目標追跡装置
【課題】追跡精度を向上させることができる目標追跡装置を提供する。
【解決手段】外部から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して目標の航跡を算出するための補正情報であって、該パッシブセンサを中心とする座標系における補正情報を算出する補正情報算出部５ａと、パッシブセンサからの測角データと補正情報算出部からの補正情報とに基づいて、該パッシブセンサを中心とする座標系における目標の航跡を算出する追跡処理部２ａを備える。
【解決手段】外部から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して目標の航跡を算出するための補正情報であって、該パッシブセンサを中心とする座標系における補正情報を算出する補正情報算出部５ａと、パッシブセンサからの測角データと補正情報算出部からの補正情報とに基づいて、該パッシブセンサを中心とする座標系における目標の航跡を算出する追跡処理部２ａを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標の角度を測定するパッシブセンサを用いて、目標の追跡を行なう目標追跡装置に関し、特に追跡精度を向上させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
図７は、従来の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、追跡処理部２および制御部３を備えている。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、測角データとして追跡処理部２に送る。
【０００３】
追跡処理部２は、パッシブセンサ１からの測角データに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。追跡処理部２の詳細は後述する。制御部３は、追跡処理部２からの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。
【０００４】
次に、上記のように構成される従来の目標追跡装置の動作を説明する。図８は、従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【０００５】
目標追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の測角データを算出して追跡処理部２に送る。追跡処理部２は、パッシブセンサ１から送られてくる測角データを入力する。
【０００６】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０２）。すなわち、追跡処理部２は、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置とその共分散行列に基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【０００７】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２は、パッシブセンサ１からの目標の測角データと、ステップＳＴ１０２において算出された目標の予測位置とその共分散行列に基づいて、目標の平滑位置とその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【０００８】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２からの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（ステップ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。
【０００９】
次に、追跡処理部２の処理内容について、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。
【数１】
【００１０】
ここで、ｘｐｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋおよびそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける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。
【００１１】
パッシブセンサの観測モデルを以下のように定義する。
【数２】
【００１２】
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、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。
【００１３】
上述したステップＳＴ１０２においては、前回観測時の平滑処理の結果を用いて、以下の式で表される予測処理が実施される。なお、以下において、ハットｘは「ｘ（＾）」と表記する。
【数３】
【００１４】
ここで、ｘ（＾）ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトル、Ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトル、Ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑誤差共分散行列である。
【００１５】
なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−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。
【００１６】
上述したステップＳＴ１０３においては、パッシブセンサ１からの測角データ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が実施される。なお、以下において、ティルデｙは「ｙ（〜）」と表記する。
【数４】
【００１７】
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、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（＾）ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル、Ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの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。
【００１８】
以上説明したように、パッシブセンサ１の追跡処理では、目標までの距離情報が得られないため、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１に誤差が発生する。この結果、この値から間接的に算出され、航跡算出に用いられるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）も、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。
【００１９】
また、非特許文献１に示すように、直交座標系で等速直線運動を行なっている目標に対しても、極座標系では、角加速度や角加速度の微分成分が発生するが、観測値からこの成分を推定して、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１に反映させることは難しく、航跡誤差が大きくなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２０】
【特許文献１】特開平７−１２８４３６号公報
【特許文献２】特開２００９−３８７７７号公報
【特許文献３】特開２００２−１８１９２６号公報
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】D. Howard, "Tracking Radar," in Radar Handbook, 2nd ed., ch.18, ed. M. Skolnik, McGraw-Hill, New York, 1990.
【非特許文献２】吉田孝監修，改訂 レーダ技術，pp.264-267，電子情報通信学会, 1996.
【非特許文献３】Y. Bar-Shalom, X. R. Li, T. Kirubarajan, Estimation with Applications to Tracking and Navigation, Wiley-Interscience, 2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
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、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。
【００２３】
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、目標が直交座標系で等速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、追跡誤差のランダム成分が大きくなり、追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、追跡誤差のバイアス成分が大きくなるため、追跡精度を向上させることが難しいという問題がある。
【００２４】
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。
【００２５】
本発明の課題は、追跡精度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。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
上記課題を解決するために、第１の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサから前記目標までの距離を算出し、前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて、プロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする。
【００２７】
また、第２の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする。
【００２８】
また、第３の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、前記追跡処理部は、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、前記目標の予測位置を算出することを特徴とする。
【００２９】
また、第４の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトル、または、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記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前記目標までの距離、または、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記追跡処理部は、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前記目標の予測位置を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて算出したプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、外部から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサからの測角データを入力して目標の航跡を算出するための補正情報であって、該パッシブセンサを中心とする座標系における補正情報を算出し、パッシブセンサからの測角データと補正情報とに基づいて、該パッシブセンサを中心とする座標系における目標の航跡を算出するので、追跡精度を向上させることができる目標追跡装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施例１に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例２に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すである。
【図５】本発明の実施例４に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すである。
【図６】本発明の実施例１〜実施例４の変形例に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図７】従来の目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図８】従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
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。
【実施例１】
【００３３】
図１は、本発明の実施例１に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。目標追跡装置は、パッシブセンサ１、追跡処理部２ａ、制御部３、通信部４および補正情報算出部５ａを備えている。
【００３４】
パッシブセンサ１は、目標の角度を測定し、測角データとして追跡処理部２に送る。通信部４は、外部装置から入力される目標の状態ベクトルを補正情報算出部５ａに送る。補正情報算出部５ａは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標までの距離を算出し、追跡処理部２ａに送る。
【００３５】
追跡処理部２ａは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。制御部３は、追跡処理部２ａからの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。
【００３６】
次に、上記のように構成される本発明の実施例１に係る目標追跡装置の動作を説明する。図２は、実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、従来の目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、従来の目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００３７】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２に送る。
【００３８】
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ステップＳＴ１０６）。すなわち、補正情報算出部５ａは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標までの距離を算出し、補正情報（目標距離）として追跡処理部２ａに送る。
【００３９】
次いで、共分散算出処理が実行される（ステップＳＴ１０７）。すなわち、追跡処理部２ａは、補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
【００４０】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列とステップＳＴ１０７において算出されたプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【００４１】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ａは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとステップＳＴ１０８において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【００４２】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ａからの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（ステップ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。
【００４３】
次に、補正情報算出部５ａと追跡処理部２ａの処理内容について、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。
【数５】
【００４４】
ここで、ｘｐｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける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。
【００４５】
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。
【数６】
【００４６】
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、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。
【００４７】
上述したステップＳＴ１０６では、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報として、目標距離ｒ（＾）ｋ−１を算出する。
【数７】
【００４８】
ここで、ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の目標の状態ベクトル、ｘ０、ｙ０、ｚ０は、パッシブセンサ１の位置である。
【００４９】
なお、外部装置としては、アクティブセンサである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。
【００５０】
上述したステップＳＴ１０７では、補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離ｒ（＾）ｋ−１）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
【数８】
【００５１】
上述したステップＳＴ１０８では、前回観測時の平滑処理の結果とプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
【数９】
【００５２】
ここで、ｘ（＾）ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトル、Ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトル、Ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑誤差共分散行列である。
【００５３】
上述したステップＳＴ１０３では、パッシブセンサ１からの測角データ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。
【数１０】
【００５４】
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、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（＾）ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル、Ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの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。
【００５５】
以上説明したように、本発明の実施例１に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ａは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（目標距離）を追跡処理部２ａに送り、追跡処理部２ａは、補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出し、この値から間接的に算出されるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）を、航跡算出に用いるので、航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。
【００５６】
なお、上記では、追跡処理部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（水平、垂直座標とその速度）等を用いるように構成することができる。
【００５７】
また、上述した実施例１に係る目標追跡装置では、補正情報算出部５ａは補正情報として目標距離を算出し、追跡処理部２ａは、この補正情報（目標距離）に基づいてプロセス雑音共分散行列を算出するように構成したが、補正情報算出部５ａは補正情報としてプロセス雑音共分散行列を算出し、追跡処理部２ａは、この補正情報（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。
【実施例２】
【００５８】
本発明の実施例２に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｂおよび追跡処理部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、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分についてのみ説明する。
【００５９】
補正情報算出部５ｂは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、追跡処理部２ｂに送る。
【００６０】
追跡処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。
【００６１】
次に、上記のように構成される本発明の実施例２に係る目標追跡装置の動作を説明する。図３は、実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００６２】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｂに送る。
【００６３】
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、補正情報算出部５ｂは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報（プロセス雑音共分散行列）として追跡処理部２ｂに送る。なお、外部装置としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できる、例えば特許文献３等に記載のアダプティブカルマンフィルタや非特許文献３等に記載のＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。
【００６４】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、追跡処理部２ｂは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列と補正情報算出部５ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【００６５】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとステップＳＴ１０８において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【００６６】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｂからの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（ステップ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。
【００６７】
次に、補正情報算出部５ｂと追跡処理部２ｂの処理内容について、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、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００６８】
上述したステップＳＴ１０９では、外部装置から入力される目標の状態ベクトル（プロセス雑音共分散行列Ｑａｋ−１を含む）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。
【数１１】
【００６９】
ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑａｋ−１が以下の（３５）式で表されるとすると、変換行列Ｔｋ−１は、（３６）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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ１から見た目標の位置（直交座標系と極座標系）に変換した値である。
【数１２】
【００７０】
ステップＳＴ１０８およびステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００７１】
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、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出するように構成することができる。
【００７２】
以上説明したように、本発明の実施例２に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ｂは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列）を追跡処理部２ｂに送り、追跡処理部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、航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。
【実施例３】
【００７３】
本発明の実施例３に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｃおよび追跡処理部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、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分についてのみ説明する。
【００７４】
補正情報算出部５ｃは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは（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、追跡処理部２ｃに送る。
【００７５】
追跡処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。
【００７６】
次に、上記のように構成される本発明の実施例３に係る目標追跡装置の動作を説明する。図４は、実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１または実施例２に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１または実施例２に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００７７】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｃに送る。
【００７８】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ１１０）。すなわち、補正情報算出部５ｃは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標の制御入力ベクトルを算出し、補正情報（制御入力ベクトル）として追跡処理部２ｃに送る。
【００７９】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１１）。すなわち、追跡処理部２ｃは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列と補正情報算出部５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【００８０】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとＳＴ１１１において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【００８１】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｃからの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（ステップ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。
【００８２】
次に、補正情報算出部５ｃと追跡処理部２ｃの処理内容について、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。
【数１３】
【００８３】
ここで、ｘｐｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋ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、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける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。
【００８４】
パッシブセンサ１の観測モデルは、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００８５】
上述したステップＳＴ１１０では、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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。
【数１４】
【００８６】
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。
【数１５】
【００８７】
ここで、（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ｘ（・）ｋ−１、ｙ（・）ｋ−１、ｚ（・）ｋ−１）、（ａ（・）ｋ−１、ｅ（・）ｋ−１）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ１から見た目標の位置、速度および角速度成分に変換した値である。
【００８８】
上述したステップＳＴ１１１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。
【数１６】
【００８９】
なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−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。
【００９０】
上述したステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００９１】
以上説明したように、本発明の実施例３に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ｃは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（制御入力ベクトル）を追跡処理部２ｃに送り、追跡処理部２ｃは、補正情報算出部５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）に基づいて、目標の航跡を算出するので、航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。
【実施例４】
【００９２】
本発明の実施例４に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｄおよび追跡処理部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、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分についてのみ説明する。
【００９３】
補正情報算出部５ｄは、通信部４から送られてくる目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標のプロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトルを算出し、追跡処理部２ｄに送る。
【００９４】
追跡処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）に基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。
【００９５】
次に、上記のように構成される本発明の実施例４に係る目標追跡装置の動作を説明する。図５は、実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１〜実施例３に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１〜実施例３に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００９６】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｃに送る。
【００９７】
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報（プロセス雑音共分散行列）として追跡処理部２ｄに送る。なお、外部装置としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できるアダプティブカルマンフィルタやＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。
【００９８】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ１１０）。すなわち、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標の制御入力ベクトルを算出し、補正情報（制御入力ベクトル）として追跡処理部２ｄに送る。
【００９９】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１２）。すなわち、追跡処理部２ｄは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列と補正情報算出部５ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【０１００】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとＳＴ１１２において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【０１０１】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｄからの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（ステップ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。
【０１０２】
次に、補正情報算出部５ｄと追跡処理部２ｄの処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルは、実施例３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、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【０１０３】
上述したステップＳＴ１０９の処理内容は、実施例２と同じであり、ステップＳＴ１１０の処理内容は、実施例３と同じであるので説明を省略する。
【０１０４】
上述したステップＳＴ１１２では、前回観測時の平滑処理の結果、（３４）式のプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１および（４３）式の制御入力ベクトルｕｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
【数１７】
【０１０５】
上述したステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【０１０６】
以上説明したように、本発明の実施例４に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）を追跡処理部２ｄに送り、追跡処理部２ｄは、補正情報算出部５ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）に基づいて、目標の航跡を算出するので、航跡誤差（ランダム成分とバイアス成分）を小さくすることができる。
【０１０７】
なお、上述した実施例では、プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトルとを組み合わせる例を示したが、目標距離と制御入力ベクトルを組み合わせるように構成することができる。
【０１０８】
また、上述した実施例１〜実施例４に係る目標追跡装置は、図６に示すように変形することができる。図６（ａ）は、補正情報算出部５ａ〜５ｄと追跡処理部２ａ〜２ｄとの間に通信部６ａおよび通信部６ｂを設け、補正情報算出部５ａ〜５ｄを含むブロックと追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックとを別体に構成したものである。
【０１０９】
図６（ｂ）は、追跡処理部２ａ〜２ｄとパッシブセンサ１との間に通信部６ｃおよび通信部６ｄを設け、パッシブセンサ１を含むブロックと追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックとを別体に構成したものである。
【０１１０】
図６（ｃ）は、補正情報算出部５ａ〜５ｄと追跡処理部２ａ〜２ｄとの間に通信部６ａおよび通信部６ｂｃを設けるとともに、通信部６ｂｃとパッシブセンサ１との間に通信部６ｄを設け、補正情報算出部５ａ〜５ｄを含むブロック、パッシブセンサ１を含むブロックおよび追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックの各々を別体に構成したものである。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、パッシブセンサとして、パッシブレーダ、パッシブソナー、可視または赤外線カメラなど用いた目標追跡装置に適用可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１ パッシブセンサ
２、２ａ〜２ｄ 追跡処理部
３ 制御部
４、６ａ〜６ｄ 通信部
５ａ〜５ｄ 補正情報算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標の角度を測定するパッシブセンサを用いて、目標の追跡を行なう目標追跡装置に関し、特に追跡精度を向上させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
図７は、従来の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、追跡処理部２および制御部３を備えている。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、測角データとして追跡処理部２に送る。
【０００３】
追跡処理部２は、パッシブセンサ１からの測角データに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。追跡処理部２の詳細は後述する。制御部３は、追跡処理部２からの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。
【０００４】
次に、上記のように構成される従来の目標追跡装置の動作を説明する。図８は、従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【０００５】
目標追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて目標の観測を行い、目標の測角データを算出して追跡処理部２に送る。追跡処理部２は、パッシブセンサ１から送られてくる測角データを入力する。
【０００６】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０２）。すなわち、追跡処理部２は、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置とその共分散行列に基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【０００７】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２は、パッシブセンサ１からの目標の測角データと、ステップＳＴ１０２において算出された目標の予測位置とその共分散行列に基づいて、目標の平滑位置とその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【０００８】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２からの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（ステップ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。
【０００９】
次に、追跡処理部２の処理内容について、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。
【数１】
【００１０】
ここで、ｘｐｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋおよびそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける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。
【００１１】
パッシブセンサの観測モデルを以下のように定義する。
【数２】
【００１２】
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、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。
【００１３】
上述したステップＳＴ１０２においては、前回観測時の平滑処理の結果を用いて、以下の式で表される予測処理が実施される。なお、以下において、ハットｘは「ｘ（＾）」と表記する。
【数３】
【００１４】
ここで、ｘ（＾）ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトル、Ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトル、Ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑誤差共分散行列である。
【００１５】
なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−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。
【００１６】
上述したステップＳＴ１０３においては、パッシブセンサ１からの測角データ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が実施される。なお、以下において、ティルデｙは「ｙ（〜）」と表記する。
【数４】
【００１７】
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、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（＾）ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル、Ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの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。
【００１８】
以上説明したように、パッシブセンサ１の追跡処理では、目標までの距離情報が得られないため、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１に誤差が発生する。この結果、この値から間接的に算出され、航跡算出に用いられるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）も、最適値が算出されず航跡誤差が大きくなる。
【００１９】
また、非特許文献１に示すように、直交座標系で等速直線運動を行なっている目標に対しても、極座標系では、角加速度や角加速度の微分成分が発生するが、観測値からこの成分を推定して、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１に反映させることは難しく、航跡誤差が大きくなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２０】
【特許文献１】特開平７−１２８４３６号公報
【特許文献２】特開２００９−３８７７７号公報
【特許文献３】特開２００２−１８１９２６号公報
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】D. Howard, "Tracking Radar," in Radar Handbook, 2nd ed., ch.18, ed. M. Skolnik, McGraw-Hill, New York, 1990.
【非特許文献２】吉田孝監修，改訂 レーダ技術，pp.264-267，電子情報通信学会, 1996.
【非特許文献３】Y. Bar-Shalom, X. R. Li, T. Kirubarajan, Estimation with Applications to Tracking and Navigation, Wiley-Interscience, 2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
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、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。
【００２３】
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、目標が直交座標系で等速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、追跡誤差のランダム成分が大きくなり、追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、追跡誤差のバイアス成分が大きくなるため、追跡精度を向上させることが難しいという問題がある。
【００２４】
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。
【００２５】
本発明の課題は、追跡精度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。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
上記課題を解決するために、第１の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサから前記目標までの距離を算出し、前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて、プロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする。
【００２７】
また、第２の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする。
【００２８】
また、第３の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、前記追跡処理部は、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、前記目標の予測位置を算出することを特徴とする。
【００２９】
また、第４の発明は、目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトル、または、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記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前記目標までの距離、または、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記追跡処理部は、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前記目標の予測位置を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて算出したプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、外部から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサからの測角データを入力して目標の航跡を算出するための補正情報であって、該パッシブセンサを中心とする座標系における補正情報を算出し、パッシブセンサからの測角データと補正情報とに基づいて、該パッシブセンサを中心とする座標系における目標の航跡を算出するので、追跡精度を向上させることができる目標追跡装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施例１に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例２に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すである。
【図５】本発明の実施例４に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すである。
【図６】本発明の実施例１〜実施例４の変形例に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図７】従来の目標追跡装置の構成を示すブロック図である。
【図８】従来の目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
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。
【実施例１】
【００３３】
図１は、本発明の実施例１に係る目標追跡装置の構成を示すブロック図である。目標追跡装置は、パッシブセンサ１、追跡処理部２ａ、制御部３、通信部４および補正情報算出部５ａを備えている。
【００３４】
パッシブセンサ１は、目標の角度を測定し、測角データとして追跡処理部２に送る。通信部４は、外部装置から入力される目標の状態ベクトルを補正情報算出部５ａに送る。補正情報算出部５ａは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標までの距離を算出し、追跡処理部２ａに送る。
【００３５】
追跡処理部２ａは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。制御部３は、追跡処理部２ａからの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。
【００３６】
次に、上記のように構成される本発明の実施例１に係る目標追跡装置の動作を説明する。図２は、実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、従来の目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、従来の目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００３７】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２に送る。
【００３８】
次いで、補正情報算出処理（目標距離）が実行される（ステップＳＴ１０６）。すなわち、補正情報算出部５ａは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標までの距離を算出し、補正情報（目標距離）として追跡処理部２ａに送る。
【００３９】
次いで、共分散算出処理が実行される（ステップＳＴ１０７）。すなわち、追跡処理部２ａは、補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
【００４０】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列とステップＳＴ１０７において算出されたプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【００４１】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ａは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとステップＳＴ１０８において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【００４２】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ａからの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（ステップ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。
【００４３】
次に、補正情報算出部５ａと追跡処理部２ａの処理内容について、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。
【数５】
【００４４】
ここで、ｘｐｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋとそれらの速度成分からなる状態ベクトル、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける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。
【００４５】
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。
【数６】
【００４６】
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、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。
【００４７】
上述したステップＳＴ１０６では、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報として、目標距離ｒ（＾）ｋ−１を算出する。
【数７】
【００４８】
ここで、ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の目標の状態ベクトル、ｘ０、ｙ０、ｚ０は、パッシブセンサ１の位置である。
【００４９】
なお、外部装置としては、アクティブセンサである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。
【００５０】
上述したステップＳＴ１０７では、補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離ｒ（＾）ｋ−１）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出する。
【数８】
【００５１】
上述したステップＳＴ１０８では、前回観測時の平滑処理の結果とプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
【数９】
【００５２】
ここで、ｘ（＾）ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測ベクトル、Ｐｋ｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋの予測誤差共分散行列であり、ｘ（＾）ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑ベクトル、Ｐｋ−１｜ｋ−１は、観測時刻ｔｋ−１の平滑誤差共分散行列である。
【００５３】
上述したステップＳＴ１０３では、パッシブセンサ１からの測角データ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。
【数１０】
【００５４】
ここで、ｙ（〜）ｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差ベクトル、Ｓｋは、観測時刻ｔｋのパッシブセンサ１の残差共分散行列、Ｋｋは、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（＾）ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの平滑ベクトル、Ｐｋ｜ｋは、観測時刻ｔｋの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。
【００５５】
以上説明したように、本発明の実施例１に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ａは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（目標距離）を追跡処理部２ａに送り、追跡処理部２ａは、補正情報算出部５ａからの補正情報（目標距離）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出し、この値から間接的に算出されるフィルタゲイン（カルマンゲイン行列）を、航跡算出に用いるので、航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。
【００５６】
なお、上記では、追跡処理部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（水平、垂直座標とその速度）等を用いるように構成することができる。
【００５７】
また、上述した実施例１に係る目標追跡装置では、補正情報算出部５ａは補正情報として目標距離を算出し、追跡処理部２ａは、この補正情報（目標距離）に基づいてプロセス雑音共分散行列を算出するように構成したが、補正情報算出部５ａは補正情報としてプロセス雑音共分散行列を算出し、追跡処理部２ａは、この補正情報（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。
【実施例２】
【００５８】
本発明の実施例２に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｂおよび追跡処理部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、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分についてのみ説明する。
【００５９】
補正情報算出部５ｂは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、追跡処理部２ｂに送る。
【００６０】
追跡処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。
【００６１】
次に、上記のように構成される本発明の実施例２に係る目標追跡装置の動作を説明する。図３は、実施例１に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００６２】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｂに送る。
【００６３】
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、補正情報算出部５ｂは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報（プロセス雑音共分散行列）として追跡処理部２ｂに送る。なお、外部装置としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できる、例えば特許文献３等に記載のアダプティブカルマンフィルタや非特許文献３等に記載のＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。
【００６４】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、追跡処理部２ｂは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列と補正情報算出部５ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【００６５】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとステップＳＴ１０８において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【００６６】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｂからの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（ステップ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。
【００６７】
次に、補正情報算出部５ｂと追跡処理部２ｂの処理内容について、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、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００６８】
上述したステップＳＴ１０９では、外部装置から入力される目標の状態ベクトル（プロセス雑音共分散行列Ｑａｋ−１を含む）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。
【数１１】
【００６９】
ここで、外部装置から入力されるプロセス雑音共分散行列Ｑａｋ−１が以下の（３５）式で表されるとすると、変換行列Ｔｋ−１は、（３６）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、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ１から見た目標の位置（直交座標系と極座標系）に変換した値である。
【数１２】
【００７０】
ステップＳＴ１０８およびステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００７１】
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、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１を算出するように構成することができる。
【００７２】
以上説明したように、本発明の実施例２に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ｂは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列）を追跡処理部２ｂに送り、追跡処理部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、航跡誤差（ランダム成分）を小さくすることができる。
【実施例３】
【００７３】
本発明の実施例３に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｃおよび追跡処理部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、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分についてのみ説明する。
【００７４】
補正情報算出部５ｃは、通信部４から送られてきた目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは（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、追跡処理部２ｃに送る。
【００７５】
追跡処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。
【００７６】
次に、上記のように構成される本発明の実施例３に係る目標追跡装置の動作を説明する。図４は、実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１または実施例２に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１または実施例２に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００７７】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｃに送る。
【００７８】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ１１０）。すなわち、補正情報算出部５ｃは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標の制御入力ベクトルを算出し、補正情報（制御入力ベクトル）として追跡処理部２ｃに送る。
【００７９】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１１）。すなわち、追跡処理部２ｃは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列と補正情報算出部５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【００８０】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとＳＴ１１１において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【００８１】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｃからの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（ステップ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。
【００８２】
次に、補正情報算出部５ｃと追跡処理部２ｃの処理内容について、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。
【数１３】
【００８３】
ここで、ｘｐｋは、観測時刻ｔｋにおける方位角ａｋ、高低角ｅｋ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、Ｆｋ＋１とＧｋ＋１は、観測時刻ｔｋから観測時刻ｔｋ＋１への遷移行列と駆動行列、ｗｋは、観測時刻ｔｋの平均０、共分散行列Ｑｋのプロセス雑音ベクトル、σｓｋは、観測時刻ｔｋにおけるプロセス雑音の標準偏差、ｒｋは、観測時刻ｔｋにおける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。
【００８４】
パッシブセンサ１の観測モデルは、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００８５】
上述したステップＳＴ１１０では、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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。
【数１４】
【００８６】
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。
【数１５】
【００８７】
ここで、（ｘｋ−１、ｙｋ−１、ｚｋ−１）、（ｘ（・）ｋ−１、ｙ（・）ｋ−１、ｚ（・）ｋ−１）、（ａ（・）ｋ−１、ｅ（・）ｋ−１）は、座標変換によって、外部装置から入力される目標の状態ベクトルをパッシブセンサ１から見た目標の位置、速度および角速度成分に変換した値である。
【００８８】
上述したステップＳＴ１１１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。
【数１６】
【００８９】
なお、プロセス雑音共分散行列Ｑｋ−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。
【００９０】
上述したステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００９１】
以上説明したように、本発明の実施例３に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ｃは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（制御入力ベクトル）を追跡処理部２ｃに送り、追跡処理部２ｃは、補正情報算出部５ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）に基づいて、目標の航跡を算出するので、航跡誤差（バイアス成分）を小さくすることができる。
【実施例４】
【００９２】
本発明の実施例４に係る目標追跡装置の構成は、図１に示した実施例１に係る目標追跡装置の補正情報算出部５ａおよび追跡処理部２ａが、補正情報算出部５ｄおよび追跡処理部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、実施例１に係る目標追跡装置と異なる部分についてのみ説明する。
【００９３】
補正情報算出部５ｄは、通信部４から送られてくる目標の状態ベクトルに基づいて、パッシブセンサ１を中心とするローカル座標系（極座標系）における補正情報、ここでは目標のプロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトルを算出し、追跡処理部２ｄに送る。
【００９４】
追跡処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの測角データと補正情報算出部５ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）に基づいて目標航跡として平滑値および予測値を算出し、制御部３に送る。
【００９５】
次に、上記のように構成される本発明の実施例４に係る目標追跡装置の動作を説明する。図５は、実施例３に係る目標追跡装置において行われる目標追跡処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下においては、実施例１〜実施例３に係る目標追跡装置の目標追跡処理と同じ処理を行うステップには、実施例１〜実施例３に係る目標追跡処理の説明で使用した符号と同じ符号を付して説明する。
【００９６】
追跡処理が開始されると、測角データが入力される（ステップＳＴ１０１）。すなわち、パッシブセンサ１は、制御部３からの制御信号に基づいて、目標の観測を行い、目標の測角データを追跡処理部２ｃに送る。
【００９７】
次いで、補正情報算出処理（共分散）が実行される（ステップＳＴ１０９）。すなわち、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、補正情報（プロセス雑音共分散行列）として追跡処理部２ｄに送る。なお、外部装置としては、目標のプロセス雑音共分散行列を推定できるアダプティブカルマンフィルタやＩＭＭフィルタを備えたレーダ装置等を使用できる。
【００９８】
次いで、補正情報算出処理（制御入力）が実行される（ステップＳＴ１１０）。すなわち、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、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として、目標の制御入力ベクトルを算出し、補正情報（制御入力ベクトル）として追跡処理部２ｄに送る。
【００９９】
次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１２）。すなわち、追跡処理部２ｄは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑位置およびその共分散行列と補正情報算出部５ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測位置およびその共分散行列を算出する。
【０１００】
次いで、平滑処理が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、追跡処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの目標の測角データとＳＴ１１２において算出された目標の予測位置およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑位置およびその共分散行列を算出し、平滑値および予測値とその共分散行列を制御部３に送る。
【０１０１】
次いで、制御処理が実行される（ステップＳＴ１０４）。すなわち、制御部３は、追跡処理部２ｄからの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（ステップ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。
【０１０２】
次に、補正情報算出部５ｄと追跡処理部２ｄの処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルは、実施例３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、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【０１０３】
上述したステップＳＴ１０９の処理内容は、実施例２と同じであり、ステップＳＴ１１０の処理内容は、実施例３と同じであるので説明を省略する。
【０１０４】
上述したステップＳＴ１１２では、前回観測時の平滑処理の結果、（３４）式のプロセス雑音共分散行列Ｑｋ−１および（４３）式の制御入力ベクトルｕｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。
【数１７】
【０１０５】
上述したステップＳＴ１０３の処理内容は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【０１０６】
以上説明したように、本発明の実施例４に係る目標追跡装置によれば、補正情報算出部５ｄは、外部装置から入力される目標の状態ベクトルに基づいて、補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）を追跡処理部２ｄに送り、追跡処理部２ｄは、補正情報算出部５ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）に基づいて、目標の航跡を算出するので、航跡誤差（ランダム成分とバイアス成分）を小さくすることができる。
【０１０７】
なお、上述した実施例では、プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトルとを組み合わせる例を示したが、目標距離と制御入力ベクトルを組み合わせるように構成することができる。
【０１０８】
また、上述した実施例１〜実施例４に係る目標追跡装置は、図６に示すように変形することができる。図６（ａ）は、補正情報算出部５ａ〜５ｄと追跡処理部２ａ〜２ｄとの間に通信部６ａおよび通信部６ｂを設け、補正情報算出部５ａ〜５ｄを含むブロックと追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックとを別体に構成したものである。
【０１０９】
図６（ｂ）は、追跡処理部２ａ〜２ｄとパッシブセンサ１との間に通信部６ｃおよび通信部６ｄを設け、パッシブセンサ１を含むブロックと追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックとを別体に構成したものである。
【０１１０】
図６（ｃ）は、補正情報算出部５ａ〜５ｄと追跡処理部２ａ〜２ｄとの間に通信部６ａおよび通信部６ｂｃを設けるとともに、通信部６ｂｃとパッシブセンサ１との間に通信部６ｄを設け、補正情報算出部５ａ〜５ｄを含むブロック、パッシブセンサ１を含むブロックおよび追跡処理部２ａ〜２ｄを含むブロックの各々を別体に構成したものである。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、パッシブセンサとして、パッシブレーダ、パッシブソナー、可視または赤外線カメラなど用いた目標追跡装置に適用可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１ パッシブセンサ
２、２ａ〜２ｄ 追跡処理部
３ 制御部
４、６ａ〜６ｄ 通信部
５ａ〜５ｄ 補正情報算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサから前記目標までの距離を算出し、
前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて、プロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出すること
を特徴とする目標追跡装置。
【請求項２】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。
【請求項３】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、
前記追跡処理部は、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、前記目標の予測位置を算出することを特徴とする目標追跡装置。
【請求項４】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトル、または、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記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前記目標までの距離、または、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記追跡処理部は、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前記目標の予測位置を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて算出したプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。
【請求項５】
前記追跡処理部は、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡算出に用いるフィルタゲインを算出することを特徴とする請求項１、２、４のいずれか１項に記載の目標追跡装置。
【請求項１】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサから前記目標までの距離を算出し、
前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて、プロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出すること
を特徴とする目標追跡装置。
【請求項２】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記追跡処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。
【請求項３】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、
前記追跡処理部は、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、前記目標の予測位置を算出することを特徴とする目標追跡装置。
【請求項４】
目標の角度を測定して測角データとして出力するパッシブセンサからの測角データを入力して前記目標の航跡を算出する追跡処理部と、前記追跡処理部に補正情報を出力する補正情報算出部とを備えた目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、外部から入力される前記目標の状態ベクトル、または、外部から入力されるプロセス雑音共分散行列を含む前記目標の状態ベクトルに基づいて、前記補正情報として、前記パッシブセンサの位置における前記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前記目標までの距離、または、前記パッシブセンサの位置における前記目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記追跡処理部は、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前記目標の予測位置を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された前記目標までの距離に基づいて算出したプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。
【請求項５】
前記追跡処理部は、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、前記目標の航跡算出に用いるフィルタゲインを算出することを特徴とする請求項１、２、４のいずれか１項に記載の目標追跡装置。
【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２０１１−４７８８１（Ｐ２０１１−４７８８１Ａ）
【公開日】平成２３年３月１０日（２０１１．３．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１９８３４２（Ｐ２００９−１９８３４２）
【出願日】平成２１年８月２８日（２００９．８．２８）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年３月１０日（２０１１．３．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年８月２８日（２００９．８．２８）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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