-1 （５）
ここで、推移行列Φは、信号源がどのように動くかを（例えば等速直進運動をする等）予め規定する運動モデルによって定まる行列であり、分解不能軌跡予測値算出部３０１が内部に保持している。
【００５２】
離反判定部３０２は信号源離反の有無を調べる。例えば、分解不能であった２つの信号源が離反した場合、信号源数２の信号源数仮説では、上記図１に示したように、分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k の近くに、分解不能である信号源に相関する観測情報と、離反した信号源に相関する観測情報の２つが得られるようになる。すなわち、次の（６）式を満たす観測値Ｚi,k が、分離不能軌跡の予測値Ｘgpm,k を中心とした規定のゲートサイズＧatediv の中に複数あれば、離反する信号源があると判定する。
｜Ｘgpm,k−Ｚi,k｜＜Ｇatediv （６）
ここで、Ｚi,k は観測値（ｉ＝１，２，…，Ｍ）で、Ｍは観測値数である。
離反判定部３０２は、上記（６）式で判定された離反ありの軌跡の予測値と離反なしの軌跡の予測値を出力する。
【００５３】
離反判定部３０２による判定の結果、離反する信号源があると判定された場合には、スイッチ３０３を介して、離反ありの軌跡予測値と離反ありの情報と離反する信号源数と前回時刻における追尾情報が、離反軌跡決定部３０４に入力される。離反軌跡決定部３０４は、分解不能軌跡の中から、どの軌跡が離反するか、観測情報抽出部からの観測値とスイッチ３０３を介して入力された各情報を用いて決定する。具体的な決定方法例としては、分解不能となる直前の時刻における軌跡の平滑値を、今回の時刻まで外挿して得られる外挿予測値と、今回得られた観測値との差を比較し、最も観測値に近いものを選択する方法がある。なお、外挿予測値は軌跡の平滑値と離反軌跡決定部３０４が保持する推移行列により計算される。
【００５４】
図８は離反軌跡決定部３０４による離反軌跡決定方法を説明する図である。図８において、Ｘgpm,k は、軌跡ｈ、軌跡ｉ、軌跡ｊにより構成されている分解不能軌跡のグループの予測値である。Ｘgpm,k を中心としたゲート内には、２つの観測値Ｚon1,k，Ｚon2,kが得られている。すなわち、軌跡ｈ、軌跡ｉ、軌跡ｊが時刻ｋｓｔａｒｔで分解不能となり、今回時刻ｋで、２つの観測値Ｚon1,k，Ｚon2,k が得られているので、３つのうちいずれかが分解可能になった状態を表している。各軌跡の外挿予測値Ｘph_ex,k，Ｘpi_ex,k，Ｘpj_ex,kは次の（７）式で得られる。
Ｘptemp_ex,k＝Φ（k-kstart）・Ｘstemp,kstart （７）
ここで、Ｘptemp_ex,k は今回時刻（ｋ）における軌跡ｔｅｍｐの外挿予測値（ｔｅｍｐ＝ｈ，ｉ，ｊ）で、Ｘstemp,kstart は分解不能となる直前の時刻（ｋｓｔａｒｔ）の軌跡ｔｅｍｐの平滑値で、Φ（k-kstart）は時刻ｋｓｔａｒｔから時刻ｋまでの推移行列である。
【００５５】
この場合、離反するとして選択される軌跡ｔｅｍｐは、次の（８）式を満たすものを選択する。また、相関する観測値はＺj,kとなり、図８では、それぞれ軌跡ｊ、観測値Ｚon2,kが該当する。
ｍｉｎ（｜Ｘptemp_ex,k−Ｚj,k｜） （８）
つまり、図８では、グループの予測値Ｘgpm,kに最も近い観測値がＺon1,k なので、分解できないグループにＺon1,k が相関する観測値として割り当てられ、残りの観測値Ｚon2,k に最も近い外挿予測値Ｘpj_ex,k は軌跡ｊの外挿予測値となっているために、離反するとして選択される軌跡は軌跡ｊと決定される。
【００５６】
離反する軌跡ｊが決定したら、軌跡予測値再計算部３０５は、軌跡ｊを除いた分解不能軌跡を用いて分解不能軌跡の予測値を再計算する。具体的な計算方法は、分解不能軌跡予測値算出部３０１の計算方法と同様である。なお、離反できない状態が長く続いた場合には、各軌跡の予測値の精度は劣化する可能性があり、その場合、軌跡予測値再計算部３０５における再計算は省略することも可能である。
【００５７】
離反する信号源がないと判断された場合は、分解不能軌跡の予測値に対する処理を行わず、スイッチ３０３を介して、分解不能軌跡の予測値がそのまま信号源の予測値として出力される。
【００５８】
図５のステップＳＴ１１において、相関決定部１１０は、観測値と軌跡の相関を決定する。なお、今回離反する軌跡に関しては、上記ステップＳＴ９，ＳＴ１０で既に相関は決定しているので実際には作業は不要である。具体的な決定方法としては、例えば、分解可能軌跡予測部１０８からの予測値Ｘpi,k に最も近い観測情報抽出部１０７からの観測値Ｚj,k がその軌跡に相関すると考えて割り当てる方法がある。この場合、次の（９）式を満たす観測値Ｚj,k が軌跡ｉに相関すると考える。
ｍｉｎ（｜Ｘpi,k−Ｚj,k｜） （９）
ここで、Ｘpi,k が分解不能軌跡の予測値である場合には、分解不能である全軌跡に同一の観測値Ｚj,k を割り当てるものとする。なお、割り当てる観測値は、見かけの信号源数仮説で得られるものを用いても良いし、真の信号源数仮説で得られるものを使用しても良い。
【００５９】
なお、アルゴリズムとしてＭＵＳＩＣアルゴリズムを用いている場合、信号源数を少なく誤った仮説では誤った観測値を発生することがあるが、多く誤った信号源数仮説では誤った信号源数分の偽像が発生するものの、正しい観測値も得られるので、相関さえ正しく決定して偽像を排除できれば、真の信号源数仮説で得られる観測値を使用しても問題はない。ただし、真の信号源数仮説で得られる観測値を使用する場合、同一の観測値を複数の軌跡に割り当てると、その分、観測値が余る。これは偽像に相当するので、全軌跡に相関観測値を割り当てた後、仮説信号源数を超えて余った観測値からは新たな軌跡を作成せず、捨てる処理を行う。
なお、仮説目標数分の軌跡が作成されていないために観測値が余った場合は、新たな信号源であるから観測値を捨てないでおく。
【００６０】
ステップＳＴ１２〜ステップＳＴ１４は、軌跡推定部１１１が行う処理である。
ステップ１２において、軌跡推定部１１１は信号源の消失判定を行う。ステップＳＴ１１において、相関が得られない状態が一定期間続く軌跡については、信号源が消失したものと考え、次回時刻において消失した軌跡の過去の情報を使わないようにする。消失判定方法の例としては、例えば次の（１０）式を用いて、一定時間内の観測値の検出回数ＴＱをカウントし、ＴＱi,kが閾値ＴｈTQ以下になったら消失したと考える方法がある。
検出時 ： ＴＱi,k＝ＴＱi,k-1＋tq_dtct
非検出時 ： ＴＱi,k＝ＴＱi,k-1＋tq_nondtct （１０）
ここで、前回時刻における観測値の検出回数ＴＱi,k-1は分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている分解可能と判定された追尾情報に含まれており、tq_dtctは観測値検出時のＴＱi の増加量で、tq_nondtct は観測値非検出時のＴＱi の増加量（非検出時はマイナスとする等の差異を持たせる）である。
【００６１】
ステップＳＴ１３において、軌跡推定部１１１は信号源の時間的な軌跡を推定し推定値Ｘsi,k を出力する。推定方法としてカルマンフィルタやα−βフィルタを用いる場合、推定値Ｘsi,k は次の（１１）式で与えられる。
Ｘsi,k ＝Ｘpi,k ＋Ｇi,k（Ｚi,k −Ｈ・Ｘpi,k ） （１１）
ここで、軌跡の予測値Ｘpi,k 及び観測値Ｚj,k は相関決定部１１０から与えられ、Ｈは観測行列で、Ｇi,k はゲイン行列であり、軌跡推定部１１１が共に内部に保持している。
なお、分解不能軌跡の平滑値については、分解不能軌跡を構成する個々の軌跡について、個々の予測値Ｘｐi,k と割り当てられた観測値（全て同じ）を用いて（１１）式により求めても良いし、分解不能軌跡を構成する軌跡は、全て同一の平滑値であると考えて、分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k を用いて（１１）式により求めても良い。
なお、上記ステップＳＴ１１で、仮説目標数分の軌跡が作成されていないために観測値が余った場合に残しておいて観測値（新たな信号源）に対して、このステップ１３において、軌跡推定部１１１は新軌跡の作成を行う。
【００６２】
ステップＳＴ１４において、軌跡予測部１１２は、軌跡推定部１１１から出力された推定値Ｘsi,k と内部に保持している推移行列Φに基づき、次回観測時ｋ＋１における軌跡を予測し信号源の予測値Ｘpi,k+1 を算出する。予測の式は次の（１２）式で与えられる。
Ｘpi,k+1 ＝Φ・Ｘsik （１２）
分解不能軌跡の予測値については、平滑値の場合と同様に、個々の平滑値（推定値）Ｘsi,kを用いて（１２）式により求めても良いし、分解不能軌跡を構成する軌跡は、全て同一の平滑値であると考えて、分解不能軌跡の平滑値Ｘgsm,k を用いて（１２）式により求めても良い。
また、予測は、このように次回観測に先立ち、予め設定したサンプリングで行っておくこともできるし、次回の観測値を取得した後、今回観測時刻と次回観測時刻との差であるサンプリング間隔を計算してから行うこともできる。
【００６３】
ステップＳＴ１５において、軌跡評価部１１３は、追尾結果を用いて、所定の評価関数を用いて軌跡の尤度ｆの計算を行って出力する。例えば特許文献１では、観測値の尤度分布が予測値を中心とした正規分布であると仮定して、観測値が予測値の近くに得られる軌跡ほど、軌跡の尤度ｆの値が大きくなるようにしている。このほか、軌跡の尤度ｆの定義方法として、検出回数が多いほど軌跡が運動モデルに合致すると考えて、上記（１０）式で与えられるＴＱそのものを軌跡の尤度ｆとすることもできる。
【００６４】
また、事前に信号源の検出確率（観測値が相関ゲート内にある確率）Ｐd を定義しておき、実際の観測値の検出確率Ｐdo がＰd に近いほど、軌跡の尤度ｆが高くなるようにすることもできる。この場合、軌跡の尤度ｆは、例えば次の（１３）式で与えられる。
ｆ＝Ｐd ／｜Ｐd −Ｐdo ｜ （１３）
ここで、実際の観測値の検出確率Ｐdo は次の（１４）式により、追尾結果のうち検出の有無、すなわち相関ある観測値が検出されたか否かの結果を使用して求める。
【数２】
ここで、ｋｓｔａｒｔは検出確率Ｐdo の計算開始カウント（任意に設定可）で、ＮはＰdo の計算対象カウント数である。信号源の検出確率Ｐd は固定でも良いし、Ｓ／Ｎが高いほど高く、低い場合は低く設定するようにする等、可変としても良い。また、Ｄtctk は観測値検出時は１、観測値非検出時は０となる変数であり、例えば、ある目標を１秒に１回、５秒間観測し、５回の観測で全て検出した場合は５／５＝１で、３回検出した場合は３／５＝０．６となる。
【００６５】
ステップＳＴ１６以降の処理は全信号源数仮説の追尾処理が終了した後の処理である。
ステップＳＴ１６において、仮説評価部１１４は軌跡の尤度ｆの計算結果に基づき、仮説信頼度Ｒelm,k の計算を行う。基本的には、仮説内の全軌跡の尤度ｆが全て高いものを、信頼性の高い信号源数仮説であると考えて、高い仮説信頼度を与える。具体例としては、次の（１５）式に示すように、信号源数仮説内の全軌跡の尤度ｆの平均値で定義する方法がある。
【数３】
ここで、ｍは仮説番号（１〜Ｍ）で、Ｍは全仮説数で、Ｎmは信号源数仮説ｍの仮説信号源数で、ｎは軌跡番号で、Ｎtrkm,k は信号源数仮説ｍの軌跡数である。
【００６６】
また、軌跡の尤度ｆに対して閾値を設けておき、閾値以上の軌跡の尤度ｆのみを（１５）式における評価対象としても良い。例えば、軌跡の尤度ｆとして検出回数ＴＱを使用した場合、追尾開始直後の軌跡等、検出回数ＴＱが一定以下である軌跡は信頼性が高くないので、評価の対象から外したほうが良い場合等もあるからである。
【００６７】
ステップＳＴ１７において、表示用軌跡選択部１１７はレーダのＰＰＩに軌跡を表示する等の目的で正解と思われる信号源数仮説を選択する。単純に最も仮説信頼度が高い信号源数仮説を選択しても良いが、仮説信頼度に対して閾値を設けておき、仮説信頼度が閾値以上の信号源数仮説のうち、最も信号源数の多い信号源数仮説を選択することもできる。これは、一般的に信号源数が多いほど、全信号源を追尾することが困難になることが多いため、信号源数が多い信号源数仮説が不当に低く評価されることを防ぐ目的がある。ここで、表示用として選択された信号源数仮説の信号源数が真の信号源数に相当する。
【００６８】
また、過去の仮説信頼度の選択結果も勘案して、今回時刻の仮説を選択することもできる。具体的には、移動平均処理によって次の（１６）式で仮説信頼度を再計算し、その中から最も仮説信頼度の高いもの、あるいは閾値以上で信号源数の多いもの等を選択する。
【数４】
ここで、mv_aveＲelm,k は再計算した仮説信頼度で、ｋstartは開始時刻で、Ｎはｋstartから現在時刻までのカウント数である。
【００６９】
ステップＳＴ１８において、仮説削除部１１５は仮説信頼度が著しく低下した信号源数仮説を信号源数仮説メモリ１０６から削除する。削除にあたっては、予め設定しておいた仮説信頼度の閾値をもって判断すれば良い。
【００７０】
ステップＳＴ１９において、仮説信頼度の高い信号源数仮説が信号源数仮説メモリ１０６にないと判断される場合に、仮説設定部１１６は、オペレータからの指示に基づき、又は自動的に新たな信号源数仮説を信号源数仮説メモリ１０６に設定する。仮説信頼度の高い仮説が信号源数仮説メモリ１０６にないと判断される場合とは、全信号源数仮説の仮説信頼度が全て同程度になった場合や、仮説信頼度の高い信号源数仮説が存在していても、軌跡の検出回数が全て低い場合等、正しく信号源を追尾維持できているとは考えられない場合を想定している。
【００７１】
ステップＳＴ２０において、仮説間メモリ移管部１１９は、表示用軌跡選択部１１７により選択された表示用軌跡、すなわち、今回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号、及び前回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号を比較し、今回時刻において、前回時刻と異なる表示用軌跡を選択している場合に、分解不能軌跡メモリ１０４及び分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説における過去の追尾情報を、今回新たに高い信頼度が与えられた信号源数仮説に移管する。
【００７２】
例えば、信号源数３の状態から、１つが消失して信号源数が２となったため、表示用として選択される信号源数仮説が信号源数３から信号源数２に変化した場合を考える。このとき、信号源数３における追尾軌跡のうち、消失しなかった軌跡の過去の追尾結果を、信号源数２の信号源数仮説における過去の追尾結果に代えて使用する。そうすれば、信号源数３の信号源数仮説における過去の正確な追尾軌跡を、信号源数２の信号源数仮説でも利用できるので、信号源数２の信号源数仮説の仮説信頼度が早く上昇し、結果として正解の信号源数仮説を早く推定できる。このように、仮説信頼度の高い信号源数仮説の過去の情報を信号源数仮説間で利用することにより、データが有効活用され、追尾性能が向上するので、仮説信頼度の高い信号源数仮説を速やかに判定することが可能となる。
【００７３】
この実施の形態１によれば、分解可能軌跡予測部１０８が、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻に分解可能であるかを判定し、離反信号源判定部１０９が、分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定し、相関決定部１１０が、分解可能軌跡予測部１０８及び離反信号源判定部１０９の判定結果に基づき、追尾中の信号源と観測情報抽出部により抽出された観測値との相関を決定することにより、信号源数を正しく推定することができ、目標検知性能及び追尾維持性能を向上させることができるという効果が得られる。
【００７４】
また、この実施の形態１によれば、仮説間メモリ移管部１１９が、分解不能軌跡メモリ１０４及び分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説における過去の追尾情報を、今回新たに高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説に移管することにより、追尾情報を有効に活用することができ、信号源数の変化に迅速に対処することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】信号源の接近・離反の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。
【図２】信号源の分離の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。
【図３】信号源の消失の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの構成を示すブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの分解可能軌跡予測部の内部構成を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの離反信号源判定部の内部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１によるセンサ信号処理システムの離反信号源判定部の離反軌跡決定部による離反軌跡決定方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０１ 受信部、１０２ Ａ／Ｄ変換部、１０３ 信号前処理部、１０４ 分解不能軌跡メモリ、１０５ 分解可能軌跡メモリ、１０６ 信号源数仮説メモリ、１０７ 観測情報抽出部、１０８ 分解可能信号源推定部、１０９ 離反信号源判定部、１１０ 相関決定部、１１１ 軌跡推定部、１１２ 軌跡予測部、１１３ 軌跡評価部、１１４ 仮説評価部、１１５ 仮説削除部、１１６ 仮説設定部、１１７ 仮説間メモリ移管部、１１８ 表示用軌跡選択部、１１９ 表示部、２０１ 予測諸元差算出部、２０２ 分解可否判定部、２０３ スイッチ、２０４ 分解不能軌跡予測値算出部、２０５ 分解可能信号源数推定部、２０６ 出力部、３０１ 分解不能軌跡予測値算出部、３０２ 離反判定部、３０３ スイッチ、３０４ 離反軌跡決定部、３０５ 軌跡予測値再計算部、３０６ 出力部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムを使用するセンサ信号処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムとして、例えば非特許文献１では、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）アルゴリズムを用いた信号処理装置が提案されている。このＭＵＳＩＣアルゴリズムでは、受信信号の相関行列を計算し、さらに相関行列を固有値分解して、固有値及び固有ベクトルを得る。固有値及び固有ベクトルは、信号源よりの信号成分を表す信号固有値と信号固有ベクトル、及び雑音成分を表す雑音固有値と雑音固有ベクトルで構成されている。一般的に、固有値の大きさをもって信号固有値と雑音固有値を判別し、信号固有値の個数から信号源数を推定する。推定結果に基づき、評価関数、例えばＭＵＳＩＣの場合はＭＵＳＩＣスペクトルを計算して、そのピーク値から観測情報を得る。
【０００３】
信号固有値と雑音固有値の判別方法としては、固有値を大きい順に並べ、最も急激に大きさが減少した固有値より大きいものを信号固有値とする方法、最小固有値の一定倍以上の大きさの固有値を信号固有値とする方法、受信機の雑音を予め計測しておき、その電力から適正な閾値を見積もって、それ以上の固有値を信号固有値とする方法等がある。
【０００４】
従来のセンサ信号処理システムでは、信号源数が正しく推定されれば正しい観測情報が得られるものの、例えば著しく低Ｓ／Ｎ環境である等、信号源数の推定に適さない環境下では信号源数の推定を誤ることがあり、その結果、偽目標や誤った観測情報を生じる場合があるという課題があった。
【０００５】
この課題を解決するため、例えば特許文献１では、信号源数の推定に過去の追尾情報を利用することによって、正しい信号源数を推定する方法を提案している。この特許文献１に記載されたセンサ信号処理システムは、センサを有する受信器を用いて信号源からの受信信号を取得し、信号源の観測情報を取得する際に、信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行うもので、信号源数の仮説を予め蓄積する信号源数仮説メモリと、Ａ／Ｄ変換器を介して受信信号を取り込み、信号源数の推定に必要な値を算出する信号前処理部と、信号前処理部の出力情報を用いて、信号源数仮説メモリ内の複数の仮説に基づく信号源数における所望の観測情報を全て算出する観測情報抽出部と、観測情報抽出部により抽出された観測情報に基づき、各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部と、軌跡推定部により作成された軌跡が追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致しているかを表す軌跡の尤もらしさを求める軌跡評価部と、軌跡の尤もらしさから算出される仮説の適合度を比較することにより、信号源数を延期決定する仮設評価部と、仮説の適合度が低下した仮説を信号源数仮説メモリから削除する仮説削除部とを備えたものである。
【０００６】
この特許文献１に示す方法は、信号源数の仮説に基づき観測情報推定アルゴリズムで抽出した観測情報を追尾フィルタで処理して得られる軌跡が、予め追尾フィルタに設定されている運動モデルに合致しているほど仮説の信頼性が高いと考えて、正しい信号源数を延期決定する方法である。この方法によれば、信号源数の推定に過去の情報も利用できるので、信号源がアルゴリズムによって分解可能な状態にあれば、ある程度信号源数の推定が困難な環境下においても、正しく信号源数を推定することができる。
【０００７】
ここで、これらの信号源数推定方法によって推定される信号源数は、いずれもアルゴリズムにより分解可能な波源数である。例えば、２個の信号源が分解不能な状態にまで接近している場合には、信号源数を２個と考えて検出処理を行っても、正しい観測値は得られない。この場合、一般的に観測値は１個しか得られず、もう１個は信号源とは無関係な偽像を検出することになる。そのため、分解可能な状態から信号源の接近等により分解不能な状態に変化した場合には、分解可能な信号源数を素早く推定して観測情報を得る必要がある。逆に、分解不能であった複数の信号源が離反等して、分解可能な信号源数が変化した場合も同様である。
【０００８】
【非特許文献１】Ralph.O.Schmidt,"Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation",IEEE Trans.Antennas Propagat.,vol.AP-34,no.3,Mar.1986.
【特許文献１】特開２００４−３０９２０９号公報（段落００１９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のセンサ信号処理システムは以上のように構成され、特許文献１の方法では、過去の追尾情報を用いて分解可能な信号源数の推定を行うため、信号源の接近離反等によって分解可能な信号源数が変化した場合、その検出に時間がかかるという課題があった。具体的には、２個の信号源が接近して分解できない場合を例とすると、信号源数が２の仮説においては、１個の観測値と１個の偽像が得られるようになる。そのため、分解できなくなった直後はメモリトラック処理（予測値で軌跡を継続する追尾フィルタ処理）等によって軌跡が維持されるが、いずれ一方の信号源の軌跡が途切れると、信頼度が低下して信号源数が変化したことが検出される。このように過去の追尾情報を利用しているため、信号源数が変化した場合には、かえって検出に時間がかかるのである。そして、その間、目標検知性能、追尾維持性能が劣化するという課題もあわせて発生する。
【００１０】
しかも、このような接近離反による信号源数変化は一時的なものであるため、本来は接近離反の間を通して、継続して信号源を追尾できることが望ましい。しかし、従来の方式では、信号源数が変化したと認識するため軌跡が途切れてしまうという課題があった。
【００１１】
また、特許文献１の方法では、各信号源数仮説の追尾結果は全て独立に管理されており、仮説間で追尾結果を共有するということはなされない。そのため、新たに正解となった信号源数仮説では、過去の誤った観測値の影響を受けて追尾性能がなかなか向上しないことがある上、それまでの正解仮説における追尾情報も有効活用されていないという課題もあった。
【００１２】
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、信号源数を正しく推定し、目標検知性能及び追尾維持性能を向上させることができるセンサ信号処理システムを得ることを目的とする。
【００１３】
また、信号源数仮説間で追尾結果を共有することにより追尾情報の有効活用を図り、迅速に信号源数の変化に対処することができるセンサ信号処理システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
この発明に係るセンサ信号処理システムは、信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムを使用するものにおいて、分解可能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻において分解可能であるかを判定する分解可能軌跡予測部と、分解不能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と現在時刻において抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定する離反信号源判定部と、上記分解可能軌跡予測部及び上記離反信号源判定部の判定結果に基づき、追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関を決定する相関決定部とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１５】
この発明により、信号源数を正しく推定することができ、目標検知性能及び追尾維持性能を向上させることができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
実施の形態１．
まず、この発明の基本的な考え方について、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを例として説明する。この発明は、信号源数を仮定した仮説（以下、信号源数仮説）を複数考慮し、各信号源数仮説で得られる観測値を追尾処理した結果に基づいて、各信号源数仮説の尤もらしさの尺度である仮説信頼度を計算し、正しい信号源数仮説を延期的に決定する方法に関するものである。その中でも特に信号源数の変化が生じた場合に、その変化を早期に検知して対応する信号処理を行うことによって、正しい観測情報を取得する方法を示している。
【００１７】
ここで、信号源数が変化する場合として、以下のケースが想定される。
（Ａ）信号源が接近して分解不能になることにより分解可能な信号源数が減少する場合
（Ｂ）接近していた信号源が離反することにより分解可能な信号源数が増加する場合
（Ｃ）信号源が分離する場合（例：ブースターの切り離し等）
（Ｄ）信号源が消失する場合
（Ｅ）新たな信号源が覆域に進入してくる場合
このうち、上記（Ｅ）については、従来方式で信号源数の推定をする方法が効果的であるが、上記（Ａ）〜（Ｄ）については、この発明の適用により、従来方式より早く正確に信号源数の推定及び追尾維持が可能となる。なお、上記（Ｅ）についても、信号源数の推定は従来方式で行うが、この発明の一部を適用することにより追尾性能の向上が期待できる。これについては後述する。
【００１８】
以下、ＭＵＳＩＣアルゴリズムの例を用いて具体的な考え方の概要を説明する。
図１は上記（Ａ），（Ｂ）の信号源の接近・離反の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。上記（Ａ）において、図１（ａ），（ｂ）では２個の信号源が次第に接近し、図１（ｃ）では分解不能になっていく様子を時系列で表示したもので、真の信号源数仮説（信号源数２）におけるＭＵＳＩＣスペクトルを示している。信号源が分解不能になると、ピークが１個しか得られず偽像が発生する。しかし、時系列でみると、信号源の運動を追尾していれば、事前に接近していくことがわかるので分解不能となることが予測可能である。このような場合には、１個のピークを２つの信号源に割り当てて偽像を破棄したり、あるいは信号源が１少ない信号源数仮説で得られるピークを２つの信号源に割り当てる等の対処をすることにより、信号源の追尾維持が可能となる。
【００１９】
一方、上記（Ｂ）において、接近していた信号源が離反する場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化は、上記（Ａ）と逆に、図１（ｃ）〜図１（ａ）のようになる。図１（ｃ）の分解不能な状態では、偽像が出る位置は一定ではない。これに対し分解可能な状態になると、図１（ｂ）、図１（ａ）に示すように、追尾中の分解不能な信号源の近くに新たなピークが得られるようになり、分解可能な信号源数が変化したことが検出できる。
【００２０】
図２は上記（Ｃ）の信号源の分離の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図であり、図２（ａ）の真の信号源数が１の状態から、図２（ｂ）の目標の分離（離反以外）によって真の信号源数が２となった場合の信号源数が２の仮説のＭＵＳＩＣスペクトルを表している。分離前の状態では、信号源数が２の仮説では偽像が不定位置に発生する。これに対し分離後は、不定位置に発生する偽像がなくなり、分離前の信号源の近くから新たなピークが発生するようになり、信号源が分離したことが検出可能である。なお、図２では、上記（Ｂ）に述べた信号源の離反の場合とスペクトル変化の様子は同一であるが、上記（Ｂ）は真の目標数そのものは変化しておらず、過去に上記（Ａ）のような信号源数の減少の事実があった場合に限られる。これに対し、上記（Ｃ）では、真の目標数すなわち正解の信号源数仮説が変化している点が異なっている。よってそれまでの正解の信号源数仮説から、新たな正解の信号源数仮説へと追尾情報の引継ぎを行うことが可能であり、過去の情報をより無駄なく利用できる。
【００２１】
図３は上記（Ｄ）の信号源の消失の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図であり、２つの信号源のうち１つが消失する場合を想定している。図３（ａ）が消失前で、図３（ｂ）が消失後である。１つが消失すると、信号源数が２の信号源数仮説では、偽像が発生するため、消失したほうの信号源はメモリトラックが続く。この消失した信号源に対応した航跡のメモリトラック回数をモニターすることによって、信号源数が変化したことが検出できる。なお、従来の方式でも、信号源数仮説の尤度が下がるのを待つことによって信号源が消失したことを検知することは可能であるが、特にＭＵＳＩＣアルゴリズムへの適用を想定している場合には、信号源を１つ多く誤っている信号源数仮説の場合、正しい信号源の観測値と偽像が１個得られるため、残った信号源については追尾が継続可能である場合が多く、１個の航跡のメモリトラックが信号源数仮説の尤度に与える影響は小さいため、仮説の尤度が下がるのには時間がかかる。よって、信号源数仮説全体ではなく、ある軌跡に着目するこの発明には適用効果がある。また、一方の信号源がレーダの覆域を出たため消失する場合には、追尾結果の時系列を見ることにより事前に信号源がレーダの覆域を出ることを予測することも可能である。これにより、速やかに信号源数の変化を検知することができる。
【００２２】
ところで、上記（Ｅ）については、過去の追尾情報から予め信号源数の変化を検知することはできないが、従来方式によって新たな信号源を検知した後、新たに正解となった信号源数仮説の追尾情報として、それまで正解であった信号源数仮説の追尾情報を移管して使用することにより、従来方式よりも迅速に追尾性能を向上することができるので、この発明の適用効果が期待できる。
【００２３】
以上の考え方を適用したこの発明を実施する最良の形態について、以下、具体的なシステム構成を説明する。
まず、この発明の説明において使用する用語の定義を示す。
「真の信号源数」とは、分解の可否にかかわらず、実際の信号源がいくつあるかを表したものである。「分解可能である信号源数」とは、使用する信号処理アルゴリズムで分解可能な信号源の数を示す。例えば、実際には信号源が２個であるが、接近しすぎて１個にしか見えない場合には、真の信号源数＝２で、分解可能である信号源数＝１となる。
【００２４】
「信号源数仮説」とは、真の信号源がいくつあるかを仮説として表したものである。「軌跡の評価関数」とは、ここでは、各信号源数仮説において作成される各信号源の軌跡について、信号源がどのような動きをするのかを予め想定しておく運動モデルとどの程度合致しているかを評価する関数のことを指している。「仮説信頼度」とは、上記評価関数を用いて、各信号源数仮説がどの程度正解に近いか、信号源数仮説間で比較できるように正規化して表したものである。「追尾情報」とは、追尾フィルタの出力である予測値、推定値（平滑値）、ゲイン行列、誤差共分散行列、残差共分散行列、相関観測値といった軌跡に付随する全情報を示している。
【００２５】
次に、この発明を実施するための最良の形態について説明する。
図４はこの発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの構成を示すブロック図である。なお、信号処理アルゴリズムとして、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用した場合を想定しているが、信号源数を推定してから、その情報に基づいて観測値を抽出する方式であれば、この発明は適用可能である。
【００２６】
図４に示すセンサ信号処理システムは、受信部１０１、Ａ／Ｄ変換部１０２、信号前処理部１０３、分解不能軌跡メモリ１０４、分解可能軌跡メモリ１０５、信号源数仮説メモリ１０６、観測情報抽出部１０７、分解可能軌跡予測部１０８、離反信号源判定部１０９、相関決定部１１０、軌跡推定部１１１、軌跡予測部１１２、軌跡評価部１１３、仮説評価部１１４、仮説削除部１１５、仮説設定部１１６、表示用軌跡選択部１１７、表示部１１８及び仮説間メモリ移管部１１９を備えている。
【００２７】
図４において、受信部１０１は図示しない送信源よりの送信波が物標に反射して得られた反射波を受信する。Ａ／Ｄ変換部１０２は受信部１０１が取得する受信信号をＡ／Ｄ変換する。信号前処理部１０３はＡ／Ｄ変換された受信信号から信号源数の推定に必要な前処理を行う。分解不能軌跡メモリ１０４は分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報を記憶する。分解可能軌跡メモリ１０５は分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報を記憶する。信号源数仮説メモリ１０６は真の信号源数がいくつであるかという信号源数仮説を記憶する。観測情報抽出部１０７は信号前処理部１０３による前処理結果から信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説の数だけの観測値を抽出する。
【００２８】
分解可能軌跡予測部１０８は、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている前回時刻に分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の予測値から、追尾中の信号源が現在時刻に分解可能であるかを判定し、分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値を出力する。離反信号源判定部１０９は、観測情報抽出部１０７により抽出された観測値の中から、分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に抽出して、追尾中の信号源が離反したか否かを判定し、追尾中の信号源の予測値とその判定結果を出力する。
【００２９】
相関決定部１１０は、観測情報抽出部１０７から出力された観測値、分解可能軌跡予測部１０８から出力された分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９から出力された追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の過去の推定値を入力し、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解可能軌跡予測部１０８から出力された分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を相関ありと決定し、離反信号源判定部１０９から出力された離反していないと判定された追尾中の信号源の予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を相関ありと決定し、離反信号源判定部１０９から出力された離反したと判定された追尾中の信号源の過去の推定値から求めた予測値からの所定範囲を示す相関ゲート内に存在する観測値を相関ありと決定することにより、追尾中の信号源と観測値との相関を決定して、分解可能軌跡予測部１０８から出力された分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９から出力された追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び相関が決定された観測値を出力する。
【００３０】
軌跡推定部１１１は、相関決定部１１０から出力された、分解可能軌跡予測部１０８からの分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９からの追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び相関が決定された観測値、内部に保持しているゲイン行列に基づき、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、信号源の時間的な軌跡を推定し推定値を出力する。軌跡予測部１１２は、軌跡推定部１１１から出力された推定値と内部に保持している推移行列に基づき、次回観測時における軌跡を予測し信号源の予測値を算出し、分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報（次回観測時における信号源の予測値を含む）を分解不能軌跡メモリ１０４に記憶し、分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報（次回観測時における信号源の予測値を含む）を分解可能軌跡メモリ１０５に記憶する。
【００３１】
軌跡評価部１１３は、相関決定部１１０から出力された、分解可能軌跡予測部１０８からの分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値、離反信号源判定部１０９からの追尾中の信号源の予測値とその判定結果、及び相関が決定された観測値に基づき、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説の各軌跡毎に、実際の観測値の検出確率を求め、求めた実際の観測値の検出確率と、事前に定義されている信号源の検出確率に基づき、所定の評価関数により各軌跡の尤度を計算する。仮説評価部１１４は、軌跡評価部１１３により計算された各軌跡の尤度に基づき、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎の仮説信頼度を計算することにより各信号源数仮説を評価し、各信号源数仮説の仮説信頼度を評価結果として出力する。
【００３２】
仮説削除部１１５は、仮説評価部１１４により評価された各信号源数仮説の仮説信頼度に基づき削除すると判定された信号源数仮説を、信号源数仮説メモリ１０６から削除する。仮説設定部１１６は、仮説評価部１１４により評価された各信号源数仮説の仮説信頼度に基づき、適合する信号源数仮説が記憶されておらず、新設を要すると判定された場合には、オペレータからの指示に基づき又は自動的に、信号源数仮説メモリ１０６に新たな信号源数仮説を設定する。表示用軌跡選択部１１７は、軌跡推定部１１１により推定された信号源の時間的な軌跡の推定値と仮説評価部１１４により評価された各信号源数仮説の仮説信頼度に基づき、仮説信頼度の最も高い軌跡を、例えばＰＰＩ（Plan-Position Indicator）等に表示する表示用軌跡として選択する。表示部１１８は表示用軌跡選択部１１７により選択された表示用軌跡を表示する。
【００３３】
仮説間メモリ移管部１１９は、表示用軌跡選択部１１７により選択された表示用軌跡、すなわち、今回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号、及び前回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号を比較し、今回時刻において、前回時刻と異なる表示用軌跡を選択している場合に、分解不能軌跡メモリ１０４及び分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮設における過去の追尾情報を、今回新たに高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説に移管する。
【００３４】
次に動作について説明する。
図５はこの発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システム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、観測を開始する前に、まず、仮説設定部１１６は予め決められた信号源数仮説を信号源数仮説メモリ１０６に設定する。ここで設定する信号源数仮説は、センサ数等より定まる最大信号源数を上限として、考えられる全ての信号源数を信号源数仮説としても良いし、任意の値を信号源数仮説としても良い。
【００３５】
ステップＳＴ２からステップＳＴ２０までの処理は時刻ループであり、時刻毎の処理手順を示している。
ステップＳＴ２おいて、このセンサ信号処理システムの時刻取得部（図示せず）は現在時刻を取得する。ステップＳＴ３において、受信部１０１は送信源よりの送信波が物標に反射して得られた反射波を受信し、Ａ／Ｄ変換部１０２は受信部１０１により受信されたアナログの受信信号をデジタルの受信信号にＡ／Ｄ変換する。
【００３６】
ステップＳＴ４において、信号前処理部１０３はＡ／Ｄ変換されたデジタルの受信信号から信号源数の推定に必要な前処理を行う。この前処理は、信号源数にかかわらず必要な信号処理で、ＭＵＳＩＣアルゴリズムの場合は、デジタルの受信信号の相関行列計算と固有値解析に相当する。他のアルゴリズムに適用する例としては、例えば、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave)レーダのビート信号のピーク検出に適用する場合には、ビート信号のＦＦＴ（Fast Fourier Transform）によりビート周波数スペクトルを求めることに相当する。
【００３７】
ステップＳＴ５からステップＳＴ１５までの処理は仮説ループであり、信号源数仮説毎に抽出される観測値が異なるので信号源数仮説毎に行う処理である。
ステップＳＴ５において、観測情報抽出部１０７は、信号前処理部１０３による前処理結果から信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説の数だけの観測値を抽出する。ここで、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用する場合には、デジタルの受信信号の相関行列計算と固有値解析の結果からＭＵＳＩＣスペクトルを計算し、信号源数仮説の数だけのピークを観測値として抽出する。ＦＭＣＷレーダへの適用を想定した場合には、ＦＦＴ処理後のビート周波数スペクトルから信号源数仮説の数だけのピークを観測値として抽出する。
【００３８】
ステップＳＴ６からステップＳＴ１４までの処理は軌跡ループであり、軌跡毎に行われる処理である。
ステップＳＴ６において、現在追尾中である信号源が、前回時刻において分解可能と判定されて分解可能軌跡メモリ１０４に記憶されている場合にはステップＳＴ７に移行し、前回時刻において分解不能と判定されて分解不能軌跡メモリ１０５に記憶されている場合にはステップＳＴ９に移行する。
【００３９】
上記ステップＳＴ６で、現在追尾中である信号源が、前回時刻において分解可能と判定された場合には、ステップＳＴ７において、分解可能軌跡予測部１０８は、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報の中の予測値から、現在追尾中の信号源が今回時刻において分解可能であるかを判定し、分解可能と判定された追尾中の信号源の予測値を出力する。分解可能軌跡メモリ１０５には、時刻、信号源数仮説番号、軌跡番号、各奇跡との分解可否結果等のデータが記憶されており、分解可能軌跡予測部１０８は、これらのデータに基づき、現在追尾中の信号源が今回時刻において分解可能であるかを判定する。ステップＳＴ８において、分解可能軌跡予測部１０８は今回時刻における分解可能な信号源数を推定する。
【００４０】
図６は分解可能軌跡予測部１０８の内部構成を示すブロック図である。この分解可能軌跡予測部１０８は、予測諸元差算出部２０１、分解可否判定部２０２、スイッチ２０３、分解不能軌跡予測値算出部２０４、分解可能信号源数推定部２０５及び出力部２０６を備えている。
【００４１】
図６において、予測諸元差算出部２０１は、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている追尾情報に含まれる前回時刻における予測値により、軌跡間の予測諸元（予測値）の差を計算する。分解可否判定部２０２は、予測諸元差算出部２０１により算出された軌跡間の予測諸元（予測値）の差により、今回時刻における軌跡の分解可否を判定し、今回時刻における分解可能軌跡の予測値を算出する。スイッチ２０３は、分解可否判定部２０２からの分解可否判定結果と分解可能軌跡の予測値を入力し、分解可能軌跡群については分解可能軌跡の予測値を合成部２０６に出力し、分解不能軌跡群についてはそれらの各軌跡を分解不能軌跡予測値算出部２０４に出力する。
【００４２】
分解不能軌跡予測値算出部２０４は、分解不能軌跡群の各軌跡について、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている追尾情報に含まれる前回時刻における予測値により、今回時刻における分解不能軌跡群のグループの予測値を計算する。分解可能信号源数推定部２０５は分解可否判定部２０２から分解可能軌跡の予測値を入力し分解可能な信号源数を推定する。出力部２０６は、スイッチ２０３からの分解可能軌跡の予測値と、分解不能軌跡予測値算出部２０４からの分解不能軌跡のグループの予測値と、分解可能信号源数推定部２０５からの分解可能な信号源数をまとめて、分解可能と判定された信号源の予測値として出力する。なお、出力部２０６により出力される分解可能と判定された信号源の予測値の中には、分解不能軌跡のグループの予測値も含まれているが、グループの予測値となった軌跡はグループとして他の軌跡とは分離可能となるために、分解可能と判定された信号源の予測値に含めている。
【００４３】
予測諸元差算出部２０１は、次の（１）式により、軌跡ｉ，ｊ間の予測諸元の差ｄＸpij,k を計算する。
ｄＸpij,k＝｜Ｘpi ,k−Ｘpj ,k｜ （１）
ここで、Ｘpi ,k，Ｘpj ,k は分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている軌跡の予測値である。
【００４４】
分解可否判定部２０２は、予測諸元差算出部２０１により計算された軌跡ｉ，ｊ間の予測諸元の差ｄＸpij,kに基づいて分解の可否を判定する。例えば、次の（２）式に示すように、軌跡ｉ、ｊ間の予測諸元の差ｄＸpij,kが予め設定した固定又は可変の分解可否を判定する閾値Ｔhdiv よりも小さい場合には、分解不能とする方法がある。
ｄＸpij,k＜Ｔhdiv （２）
ここで、Ｔhdiv を可変とする場合には、例えばＳ／Ｎが比較的高い場合には小さく設定し、著しく低Ｓ／Ｎである場合には大きく設定する等の方法がある。
【００４５】
分解可否判定部２０２が分解不能であると判定すると、スイッチ２０３を介して、分解不能軌跡予測値算出部２０４は、分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,kを次の（３）式により算出する。この予測値は、分解不能となった軌跡群を１つのグループと考えた際に、グループ全体としての予測値の役割を果たすもので、後述する分解不能軌跡に相関する観測値を取得する際に相関ゲートの中心となる。
【数１】
ここで、Ｘpq,kは分解不能軌跡の個々の予測値（ｑ＝Ｇ１、Ｇ２、…、ＧＮndiv）で、Ｎndivは分解不能と判定された軌跡数で、Ｗq は分解不能軌跡予測値算出手段２０４が保持する重み係数である。
【００４６】
重み係数Ｗq は１としても良いし、各軌跡の予測誤差の分散や残差の分散に応じて、分散が小さいほど重みが大きくなるように計算しても良い。具体的には次の（４）式で与えることができる。
Ｗq ＝１／Ｐpq （４）
ここで、Ｐpqは軌跡ｑの予測誤差の分散又は残差の分散であり、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている。
【００４７】
一方、図５のステップＳＴ６で、現在追尾中である信号源が前回時刻において分解不能と判定された場合には、今回時刻において信号源が離反する可能性があるためステップＳＴ９へ移行する。ステップＳＴ９において、離反信号源判定部１０９は今回時刻において離反する信号源数を推定する。ステップＳＴ１０において、離反信号源判定部１０９は今回時刻において離反する信号源の軌跡がどれかを推定する。
【００４８】
図７は離反信号源判定部１０９の内部構成を示すブロック図である。この離反信号源判定部１０９は、分解不能軌跡予測値算出部３０１、離反判定部３０２、スイッチ３０３、離反軌跡決定部３０４、軌跡予測値再計算部３０５及び出力部３０６を備えている。
【００４９】
図７において、分解不能軌跡予測値算出部３０１は、信号源数仮説メモリ１０６に記憶されている信号源数仮説毎に、分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている前回時刻における分解不能軌跡の追尾情報に含まれる予測値を読み出して、今回時刻における分解不能軌跡の予測値を算出する。離反判定部３０２は、分解不能軌跡予測値算出部３０１により得られた予測値を中心としたゲート内に、観測情報抽出部１０７により抽出された観測値が２個以上存在するか否かにより離反の有無を判定し、ゲート内の観測値の数により離反信号源数を推定し、離反の有無の判定結果と、推定した離反信号源数と、分解不能軌跡メモリ１０４からの前回時刻における分解不能軌跡の予測値と、離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値と、離反なしと判定された分解不能軌跡の予測値とを出力する。
【００５０】
スイッチ３０３は、離反の有無の判定結果により、離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値と、離反なしと判定された分解不能軌跡の予測値を切り替えて出力する。離反軌跡決定部３０４は、離反ありと判定された分解不能軌跡の中から、離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値を中心としたゲート内の観測情報抽出部１０７により抽出された観測値と離反判定部３０２により推定された離反信号源数とを用いて離反する軌跡を決定する。軌跡予測値再計算部３０５は、スイッチ３０３からの離反ありと判定された分解不能軌跡の予測値から、離反軌跡決定部３０４により決定された離反する軌跡を除いて、分解不能軌跡の予測値を再計算する。出力部３０６は、スイッチ３０３からの離反なしと判定された分解不能軌跡の予測値と、軌跡予測値再計算部３０５により計算された分解不能軌跡の予測値をまとめて、追尾中の信号源の予測値として出力すると共に、離反の有無の判定結果を出力する。
【００５１】
次に図５のステップＳＴ９〜ステップＳＴ１０の詳細な動作について説明する。
まず、分解不能軌跡予測値算出部３０１は分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k を算出する。分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k は、上記（３）式で求めることができるほか、分解不能軌跡メモリ１０４からの追尾情報に含まれる前回時刻における分解不能軌跡の平滑値Ｘgsm,k-1を、推移行列Φを用いて外挿した値を使用して次の（５）式により求めることもできる。
Ｘgpm,k ＝Φ・Ｘgsm,k-1 （５）
ここで、推移行列Φは、信号源がどのように動くかを（例えば等速直進運動をする等）予め規定する運動モデルによって定まる行列であり、分解不能軌跡予測値算出部３０１が内部に保持している。
【００５２】
離反判定部３０２は信号源離反の有無を調べる。例えば、分解不能であった２つの信号源が離反した場合、信号源数２の信号源数仮説では、上記図１に示したように、分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k の近くに、分解不能である信号源に相関する観測情報と、離反した信号源に相関する観測情報の２つが得られるようになる。すなわち、次の（６）式を満たす観測値Ｚi,k が、分離不能軌跡の予測値Ｘgpm,k を中心とした規定のゲートサイズＧatediv の中に複数あれば、離反する信号源があると判定する。
｜Ｘgpm,k−Ｚi,k｜＜Ｇatediv （６）
ここで、Ｚi,k は観測値（ｉ＝１，２，…，Ｍ）で、Ｍは観測値数である。
離反判定部３０２は、上記（６）式で判定された離反ありの軌跡の予測値と離反なしの軌跡の予測値を出力する。
【００５３】
離反判定部３０２による判定の結果、離反する信号源があると判定された場合には、スイッチ３０３を介して、離反ありの軌跡予測値と離反ありの情報と離反する信号源数と前回時刻における追尾情報が、離反軌跡決定部３０４に入力される。離反軌跡決定部３０４は、分解不能軌跡の中から、どの軌跡が離反するか、観測情報抽出部からの観測値とスイッチ３０３を介して入力された各情報を用いて決定する。具体的な決定方法例としては、分解不能となる直前の時刻における軌跡の平滑値を、今回の時刻まで外挿して得られる外挿予測値と、今回得られた観測値との差を比較し、最も観測値に近いものを選択する方法がある。なお、外挿予測値は軌跡の平滑値と離反軌跡決定部３０４が保持する推移行列により計算される。
【００５４】
図８は離反軌跡決定部３０４による離反軌跡決定方法を説明する図である。図８において、Ｘgpm,k は、軌跡ｈ、軌跡ｉ、軌跡ｊにより構成されている分解不能軌跡のグループの予測値である。Ｘgpm,k を中心としたゲート内には、２つの観測値Ｚon1,k，Ｚon2,kが得られている。すなわち、軌跡ｈ、軌跡ｉ、軌跡ｊが時刻ｋｓｔａｒｔで分解不能となり、今回時刻ｋで、２つの観測値Ｚon1,k，Ｚon2,k が得られているので、３つのうちいずれかが分解可能になった状態を表している。各軌跡の外挿予測値Ｘph_ex,k，Ｘpi_ex,k，Ｘpj_ex,kは次の（７）式で得られる。
Ｘptemp_ex,k＝Φ（k-kstart）・Ｘstemp,kstart （７）
ここで、Ｘptemp_ex,k は今回時刻（ｋ）における軌跡ｔｅｍｐの外挿予測値（ｔｅｍｐ＝ｈ，ｉ，ｊ）で、Ｘstemp,kstart は分解不能となる直前の時刻（ｋｓｔａｒｔ）の軌跡ｔｅｍｐの平滑値で、Φ（k-kstart）は時刻ｋｓｔａｒｔから時刻ｋまでの推移行列である。
【００５５】
この場合、離反するとして選択される軌跡ｔｅｍｐは、次の（８）式を満たすものを選択する。また、相関する観測値はＺj,kとなり、図８では、それぞれ軌跡ｊ、観測値Ｚon2,kが該当する。
ｍｉｎ（｜Ｘptemp_ex,k−Ｚj,k｜） （８）
つまり、図８では、グループの予測値Ｘgpm,kに最も近い観測値がＺon1,k なので、分解できないグループにＺon1,k が相関する観測値として割り当てられ、残りの観測値Ｚon2,k に最も近い外挿予測値Ｘpj_ex,k は軌跡ｊの外挿予測値となっているために、離反するとして選択される軌跡は軌跡ｊと決定される。
【００５６】
離反する軌跡ｊが決定したら、軌跡予測値再計算部３０５は、軌跡ｊを除いた分解不能軌跡を用いて分解不能軌跡の予測値を再計算する。具体的な計算方法は、分解不能軌跡予測値算出部３０１の計算方法と同様である。なお、離反できない状態が長く続いた場合には、各軌跡の予測値の精度は劣化する可能性があり、その場合、軌跡予測値再計算部３０５における再計算は省略することも可能である。
【００５７】
離反する信号源がないと判断された場合は、分解不能軌跡の予測値に対する処理を行わず、スイッチ３０３を介して、分解不能軌跡の予測値がそのまま信号源の予測値として出力される。
【００５８】
図５のステップＳＴ１１において、相関決定部１１０は、観測値と軌跡の相関を決定する。なお、今回離反する軌跡に関しては、上記ステップＳＴ９，ＳＴ１０で既に相関は決定しているので実際には作業は不要である。具体的な決定方法としては、例えば、分解可能軌跡予測部１０８からの予測値Ｘpi,k に最も近い観測情報抽出部１０７からの観測値Ｚj,k がその軌跡に相関すると考えて割り当てる方法がある。この場合、次の（９）式を満たす観測値Ｚj,k が軌跡ｉに相関すると考える。
ｍｉｎ（｜Ｘpi,k−Ｚj,k｜） （９）
ここで、Ｘpi,k が分解不能軌跡の予測値である場合には、分解不能である全軌跡に同一の観測値Ｚj,k を割り当てるものとする。なお、割り当てる観測値は、見かけの信号源数仮説で得られるものを用いても良いし、真の信号源数仮説で得られるものを使用しても良い。
【００５９】
なお、アルゴリズムとしてＭＵＳＩＣアルゴリズムを用いている場合、信号源数を少なく誤った仮説では誤った観測値を発生することがあるが、多く誤った信号源数仮説では誤った信号源数分の偽像が発生するものの、正しい観測値も得られるので、相関さえ正しく決定して偽像を排除できれば、真の信号源数仮説で得られる観測値を使用しても問題はない。ただし、真の信号源数仮説で得られる観測値を使用する場合、同一の観測値を複数の軌跡に割り当てると、その分、観測値が余る。これは偽像に相当するので、全軌跡に相関観測値を割り当てた後、仮説信号源数を超えて余った観測値からは新たな軌跡を作成せず、捨てる処理を行う。
なお、仮説目標数分の軌跡が作成されていないために観測値が余った場合は、新たな信号源であるから観測値を捨てないでおく。
【００６０】
ステップＳＴ１２〜ステップＳＴ１４は、軌跡推定部１１１が行う処理である。
ステップ１２において、軌跡推定部１１１は信号源の消失判定を行う。ステップＳＴ１１において、相関が得られない状態が一定期間続く軌跡については、信号源が消失したものと考え、次回時刻において消失した軌跡の過去の情報を使わないようにする。消失判定方法の例としては、例えば次の（１０）式を用いて、一定時間内の観測値の検出回数ＴＱをカウントし、ＴＱi,kが閾値ＴｈTQ以下になったら消失したと考える方法がある。
検出時 ： ＴＱi,k＝ＴＱi,k-1＋tq_dtct
非検出時 ： ＴＱi,k＝ＴＱi,k-1＋tq_nondtct （１０）
ここで、前回時刻における観測値の検出回数ＴＱi,k-1は分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている分解可能と判定された追尾情報に含まれており、tq_dtctは観測値検出時のＴＱi の増加量で、tq_nondtct は観測値非検出時のＴＱi の増加量（非検出時はマイナスとする等の差異を持たせる）である。
【００６１】
ステップＳＴ１３において、軌跡推定部１１１は信号源の時間的な軌跡を推定し推定値Ｘsi,k を出力する。推定方法としてカルマンフィルタやα−βフィルタを用いる場合、推定値Ｘsi,k は次の（１１）式で与えられる。
Ｘsi,k ＝Ｘpi,k ＋Ｇi,k（Ｚi,k −Ｈ・Ｘpi,k ） （１１）
ここで、軌跡の予測値Ｘpi,k 及び観測値Ｚj,k は相関決定部１１０から与えられ、Ｈは観測行列で、Ｇi,k はゲイン行列であり、軌跡推定部１１１が共に内部に保持している。
なお、分解不能軌跡の平滑値については、分解不能軌跡を構成する個々の軌跡について、個々の予測値Ｘｐi,k と割り当てられた観測値（全て同じ）を用いて（１１）式により求めても良いし、分解不能軌跡を構成する軌跡は、全て同一の平滑値であると考えて、分解不能軌跡の予測値Ｘgpm,k を用いて（１１）式により求めても良い。
なお、上記ステップＳＴ１１で、仮説目標数分の軌跡が作成されていないために観測値が余った場合に残しておいて観測値（新たな信号源）に対して、このステップ１３において、軌跡推定部１１１は新軌跡の作成を行う。
【００６２】
ステップＳＴ１４において、軌跡予測部１１２は、軌跡推定部１１１から出力された推定値Ｘsi,k と内部に保持している推移行列Φに基づき、次回観測時ｋ＋１における軌跡を予測し信号源の予測値Ｘpi,k+1 を算出する。予測の式は次の（１２）式で与えられる。
Ｘpi,k+1 ＝Φ・Ｘsik （１２）
分解不能軌跡の予測値については、平滑値の場合と同様に、個々の平滑値（推定値）Ｘsi,kを用いて（１２）式により求めても良いし、分解不能軌跡を構成する軌跡は、全て同一の平滑値であると考えて、分解不能軌跡の平滑値Ｘgsm,k を用いて（１２）式により求めても良い。
また、予測は、このように次回観測に先立ち、予め設定したサンプリングで行っておくこともできるし、次回の観測値を取得した後、今回観測時刻と次回観測時刻との差であるサンプリング間隔を計算してから行うこともできる。
【００６３】
ステップＳＴ１５において、軌跡評価部１１３は、追尾結果を用いて、所定の評価関数を用いて軌跡の尤度ｆの計算を行って出力する。例えば特許文献１では、観測値の尤度分布が予測値を中心とした正規分布であると仮定して、観測値が予測値の近くに得られる軌跡ほど、軌跡の尤度ｆの値が大きくなるようにしている。このほか、軌跡の尤度ｆの定義方法として、検出回数が多いほど軌跡が運動モデルに合致すると考えて、上記（１０）式で与えられるＴＱそのものを軌跡の尤度ｆとすることもできる。
【００６４】
また、事前に信号源の検出確率（観測値が相関ゲート内にある確率）Ｐd を定義しておき、実際の観測値の検出確率Ｐdo がＰd に近いほど、軌跡の尤度ｆが高くなるようにすることもできる。この場合、軌跡の尤度ｆは、例えば次の（１３）式で与えられる。
ｆ＝Ｐd ／｜Ｐd −Ｐdo ｜ （１３）
ここで、実際の観測値の検出確率Ｐdo は次の（１４）式により、追尾結果のうち検出の有無、すなわち相関ある観測値が検出されたか否かの結果を使用して求める。
【数２】
ここで、ｋｓｔａｒｔは検出確率Ｐdo の計算開始カウント（任意に設定可）で、ＮはＰdo の計算対象カウント数である。信号源の検出確率Ｐd は固定でも良いし、Ｓ／Ｎが高いほど高く、低い場合は低く設定するようにする等、可変としても良い。また、Ｄtctk は観測値検出時は１、観測値非検出時は０となる変数であり、例えば、ある目標を１秒に１回、５秒間観測し、５回の観測で全て検出した場合は５／５＝１で、３回検出した場合は３／５＝０．６となる。
【００６５】
ステップＳＴ１６以降の処理は全信号源数仮説の追尾処理が終了した後の処理である。
ステップＳＴ１６において、仮説評価部１１４は軌跡の尤度ｆの計算結果に基づき、仮説信頼度Ｒelm,k の計算を行う。基本的には、仮説内の全軌跡の尤度ｆが全て高いものを、信頼性の高い信号源数仮説であると考えて、高い仮説信頼度を与える。具体例としては、次の（１５）式に示すように、信号源数仮説内の全軌跡の尤度ｆの平均値で定義する方法がある。
【数３】
ここで、ｍは仮説番号（１〜Ｍ）で、Ｍは全仮説数で、Ｎmは信号源数仮説ｍの仮説信号源数で、ｎは軌跡番号で、Ｎtrkm,k は信号源数仮説ｍの軌跡数である。
【００６６】
また、軌跡の尤度ｆに対して閾値を設けておき、閾値以上の軌跡の尤度ｆのみを（１５）式における評価対象としても良い。例えば、軌跡の尤度ｆとして検出回数ＴＱを使用した場合、追尾開始直後の軌跡等、検出回数ＴＱが一定以下である軌跡は信頼性が高くないので、評価の対象から外したほうが良い場合等もあるからである。
【００６７】
ステップＳＴ１７において、表示用軌跡選択部１１７はレーダのＰＰＩに軌跡を表示する等の目的で正解と思われる信号源数仮説を選択する。単純に最も仮説信頼度が高い信号源数仮説を選択しても良いが、仮説信頼度に対して閾値を設けておき、仮説信頼度が閾値以上の信号源数仮説のうち、最も信号源数の多い信号源数仮説を選択することもできる。これは、一般的に信号源数が多いほど、全信号源を追尾することが困難になることが多いため、信号源数が多い信号源数仮説が不当に低く評価されることを防ぐ目的がある。ここで、表示用として選択された信号源数仮説の信号源数が真の信号源数に相当する。
【００６８】
また、過去の仮説信頼度の選択結果も勘案して、今回時刻の仮説を選択することもできる。具体的には、移動平均処理によって次の（１６）式で仮説信頼度を再計算し、その中から最も仮説信頼度の高いもの、あるいは閾値以上で信号源数の多いもの等を選択する。
【数４】
ここで、mv_aveＲelm,k は再計算した仮説信頼度で、ｋstartは開始時刻で、Ｎはｋstartから現在時刻までのカウント数である。
【００６９】
ステップＳＴ１８において、仮説削除部１１５は仮説信頼度が著しく低下した信号源数仮説を信号源数仮説メモリ１０６から削除する。削除にあたっては、予め設定しておいた仮説信頼度の閾値をもって判断すれば良い。
【００７０】
ステップＳＴ１９において、仮説信頼度の高い信号源数仮説が信号源数仮説メモリ１０６にないと判断される場合に、仮説設定部１１６は、オペレータからの指示に基づき、又は自動的に新たな信号源数仮説を信号源数仮説メモリ１０６に設定する。仮説信頼度の高い仮説が信号源数仮説メモリ１０６にないと判断される場合とは、全信号源数仮説の仮説信頼度が全て同程度になった場合や、仮説信頼度の高い信号源数仮説が存在していても、軌跡の検出回数が全て低い場合等、正しく信号源を追尾維持できているとは考えられない場合を想定している。
【００７１】
ステップＳＴ２０において、仮説間メモリ移管部１１９は、表示用軌跡選択部１１７により選択された表示用軌跡、すなわち、今回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号、及び前回時刻において表示用であると選択された信号源数仮説の番号を比較し、今回時刻において、前回時刻と異なる表示用軌跡を選択している場合に、分解不能軌跡メモリ１０４及び分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説における過去の追尾情報を、今回新たに高い信頼度が与えられた信号源数仮説に移管する。
【００７２】
例えば、信号源数３の状態から、１つが消失して信号源数が２となったため、表示用として選択される信号源数仮説が信号源数３から信号源数２に変化した場合を考える。このとき、信号源数３における追尾軌跡のうち、消失しなかった軌跡の過去の追尾結果を、信号源数２の信号源数仮説における過去の追尾結果に代えて使用する。そうすれば、信号源数３の信号源数仮説における過去の正確な追尾軌跡を、信号源数２の信号源数仮説でも利用できるので、信号源数２の信号源数仮説の仮説信頼度が早く上昇し、結果として正解の信号源数仮説を早く推定できる。このように、仮説信頼度の高い信号源数仮説の過去の情報を信号源数仮説間で利用することにより、データが有効活用され、追尾性能が向上するので、仮説信頼度の高い信号源数仮説を速やかに判定することが可能となる。
【００７３】
この実施の形態１によれば、分解可能軌跡予測部１０８が、分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻に分解可能であるかを判定し、離反信号源判定部１０９が、分解不能軌跡メモリ１０４に記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定し、相関決定部１１０が、分解可能軌跡予測部１０８及び離反信号源判定部１０９の判定結果に基づき、追尾中の信号源と観測情報抽出部により抽出された観測値との相関を決定することにより、信号源数を正しく推定することができ、目標検知性能及び追尾維持性能を向上させることができるという効果が得られる。
【００７４】
また、この実施の形態１によれば、仮説間メモリ移管部１１９が、分解不能軌跡メモリ１０４及び分解可能軌跡メモリ１０５に記憶されている過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説における過去の追尾情報を、今回新たに高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説に移管することにより、追尾情報を有効に活用することができ、信号源数の変化に迅速に対処することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】信号源の接近・離反の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。
【図２】信号源の分離の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。
【図３】信号源の消失の場合のＭＵＳＩＣスペクトルの時系列変化例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの構成を示すブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの分解可能軌跡予測部の内部構成を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるセンサ信号処理システムの離反信号源判定部の内部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１によるセンサ信号処理システムの離反信号源判定部の離反軌跡決定部による離反軌跡決定方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０１ 受信部、１０２ Ａ／Ｄ変換部、１０３ 信号前処理部、１０４ 分解不能軌跡メモリ、１０５ 分解可能軌跡メモリ、１０６ 信号源数仮説メモリ、１０７ 観測情報抽出部、１０８ 分解可能信号源推定部、１０９ 離反信号源判定部、１１０ 相関決定部、１１１ 軌跡推定部、１１２ 軌跡予測部、１１３ 軌跡評価部、１１４ 仮説評価部、１１５ 仮説削除部、１１６ 仮説設定部、１１７ 仮説間メモリ移管部、１１８ 表示用軌跡選択部、１１９ 表示部、２０１ 予測諸元差算出部、２０２ 分解可否判定部、２０３ スイッチ、２０４ 分解不能軌跡予測値算出部、２０５ 分解可能信号源数推定部、２０６ 出力部、３０１ 分解不能軌跡予測値算出部、３０２ 離反判定部、３０３ スイッチ、３０４ 離反軌跡決定部、３０５ 軌跡予測値再計算部、３０６ 出力部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムを使用するセンサ信号処理システムにおいて、
分解可能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻において分解可能であるかを判定する分解可能軌跡予測部と、
分解不能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と現在時刻において抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定する離反信号源判定部と、
上記分解可能軌跡予測部及び上記離反信号源判定部の判定結果に基づき、追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関を決定する相関決定部とを備えたことを特徴とするセンサ信号処理システム。
【請求項２】
上記分解可能軌跡予測部は、上記分解可能軌跡メモリに記憶されている追尾中の信号源の追尾情報における軌跡間の予測値の差が所定の閾値より小さい場合に、軌跡が分解不能と判定して分解不能と判定した複数の軌跡をグループ化し、
上記相関決定部は、上記分解可能軌跡予測部によりグループ化された複数の軌跡に対して、現在時刻において抽出された同一の観測値を割り当てることにより相関を決定することを特徴とする請求項１記載のセンサ信号処理システム。
【請求項３】
上記離反信号源判定部は、上記分解不能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報に含まれる予測値から、今回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の予測値を算出し、算出した今回時刻の予測値から所定範囲内に現在時刻において抽出された複数の観測値が存在する場合に、追尾中の信号源が離反したと判定することを特徴とする請求項１記載のセンサ信号処理システム。
【請求項４】
上記離反信号源判定部は、分解不能と判断される直前の各軌跡の状態量を現在時刻まで外挿して算出する予測値の中で、今回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の予測値に相関する現在時刻において抽出された観測値以外の観測値と最も近接している予測値の軌跡を離反した軌跡であると判定することを特徴とする請求項３記載のセンサ信号処理システム。
【請求項５】
上記相関決定部により決定された追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関に基づき実際の観測値の検出確率を求めて、所定の評価関数により各軌跡の尤度を計算する軌跡評価部と、
該軌跡評価部により計算された各軌跡の尤度に基づき信号源数仮説の仮説信頼度を計算する仮説評価部とを備えたことを特徴とする請求項１記載のセンサ信号処理システム。
【請求項６】
上記軌跡評価部は、実際の観測値の検出確率が事前に定義した信号源の検出確率に近いほど各軌跡の尤度が高くなる評価関数を使用することを特徴とする請求項５記載のセンサ信号処理システム。
【請求項７】
上記仮説評価部により過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説における上記分解不能軌跡メモリ及び上記分解可能軌跡メモリに記憶されている過去の信号源の追尾情報を、上記仮説評価部により今回新たに高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説に移管する仮説間メモリ移管部を備えたことを特徴とする請求項５記載のセンサ信号処理システム。
【請求項１】
信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行う信号処理アルゴリズムを使用するセンサ信号処理システムにおいて、
分解可能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解可能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が現在時刻において分解可能であるかを判定する分解可能軌跡予測部と、
分解不能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報と現在時刻において抽出された観測値から、信号源数仮説毎に追尾中の信号源が離反したか否かを判定する離反信号源判定部と、
上記分解可能軌跡予測部及び上記離反信号源判定部の判定結果に基づき、追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関を決定する相関決定部とを備えたことを特徴とするセンサ信号処理システム。
【請求項２】
上記分解可能軌跡予測部は、上記分解可能軌跡メモリに記憶されている追尾中の信号源の追尾情報における軌跡間の予測値の差が所定の閾値より小さい場合に、軌跡が分解不能と判定して分解不能と判定した複数の軌跡をグループ化し、
上記相関決定部は、上記分解可能軌跡予測部によりグループ化された複数の軌跡に対して、現在時刻において抽出された同一の観測値を割り当てることにより相関を決定することを特徴とする請求項１記載のセンサ信号処理システム。
【請求項３】
上記離反信号源判定部は、上記分解不能軌跡メモリに記憶されている前回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の追尾情報に含まれる予測値から、今回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の予測値を算出し、算出した今回時刻の予測値から所定範囲内に現在時刻において抽出された複数の観測値が存在する場合に、追尾中の信号源が離反したと判定することを特徴とする請求項１記載のセンサ信号処理システム。
【請求項４】
上記離反信号源判定部は、分解不能と判断される直前の各軌跡の状態量を現在時刻まで外挿して算出する予測値の中で、今回時刻において分解不能であると予測された追尾中の信号源の予測値に相関する現在時刻において抽出された観測値以外の観測値と最も近接している予測値の軌跡を離反した軌跡であると判定することを特徴とする請求項３記載のセンサ信号処理システム。
【請求項５】
上記相関決定部により決定された追尾中の信号源と現在時刻において抽出された観測値との相関に基づき実際の観測値の検出確率を求めて、所定の評価関数により各軌跡の尤度を計算する軌跡評価部と、
該軌跡評価部により計算された各軌跡の尤度に基づき信号源数仮説の仮説信頼度を計算する仮説評価部とを備えたことを特徴とする請求項１記載のセンサ信号処理システム。
【請求項６】
上記軌跡評価部は、実際の観測値の検出確率が事前に定義した信号源の検出確率に近いほど各軌跡の尤度が高くなる評価関数を使用することを特徴とする請求項５記載のセンサ信号処理システム。
【請求項７】
上記仮説評価部により過去に高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説における上記分解不能軌跡メモリ及び上記分解可能軌跡メモリに記憶されている過去の信号源の追尾情報を、上記仮説評価部により今回新たに高い仮説信頼度が与えられた信号源数仮説に移管する仮説間メモリ移管部を備えたことを特徴とする請求項５記載のセンサ信号処理システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２００６−３２９７７１（Ｐ２００６−３２９７７１Ａ）
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１５２６３０（Ｐ２００５−１５２６３０）
【出願日】平成１７年５月２５日（２００５．５．２５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年５月２５日（２００５．５．２５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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