JP3333143B2 - Tracking device and tracking processing method thereof - Google Patents
Tracking device and tracking processing method thereofInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、追尾装置及びそ
の追尾処理方法に関し、特に追尾精度の向上、規模の簡
素化、演算負荷の軽減に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a tracking device and a tracking processing method thereof, and more particularly to improvement of tracking accuracy, simplification of scale, and reduction of calculation load.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来の追尾装置について図を参照して説
明する。図２０は、例えば、小菅，亀田，真野，“レー
ダ追尾における追尾フィルタの前処理，”電子情報通信
学会論文誌(B-II)，vol.J80-B-II,No.2，pp.191-201(Fe
b.1997)に示された単一のセンサを使用する単一の追尾
装置の構成ブロック図である。2. Description of the Related Art A conventional tracking device will be described with reference to the drawings. FIG. 20 shows, for example, Kosuge, Kameda, and Mano, "Preprocessing of Tracking Filter in Radar Tracking," IEICE Transactions (B-II), vol.J80-B-II, No.2, pp.191. -201 (Fe
b. 1997) is a configuration block diagram of a single tracking device using a single sensor shown in FIG.
【０００３】図２０において、１は観測手段、５は観測
情報統合手段、６は平滑手段、７は予測手段、８は遅延
要素である。In FIG. 20, reference numeral 1 denotes observation means, 5 denotes observation information integration means, 6 denotes smoothing means, 7 denotes prediction means, and 8 denotes a delay element.
【０００４】観測手段１は、単一のセンサ（図示してい
ない）を介して、目標の位置情報と観測時刻情報を含む
観測情報を受けて、センサの極座標で観測した上記目標
の位置情報を固定直交座標に変換し、上記目標の観測情
報を出力する。The observation means 1 receives, via a single sensor (not shown), observation information including target position information and observation time information, and converts the target position information observed in polar coordinates of the sensor. Convert to fixed rectangular coordinates and output the target observation information.
【０００５】観測情報統合手段５は、上記単一のセンサ
から得られる異なる時刻の観測情報をある一定時間溜め
ておき、現時刻より１サンプリング前に算出される予測
手段からの予測速度を用いて、目標が等速直線運動を行
なっていると仮定の下で、複数の観測情報を１つに重み
付け統合を行い統合観測情報を算出する。[0005] The observation information integrating means 5 accumulates observation information at different times obtained from the single sensor for a certain period of time and uses the prediction speed from the prediction means calculated one sampling before the current time. Under the assumption that the target is performing a uniform linear motion, a plurality of pieces of observation information are weighted and integrated to calculate integrated observation information.
【０００６】平滑手段６では、カルマンフィルタの理論
により、上記の観測情報統合手段５で得られた統合観測
情報の平滑処理を行い平滑情報を算出する。The smoothing means 6 performs a smoothing process on the integrated observation information obtained by the observation information integrating means 5 according to the Kalman filter theory to calculate smooth information.
【０００７】予測手段７では、カルマンフィルタの理論
により、上記の平滑手段６で得られた平滑情報の予測処
理を行い予測情報を算出する。[0007] The predicting means 7 performs prediction processing of the smoothed information obtained by the smoothing means 6 according to the Kalman filter theory to calculate predicted information.
【０００８】遅延要素８では、上記の予測手段７で得ら
れた予測情報を１サンプリング遅延させて、上記の観測
情報統合手段５へ入力する。In the delay element 8, the prediction information obtained by the prediction means 7 is delayed by one sampling and input to the observation information integration means 5.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】従来の追尾装置は、以
上のように構成されていて、従来の単一センサを使用す
る単一の追尾装置に対し、追尾精度の向上をはかるため
複数センサを使用し、複数センサの数だけ従来の追尾装
置を用いると、規模が増大し複雑になるという問題点が
あった。The conventional tracking device is configured as described above, and is provided with a plurality of sensors in order to improve the tracking accuracy in comparison with the conventional single tracking device using a single sensor. If the conventional tracking devices are used by the same number as that of the plurality of sensors, the scale increases and the system becomes complicated.
【００１０】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、複数センサを使用して追尾精度
の向上を図り、また規模の増大を抑え演算負荷の軽減を
図る、単一の、追尾装置及びその追尾処理方法を得るこ
とを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and is intended to improve tracking accuracy by using a plurality of sensors, and to reduce an arithmetic load by suppressing an increase in scale. It is an object of the present invention to obtain a tracking device and a tracking processing method thereof.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１に係る発明の追尾装置は、広域に配置さ
れた複数のセンサを介して、各センサの極座標系で観測
される目標位置情報と、その観測時刻情報を含む観測情
報を受け、上記目標位置情報の座標系を各センサの固定
直交座標系に変換して上記観測情報を出力する観測手段
と、後記の予測手段からの予測情報を用いて算出される
各センサ夫々の目標存在期待領域であるゲートを用い、
上記ゲート内にある複数の観測値の中で予測値に最も近
い観測値を含む観測情報を１つ選んで、各センサ夫々の
目標の観測情報とするゲート手段と、上記の各センサ夫
々の目標の観測情報を各センサの座標系から基地局の座
標系へ座標変換を行ない、さらに各センサ夫々の目標の
観測時刻を基地局基準の時刻に直す座標変換手段と、上
記の基地局の座標系に座標変換され、基地局基準の観測
時刻に直されて、基地局に集められた上記各センサの目
標の観測情報を、基地局の時間軸上で時系列にソートす
る観測情報ソート手段と、上記の基地局の時間軸上でソ
ートされた目標の観測情報を、目標が等速直線運動を行
なっているとの仮定の下で最小２乗法により１つの観測
情報に重み付け統合を行なう観測情報統合手段と、上記
の統合観測情報をカルマンフィルタの理論により平滑処
理を行ない平滑情報を得る平滑手段と、上記の平滑情報
をカルマンフィルタの理論により予測処理を行ない予測
情報を得る予測手段と、上記の予測情報を各センサ夫々
のゲート算出に用いるため、基地局の座標系を各センサ
の座標系に座標変換を行なう逆座標変換手段と、を備え
たことを特徴とする。To achieve the above object, a tracking device according to the first aspect of the present invention is observed in a polar coordinate system of each sensor via a plurality of sensors arranged in a wide area. Observation means for receiving the target position information and observation information including the observation time information, converting the coordinate system of the target position information into a fixed rectangular coordinate system of each sensor and outputting the observation information, and a prediction means described later. Using the gate, which is the target presence expectation area of each sensor calculated using the prediction information of
A gate means for selecting one piece of observation information including an observation value closest to the predicted value from among a plurality of observation values in the gate, and using the selected observation information as target observation information for each sensor; Coordinate conversion means for performing coordinate conversion of the observation information of each sensor from the coordinate system of each sensor to the coordinate system of the base station, and further converting the target observation time of each sensor to a time based on the base station; and the coordinate system of the base station. Observation information sorting means which is coordinate-converted, converted to the observation time based on the base station, and sorts the target observation information of each sensor collected by the base station in a time series on the time axis of the base station; Observation information integration in which the observation information of the targets sorted on the time axis of the base station is weighted and integrated into one observation information by the least squares method on the assumption that the target is performing a uniform linear motion. Means and the above integrated observation information A smoothing unit that performs smoothing processing based on the theory of the Le Mans filter to obtain smoothed information, a prediction unit that performs prediction processing based on the theory of the Kalman filter on the smoothed information to obtain the predicted information, and the above-described predicted information is used for calculating the gate of each sensor. And an inverse coordinate conversion means for converting the coordinate system of the base station into the coordinate system of each sensor for use.
【００１２】また、請求項２に係る発明の追尾装置は、
広域に配置された複数のセンサを介して、各センサの極
座標系で観測される目標位置情報と、その観測時刻情報
を含む観測情報を受け、上記目標位置情報の座標系を各
センサの固定直交座標系に変換して上記観測情報を出力
する観測手段と、後記の予測手段からの予測情報を用い
て算出される各センサ夫々の目標存在期待領域であるゲ
ートを用い、上記ゲート内にある複数の観測値の信頼度
を、予測値との距離に応じて算出された確率密度により
求め、それらの信頼度を用いて上記複数の観測値を１つ
に重み付け統合を行なって、各センサ夫々の目標の観測
情報とする、確率密度によるゲート手段と、上記の各セ
ンサ夫々の目標の観測情報を各センサの座標系から基地
局の座標系へ座標変換を行ない、さらに各センサ夫々の
目標の観測時刻を基地局基準の時刻に直す座標変換手段
と、上記の基地局の座標系に座標変換され、基地局基準
の観測時刻に直されて、基地局に集められた上記各セン
サの目標の観測情報を、基地局の時間軸上で時系列にソ
ートする観測情報ソート手段と、上記の基地局の時間軸
上でソートされた目標の観測情報を、目標が等速直線運
動を行なっているとの仮定の下で最小２乗法により１つ
の観測情報に重み付け統合を行ない、１つの統合観測情
報を算出する観測情報統合手段と、上記の統合観測情報
をカルマンフィルタの理論により平滑処理を行ない平滑
情報を得る平滑手段と、上記の平滑情報をカルマンフィ
ルタの理論により予測処理を行ない予測情報を得る予測
手段と、上記の予測情報を各センサ夫々のゲート算出に
用いるため、基地局の座標系を各センサの座標系に座標
変換を行なう逆座標変換手段と、を備えたことを特徴と
する。Further, the tracking device of the invention according to claim 2 is:
Through a plurality of sensors arranged in a wide area, target position information observed in the polar coordinate system of each sensor and observation information including the observation time information are received, and the coordinate system of the target position information is fixed orthogonal to each sensor. Observation means for converting the coordinate system into the coordinate system and outputting the observation information, and a gate which is a target existence expected area of each sensor calculated using the prediction information from the prediction means described later. The reliability of the observed value is obtained by the probability density calculated according to the distance from the predicted value, and the plurality of observed values are weighted and integrated into one by using the reliability, and the reliability of each sensor is determined. Gate means using probability density as target observation information, coordinate conversion of the target observation information of each sensor from the coordinate system of each sensor to the coordinate system of the base station, and further observation of the target of each sensor Time Coordinate conversion means for converting to the base station reference time, the coordinates are converted to the base station coordinate system, converted to the base station reference observation time, and the target observation information of each sensor collected at the base station is collected. The observation information sorting means that sorts in time series on the time axis of the base station, and the observation information of the target sorted on the time axis of the base station, assuming that the target is performing a constant-speed linear motion. Observation information integrating means for performing weighting integration on one observation information by the least square method to calculate one integrated observation information under the following condition, and performing smoothing processing on the integrated observation information by the Kalman filter theory to obtain smooth information. Means for performing prediction processing on the above-mentioned smoothed information by Kalman filter theory to obtain prediction information; and using the above-mentioned prediction information for gate calculation of each sensor. And inverse coordinate transformation means for coordinate transformation on the difference in the coordinate system, characterized by comprising a.
【００１３】また、請求項３に係る発明の追尾装置は、
広域に配置された複数のセンサを介して、各センサの極
座標系で観測される目標位置情報と、その観測時刻情報
を含む観測情報を受け、上記目標位置情報の座標系を各
センサの固定直交座標系に変換して上記観測情報を出力
する観測手段と、後記の予測手段からの予測情報を用い
て算出される各センサ夫々の目標存在期待領域であるゲ
ートを用い、上記ゲート内にある複数の観測値の信頼度
を、予測値との距離に応じて算出された確率密度により
求め、それら信頼度のうち信頼度が高い上位数個の観測
値を１つに重み付け統合を行い、各センサ夫々の目標の
観測情報とする、相関個数を制限するゲート手段と、上
記の各センサ夫々の目標の観測情報を各センサの座標系
から基地局の座標系へ座標変換を行ない、さらに各セン
サ夫々の目標の観測時刻を基地局基準の時刻に直す座標
変換手段と、上記の基地局の座標系に座標変換され、基
地局基準の観測時刻に直されて、基地局に集められた上
記各センサの目標の観測情報を、基地局の時間軸上で時
系列にソートする観測情報ソート手段と、上記の基地局
の時間軸上でソートされた目標の観測情報を、目標が等
速直線運動を行なっているとの仮定の下で最小２乗法に
より１つの観測情報に重み付け統合を行ない、１つの統
合観測情報を算出する観測情報統合手段と、上記の統合
観測情報をカルマンフィルタの理論により平滑処理を行
ない平滑情報を得る平滑手段と、上記の平滑情報をカル
マンフィルタの理論により予測処理を行ない予測情報を
得る予測手段と、上記の予測情報を各センサ夫々のゲー
ト算出に用いるため、基地局の座標系を各センサの座標
系に座標変換を行なう逆座標変換手段と、を備えたこと
を特徴とする。[0013] The tracking device of the invention according to claim 3 is
Through a plurality of sensors arranged in a wide area, target position information observed in the polar coordinate system of each sensor and observation information including the observation time information are received, and the coordinate system of the target position information is fixed orthogonal to each sensor. Observation means for converting the coordinate system into the coordinate system and outputting the observation information, and a gate which is a target existence expected area of each sensor calculated using the prediction information from the prediction means described later. The reliability of the observed value is calculated from the probability density calculated according to the distance from the predicted value. Gate means for limiting the number of correlations as observation information of each target, and performing coordinate transformation from the coordinate system of each sensor to the coordinate system of the base station for the observation information of each target of each sensor, and further, for each sensor. View of goals A coordinate conversion means for converting the time to the time based on the base station; and a coordinate conversion into the coordinate system of the base station, the observation time based on the base station, and the observation of the target of each sensor collected at the base station. The information, the observation information sorting means that sorts in time series on the time axis of the base station, and the observation information of the target sorted on the time axis of the base station, the target is performing a uniform linear motion Observation information integrating means for weighting and integrating one observation information by the least square method under the assumption of (1) to calculate one integrated observation information, and performing smoothing processing on the integrated observation information by Kalman filter theory to obtain smooth information. A smoothing unit for obtaining prediction information by performing a prediction process on the smoothed information according to the Kalman filter theory; and a coordinate of a base station for using the prediction information for gate calculation of each sensor. The characterized by comprising a reverse coordinate transformation means for coordinate transformation to the coordinate system of the sensor.
【００１４】また、請求項４に係る発明の追尾装置は、
請求項１記載の追尾装置において、各センサの観測精度
が既知で、観測情報ソート手段から得られる観測情報の
うち、同一時刻に複数のセンサからの観測情報が存在す
る場合、観測精度が一番高いセンサからの観測情報を、
上記同一時刻の観測情報とする同時刻観測情報選択手段
を備えたことを特徴とする。Further, the tracking device of the invention according to claim 4 is
2. The tracking device according to claim 1, wherein the observation accuracy is the highest when the observation accuracy of each sensor is known, and among the observation information obtained from the observation information sorting means, the observation information from a plurality of sensors exists at the same time. Observation information from high sensors
It is characterized by comprising a same-time observation information selecting means for making the observation information at the same time.
【００１５】また、請求項５に係る発明の追尾装置は、
請求項１記載の追尾装置において、平滑手段から得られ
る平滑誤差により観測情報の統合間隔を制御する統合間
隔制御手段と、上記平滑手段から得られる平滑誤差を１
サンプリング遅延させて上記統合間隔制御手段に送る遅
延要素と、を備えたことを特徴とする。[0015] Further, the tracking device of the invention according to claim 5 includes:
2. The tracking device according to claim 1, wherein the integration interval control means for controlling the integration interval of the observation information based on the smoothing error obtained from the smoothing means, and the smoothing error obtained from the smoothing means being one.
And a delay element for delaying the sampling and sending it to the integration interval control means.
【００１６】また、請求項６に係る発明の追尾装置は、
請求項１記載の追尾装置において、平滑手段から得られ
る平滑誤差により上記平滑手段及び予測手段のサンプリ
ング間隔を制御するサンプリング間隔制御手段と、上記
平滑手段から得られる平滑誤差を１サンプリング遅延さ
せて上記サンプリング間隔制御手段に送る遅延要素と、
を備えたことを特徴とする。The tracking device of the invention according to claim 6 is
2. The tracking device according to claim 1, wherein the sampling interval control means for controlling the sampling intervals of the smoothing means and the prediction means based on the smoothing error obtained from the smoothing means, and the smoothing error obtained from the smoothing means is delayed by one sampling. A delay element to be sent to the sampling interval control means,
It is characterized by having.
【００１７】また、請求項７に係る発明の追尾装置は、
請求項１記載の追尾装置において、観測精度の低いセン
サが既知または判明した場合、そのセンサからの観測情
報を除く観測情報選択手段を備えたこと特徴とする。The tracking device of the invention according to claim 7 is
The tracking device according to claim 1, further comprising an observation information selecting unit that excludes observation information from the sensor when a sensor with low observation accuracy is known or found.
【００１８】また、請求項８に係る発明の追尾処理方法
は、以下のステップを備えたことを特徴とする。 （ａ）先ず、広域に配置された複数のセンサを介して、
目標の観測情報を入力し、各センサの極座標系で得られ
る目標の観測情報を固定直交座標系に変換するステッ
プ、（ｂ）次いで、後記の予測情報を用いて各センサ夫
々に目標存在期待領域であるゲートを算出して、上記ゲ
ート内にある複数の観測値の中で予測値に最も近い観測
値を含む観測情報を１つ選び、各センサ夫々の目標の観
測情報とするステップ、（ｃ）次いで、各センサの座標
系で得られる上記目標の観測情報を、当該追尾装置の存
在する基地局の座標系に座標変換するステップ、（ｄ）
次いで、上記各センサの目標の観測時刻を、基地局基準
の観測時刻に直すステップ、（ｅ）次いで、基地局の座
標系に座標変換され、基地局基準の観測時刻に直して基
地局に集められた上記各センサの目標の観測情報を、基
地局の時間軸上で時系列にソートし、目標が等速直線運
動を行なっているとの仮定の下で最小２乗法により１つ
の観測情報に重み付け統合を行なうステップ、（ｆ）次
いで、上記の統合した観測情報をカルマンフィルタの理
論により平滑処理を行ない平滑情報を得るステップ、
（ｇ）次いで、上記の平滑情報をカルマンフィルタの理
論により予測処理を行ない予測情報を得るステップ、
（ｈ）次いで、上記の予測情報を各センサ夫々のゲート
算出に用いるため基地局の座標系を各センサの座標系に
座標変換を行うステップ、（ｉ）次いで、上記の（ａ）
のステップから（ｈ）のステップまでの処理を続ける場
合には、遅延要素を介して（ａ）のステップの観測情報
入力処理に戻す。Further, the tracking processing method according to the invention according to claim 8 includes the following steps. (A) First, via a plurality of sensors arranged in a wide area,
A step of inputting target observation information and converting the target observation information obtained in the polar coordinate system of each sensor into a fixed rectangular coordinate system; (b) a target existence expected area for each sensor using the prediction information described later; (C) selecting one piece of observation information including the observation value closest to the predicted value among a plurality of observation values in the gate, and setting the observation information as target observation information for each sensor; And (d) converting the target observation information obtained in the coordinate system of each sensor into the coordinate system of the base station where the tracking device is located.
Next, the target observation time of each sensor is converted to the base station reference observation time. (E) Next, the coordinates are converted to the base station coordinate system, and the base station reference observation time is collected and collected at the base station. The obtained observation information of the target of each of the above sensors is sorted in time series on the time axis of the base station, and is converted into one observation information by the least square method under the assumption that the target performs a uniform linear motion. (F) performing a smoothing process on the integrated observation information according to the Kalman filter theory to obtain smoothed information;
(G) Next, a step of performing prediction processing on the smoothed information according to Kalman filter theory to obtain prediction information,
(H) Next, a step of performing a coordinate conversion from the coordinate system of the base station to the coordinate system of each sensor in order to use the above-mentioned prediction information for gate calculation of each sensor, (i) Then, the above (a)
When the processing from the step (h) to the step (h) is continued, the process returns to the observation information input processing of the step (a) via a delay element.
【００１９】[0019]
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１は、この発明
の追尾装置の実施の形態１を示す構成ブロック図であ
る。また、図６はこの発明の追尾処理方法の実施の形態
は、この実施の形態１の動作を説明するフローチャート
を兼ねる。広域に配置された複数のセンサ（ここで図示
していないが、センサとは目標の角度、距離などを観測
する機能を有するレーダ装置のセンサ部を言う）を使用
する単一の追尾装置の構成ブロック図である。なお、セ
ンサは、上記のレーダ装置のセンサ部に限るものでな
く、測角装置や測距装置なども含まれる。ここで、複数
のセンサは、センサ１，…，センサｎからなるｎ個のセ
ンサとする。なお、各図中の同一符号は、同一又は相当
部分を示す。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiment 1 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a first embodiment of the present invention. FIG. 6 shows a tracking processing method according to an embodiment of the present invention, which also serves as a flowchart for explaining the operation of the first embodiment. Configuration of a single tracking device using a plurality of sensors (not shown here, but a sensor refers to a sensor unit of a radar device having a function of observing a target angle, a distance, and the like) arranged in a wide area It is a block diagram. Note that the sensor is not limited to the sensor unit of the radar device described above, but also includes an angle measuring device, a distance measuring device, and the like. Here, the plurality of sensors are n sensors including sensors 1,..., And sensor n. The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００２０】図１において、１ａは第１の観測手段、１
ｂは第ｎの観測手段、２ａは第１のゲート手段、２ｂは
第ｎのゲート手段、３は座標変換手段、４は観測情報ソ
ート手段、５は観測情報統合手段、６は平滑手段、７は
予測手段、８は遅延要素、９は逆座標変換手段である。
ここで、センサ１を介して、センサ１の観測情報は第１
の観測手段１ａに入力し、センサｎを介して、センサｎ
の観測情報は第ｎの観測手段１ｂに入力するとする。In FIG. 1, 1a is a first observation means, 1
b is the nth observation means, 2a is the first gate means, 2b is the nth gate means, 3 is the coordinate conversion means, 4 is the observation information sorting means, 5 is the observation information integration means, 6 is the smoothing means, 7 Denotes a prediction unit, 8 denotes a delay element, and 9 denotes an inverse coordinate conversion unit.
Here, the observation information of the sensor 1 via the sensor 1 is the first information.
To the observation means 1a, and via the sensor n, the sensor n
Is input to the n-th observation means 1b.
【００２１】図２は、この発明の実施の形態に共通の座
標系を説明するための図である。センサが観測に用いる
極座標系は、Ｏはセンサの位置、Ｔは追尾目標の位置、
Ｒは追尾目標とセンサの間の距離、Ｅはセンサと追尾目
標とを結ぶ線分ＯＴがＸ−Ｙ平面となす仰角、Ｂはセン
サと追尾目標とを結ぶ線分ＯＴのＸ−Ｙ平面への正射影
ベクトルがＸ軸となす方位角として、極座標を（R，E，
B）で表す。また、固定直交座標を（X，Y，Z）で表す。FIG. 2 is a diagram for explaining a coordinate system common to the embodiments of the present invention. The polar coordinate system used by the sensor for observation is: O is the position of the sensor, T is the position of the tracking target,
R is the distance between the tracking target and the sensor, E is the elevation angle formed by the line segment OT connecting the sensor and the tracking target with the XY plane, and B is the XY plane of the line segment OT connecting the sensor and the tracking target. The polar coordinates (R, E,
B). The fixed rectangular coordinates are represented by (X, Y, Z).
【００２２】以下、一般化した第ｎの観測手段１ｂにつ
いて説明する。第ｎの観測手段１ｂは、センサｎを介し
て、図２に示す極座標系により観測される目標の位置情
報とその観測時刻情報を含む観測情報を受け、上記目標
の観測情報は、センサｎの固定直交座標に変換して出力
する。The generalized n-th observation means 1b will be described below. The n-th observation means 1b receives, via the sensor n, observation information including the target position information and the observation time information observed by the polar coordinate system shown in FIG. Convert to fixed rectangular coordinates and output.
【００２３】図３は、図１のゲート手段の動作を説明す
るための図である。以下、一般化した第ｎのゲート手段
２ｂについて説明する。第ｎのゲート手段２ｂは、セン
サｎの固定直交座標系において、後記の予測手段より得
られる予測情報を用いて算出される予測値を中心とし
た、時刻t(n,i)の目標存在期待領域であるゲートを用
い、そのゲート内にある複数の観測値の中から予測値に
最も近い観測値を含む観測情報を、センサｎの時刻t(n,
i)の目標の観測情報とする。ここで、センサｎのｉ番目
のサンプリング時刻をt(n,i)とする。FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the gate means of FIG. Hereinafter, the generalized n-th gate means 2b will be described. The n-th gate means 2b calculates the target existence expectation at time t (n, i) in the fixed rectangular coordinate system of the sensor n, centering on the predicted value calculated using the prediction information obtained by the prediction means described later. Using a gate that is a region, observation information including the observation value closest to the predicted value among a plurality of observation values in the gate is obtained at time t (n, n) of the sensor n.
i) Observe the target observation information. Here, the i-th sampling time of the sensor n is defined as t (n, i).
【００２４】座標変換手段３は、各センサ夫々の目標の
観測情報を各センサの固定直交座標系から、地球の形状
を考慮して当該追尾装置が存在する基地局の固定直交座
標系に座標変換を行ない、さらに、各センサ夫々の目標
の観測時刻を基地局基準の時刻に直す。センサの観測時
刻を基地局基準の時刻に直すには、図３に示すように、
センサｎの観測時刻t(n,i)に、センサｎと基地局との通
信時間dt(n)を加える。ここで、センサｎの観測時刻t
(n,i)の観測情報は、基地局の時刻t(n,i)+dt(n)の観測
情報と等価となる。以下、通信時間dt(n)を適宜、通信
時間遅れと呼ぶ。The coordinate conversion means 3 converts the observation information of the target of each sensor from the fixed rectangular coordinate system of each sensor to the fixed rectangular coordinate system of the base station where the tracking device exists in consideration of the shape of the earth. Is performed, and the target observation time of each sensor is changed to the base station reference time. To change the observation time of the sensor to the time based on the base station, as shown in FIG.
The communication time dt (n) between the sensor n and the base station is added to the observation time t (n, i) of the sensor n. Here, the observation time t of the sensor n
The observation information at (n, i) is equivalent to the observation information at time t (n, i) + dt (n) of the base station. Hereinafter, the communication time dt (n) is appropriately referred to as a communication time delay.
【００２５】図４は、図１の観測情報ソート手段の動作
を説明するための図である。観測情報ソート手段４は、
上記座標変換手段３により、基地局の座標系に座標変換
された各センサからの観測情報を、基地局の時間軸上で
ある一定時間留めておき、基地局の時間軸上で時系列に
ソートする（並べ替える）。図４を参照して、一例を説
明する。センサ１のi番目の観測時刻t(1,i)、センサｎ
のj番目の観測時刻t(n,j)を夫々基地局の時刻に直す
と、t(1,i)+dt(1)、t(n,i)+dt(n)と表わせる。ここで、
dt(1)、dt(n)は先に説明したように、夫々各センサ１，
２と基地局との通信時間である。FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the observation information sorting means of FIG. The observation information sorting means 4
The observation information from each sensor whose coordinates have been converted to the coordinate system of the base station by the coordinate conversion means 3 is kept for a certain time on the time axis of the base station, and is sorted in time series on the time axis of the base station. Do (sort). An example will be described with reference to FIG. I-th observation time t (1, i) of sensor 1, sensor n
When the j-th observation time t (n, j) is converted to the time of the base station, it can be expressed as t (1, i) + dt (1) and t (n, i) + dt (n). here,
As described above, dt (1) and dt (n) are the respective sensors 1 and 2, respectively.
2 and the communication time between the base station.
【００２６】いま、基地局の観測時刻が、t(n,j)+dt(n)
< t(1,i)+dt(1)の関係にある場合、図４に示すように、
基地局の時間軸上で時系列にソートされた、観測情報の
基地局の観測時刻を夫々、t(0,k)，t(0,k+1)と表わせ
る。Now, the observation time of the base station is t (n, j) + dt (n)
<t (1, i) + dt (1), as shown in FIG.
The observation times of the base station of the observation information sorted in time series on the time axis of the base station can be expressed as t (0, k) and t (0, k + 1), respectively.
【００２７】図５は、図１の観測情報統合手段の動作を
説明するための図である。観測情報統合手段５は、図５
に示すように、上記の観測情報ソート手段４により基地
局の時間軸上で時系列にソートされた観測情報を、基地
局の時間軸上で時間間隔t(0,m)-t(0,m-1)の間、一定サ
ンプリング分蓄えておき、その蓄えた一定サンプリング
分の各センサからの観測情報を目標が等速直線運動をし
ているとの仮定の下で、最小２乗法により１つの観測情
報に重み付けを行ない、１つの統合観測情報を得る。こ
こで、図５における、mはカルマンフィルタのサンプリ
ング時刻を表す記号であり、m>kである。また目標が等
速直線運動を行なっていると仮定する速度は予測処理よ
り得られた速度を用いる。FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the observation information integrating means of FIG. The observation information integration means 5 is shown in FIG.
As shown in FIG. 5, the observation information sorted in time series on the time axis of the base station by the observation information sorting means 4 is converted into a time interval t (0, m) -t (0,0) on the time axis of the base station. m-1), a fixed sampling amount is stored, and the stored observation information from each sensor for the fixed sampling amount is calculated by the least square method under the assumption that the target is performing a linear motion at a constant velocity. One piece of observation information is weighted to obtain one integrated observation information. Here, m in FIG. 5 is a symbol representing the sampling time of the Kalman filter, and m> k. The speed obtained by the prediction process is used as the speed at which the target is assumed to be performing a constant velocity linear motion.
【００２８】平滑手段６は、基地局の座標系において、
上記の観測情報統合手段５から得られる統合観測情報
を、カルマンフィルタの理論により平滑処理を行なっ
て、平滑値や平滑誤差などの平滑情報を得る。The smoothing means 6 includes:
The integrated observation information obtained from the observation information integration means 5 is subjected to a smoothing process based on the Kalman filter theory to obtain smoothed information such as a smoothed value and a smoothed error.
【００２９】予測手段７は、基地局の座標系において、
上記の平滑手段７から得られる平滑情報を、カルマンフ
ィルタの理論により現時刻より１サンプリング後の目標
の予測値や予測誤差などの予測情報を得る。The predicting means 7 includes:
From the smoothing information obtained from the smoothing means 7, prediction information such as a target prediction value and a prediction error after one sampling from the current time is obtained by the Kalman filter theory.
【００３０】遅延要素８は、上記の予測手段７から得ら
れる予測情報を１サンプリング分遅延させる。The delay element 8 delays the prediction information obtained from the prediction means 7 by one sampling.
【００３１】逆座標変換手段９では、上記の遅延要素８
より得られる予測情報を、地球の形状を考慮して基地局
の座標系から各センサの座標系に座標変換を行ない、上
記のゲート手段に送出する。センサｎの座標系に座標変
換を行なうものは、上記の第ｎのゲート手段２ｂに送出
する。In the inverse coordinate conversion means 9, the delay element 8
The obtained prediction information is subjected to coordinate conversion from the coordinate system of the base station to the coordinate system of each sensor in consideration of the shape of the earth, and is sent to the gate means. Those which perform coordinate conversion to the coordinate system of the sensor n are sent to the above-mentioned n-th gate means 2b.
【００３２】次に、図６は、この実施の形態１の動作を
説明するフローチャートである。また、この発明の追尾
処理方法の動作を説明するフローチャートを兼ねる。FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the first embodiment. In addition, it also serves as a flowchart for explaining the operation of the tracking processing method of the present invention.
【００３３】先ず、ステップＳＴ1において、広域に配
置された複数のセンサを介して、目標の観測情報を入力
し、各センサの極座標系で得られる目標の観測情報を固
定直交座標系に変換する。First, in step ST1, target observation information is input via a plurality of sensors arranged in a wide area, and the target observation information obtained in the polar coordinate system of each sensor is converted into a fixed rectangular coordinate system.
【００３４】次いで、ステップＳＴ２において、後記の
予測情報を用いて各センサ夫々の目標存在期待領域であ
るゲートを算出して、上記ゲート内にある複数の観測値
の中で予測値に最も近い観測値を含む観測情報を１つ選
び、各センサ夫々の目標の観測情報とする。Next, in step ST2, a gate which is a target existence expectation area of each sensor is calculated using the prediction information described later, and an observation closest to the prediction value among a plurality of observation values in the gate is calculated. One piece of observation information including a value is selected and used as target observation information of each sensor.
【００３５】次いで、ステップＳＴ３において、上記各
センサの座標系で得られる目標の観測情報を、当該追尾
装置の存在する基地局の座標系に座標変換する。Next, in step ST3, the target observation information obtained in the coordinate system of each sensor is coordinate-transformed into the coordinate system of the base station where the tracking device is located.
【００３６】さらに、ステップＳＴ４において、上記各
センサの目標の観測時刻を、基地局基準の観測時刻に直
す。これは、各センサの観測時刻に、各センサから基地
局への通信時間遅れを加えて、基地局基準の観測時刻に
直すことができる。Further, in step ST4, the target observation time of each of the above sensors is changed to the observation time based on the base station. This can be corrected to the observation time based on the base station by adding the communication time delay from each sensor to the base station to the observation time of each sensor.
【００３７】次いで、ステップＳＴ５において、ステッ
プＳＴ３、ステップＳＴ４を経て、基地局の座標系に座
標変換され、基地局基準の観測時刻に直して基地局に集
められた上記各センサの目標の観測情報を、基地局の時
間軸上で時系列にソートし、目標が等速直線運動を行な
っているとの仮定の下で最小２乗法により１つの観測情
報に重み付け統合を行ない、１つの統合した観測情報を
算出する。Next, in step ST5, the coordinate information is converted into the coordinate system of the base station through steps ST3 and ST4, and the target observation information of each of the sensors collected by the base station at the base station reference observation time. Are sorted in time series on the time axis of the base station, and one observation information is weighted and integrated by the least squares method under the assumption that the target is performing a uniform linear motion, and one integrated observation is performed. Calculate information.
【００３８】次いで、ステップＳＴ６において、上記の
統合した観測情報をカルマンフィルタの理論により平滑
処理を行ない平滑情報を得る。Next, in step ST6, the above-mentioned integrated observation information is smoothed by the Kalman filter theory to obtain smooth information.
【００３９】次いで、ステップＳＴ７において、上記の
平滑情報をカルマンフィルタの理論により予測処理を行
ない予測情報を得る。Next, in step ST7, the above smoothed information is subjected to a prediction process according to the Kalman filter theory to obtain prediction information.
【００４０】次いで、ステップＳＴ８において、基地局
の座標系による予測情報を各センサ夫々のゲート算出に
用いるため各センサの座標系に座標変換を行う。Next, in step ST8, coordinate conversion is performed to the coordinate system of each sensor in order to use the prediction information based on the coordinate system of the base station for calculating the gate of each sensor.
【００４１】次いで、ステップＳＴ９において、ステッ
プＳＴ１からＳＴ８までの処理を続ける場合には、遅延
要素を介してステップＳＴ１の観測情報入力の処理に戻
す。Next, in step ST9, when the processing of steps ST1 to ST8 is continued, the processing returns to the processing of inputting observation information of step ST1 via a delay element.
【００４２】従って、この実施の形態１によれば、広域
に配置された複数センサを使用し、複数センサから１目
標の観測情報が得られる場合、それら複数センサの観測
情報を統合することにより、上記複数センサの観測誤差
を平滑処理に含めることができ、クロスレンジ誤差を抑
えて、追尾精度を向上することができる。また、複数セ
ンサの数に対応した規模の増大を抑え、演算負荷を軽減
することができる。ここで、クロスレンジ誤差とは、セ
ンサの角度誤差より生ずる、距離方向のレンジ誤差と直
交する誤差成分であり、目標が近距離の場合は小さい
が、目標が遠距離の場合、角度誤差より生ずるクロスレ
ンジ誤差は大きくなる。Therefore, according to the first embodiment, when a plurality of sensors arranged in a wide area are used and one target observation information is obtained from the plurality of sensors, the observation information of the plurality of sensors is integrated. Observation errors of the plurality of sensors can be included in the smoothing processing, so that cross-range errors can be suppressed and tracking accuracy can be improved. In addition, an increase in scale corresponding to the number of the plurality of sensors can be suppressed, and the calculation load can be reduced. Here, the cross range error is an error component generated by an angle error of the sensor and orthogonal to the range error in the distance direction, and is small when the target is a short distance, but is generated by an angle error when the target is a long distance. The cross range error increases.
【００４３】実施の形態２．図７は、この発明の追尾装
置の実施の形態２を示す構成ブロック図である。なお、
各図中の同一符号は、同一又は相当部分を示す。Embodiment 2 FIG. 7 is a configuration block diagram showing Embodiment 2 of the tracking device of the present invention. In addition,
The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００４４】図７において、１０ａは第１の確率密度に
よるゲート手段、１０ｂは第ｎの確率密度によるゲート
手段である。この実施の形態２は、実施の形態１におけ
るゲート手段２ａ，２ｂを、以下に説明する確率密度に
よるゲート手段１０ａ，１０ｂとしたものであり、実施
の形態１と同一部分には同一符号を付して説明を省略す
る。In FIG. 7, reference numeral 10a denotes gate means based on the first probability density, and reference numeral 10b denotes gate means based on the n-th probability density. In the second embodiment, the gate means 2a and 2b in the first embodiment are replaced with gate means 10a and 10b based on the probability density described below, and the same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals. And the description is omitted.
【００４５】図８は、図７の確率密度によるゲート手段
の動作を説明するための図である。一般化した第ｎの確
率密度によるゲート手段１０ｂについて説明する。FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of the gate means based on the probability density of FIG. The gate means 10b based on the generalized n-th probability density will be described.
【００４６】図８において、第ｎの確率密度によるゲー
ト手段１０ｂは、予測手段からの予測情報を用いて算出
されるセンサｎの目標存在期待領域であるゲートを用
い、上記ゲート内にある複数の観測値の信頼度を、上記
予測値との距離に応じて算出される確率密度により求
め、その信頼度（例えば図８のβ１，β２）を用いて複
数の観測情報を１つに重み付け統合したものをセンサｎ
の目標の観測値とする。同様に、観測誤差についても、
観測値から算出した信頼度を用いて、重み付け統合した
ものを目標の観測誤差とする。In FIG. 8, the gate means 10b based on the n-th probability density uses a gate which is a target existence expected area of the sensor n calculated using the prediction information from the prediction means, and a plurality of gates within the gate are provided. The reliability of the observed value is obtained by a probability density calculated according to the distance from the predicted value, and a plurality of pieces of observation information are weighted and integrated into one using the reliability (eg, β1, β2 in FIG. 8). Things sensor n
Target observation value. Similarly, regarding the observation error,
Using the reliability calculated from the observed value, the weighted and integrated result is used as the target observation error.
【００４７】次に、図９は、この実施の形態２の動作を
説明するフローチャートである。図９における、ステッ
プＳＴ２ａは、実施の形態１のフローチャート図６にお
けるステップＳＴ２に代わるものであり、上記実施の形
態１と同一動作部分には同一符号を付して説明を省略す
る。Next, FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of the second embodiment. Step ST2a in FIG. 9 replaces step ST2 in the flowchart in FIG. 6 of the first embodiment, and the same reference numerals are given to the same operation parts as in the first embodiment, and the description will be omitted.
【００４８】図９において、ステップＳＴ２ａは、予測
情報を用いて各センサ毎に目標存在期待領域であるゲー
トを算出して、上記各ゲート内にある複数の観測値の信
頼度計算を行ない、その信頼度を用いて複数の観測情報
を１つに重み付け統合したものを目標の観測値とする。In FIG. 9, a step ST2a calculates a gate, which is a target existence expected area, for each sensor using the prediction information, and calculates reliability of a plurality of observation values in each gate. A target observation value is obtained by weighting and integrating a plurality of pieces of observation information into one using the reliability.
【００４９】従って、この実施の形態２によれば、ゲー
ト内に存在する複数の観測値の信頼度を計算し、その信
頼度を用いて複数ある観測情報を１つに重み付け統合を
行って、実施の形態１に示した効果に加えて、不要信号
のない自由空間のみならず、不要信号環境下においても
追従性、追尾精度を確保することができる。Therefore, according to the second embodiment, the reliability of a plurality of observation values existing in the gate is calculated, and the plurality of observation information is weighted and integrated into one using the reliability. In addition to the effects shown in the first embodiment, tracking performance and tracking accuracy can be ensured not only in a free space without unnecessary signals but also in an unnecessary signal environment.
【００５０】実施の形態３．図１０は、この発明の追尾
装置の実施の形態３を示す構成ブロック図である。な
お、各図中の同一符号は、同一又は相当部分を示す。Embodiment 3 FIG. 10 is a configuration block diagram showing Embodiment 3 of the tracking device of the present invention. The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００５１】図１０において、１１ａは第１の相関個数
を制限するゲート手段、１１ｂは第ｎの相関個数を制限
するゲート手段である。この実施の形態３は、実施の形
態１におけるゲート手段２ａ，２ｂを、以下に説明する
相関個数を制限するゲート手段１１ａ，１１ｂに置き換
えたものであり、実施の形態１と同一部分には同一符号
を付して説明を省略する。一般化した第ｎの相関個数を
制限するゲート手段１１ｂについて説明する。In FIG. 10, reference numeral 11a denotes gate means for limiting the first correlation number, and reference numeral 11b denotes gate means for limiting the n-th correlation number. In the third embodiment, the gate means 2a and 2b in the first embodiment are replaced with gate means 11a and 11b for limiting the number of correlations described below, and the same parts as those in the first embodiment are the same. The description is omitted by attaching reference numerals. The gate means 11b for limiting the generalized n-th correlation number will be described.
【００５２】図１０において、第ｎの相関個数を制限す
るゲート手段１１ｂは、予測手段からの予測情報を用い
て算出されるセンサｎの目標存在期待領域であるゲート
を用い、上記ゲート内にある複数の観測値の信頼度を、
上記予測値との距離に応じて算出された確率密度により
求め、その信頼度が高い上位数個の観測値を１つに重み
付け統合したものを、センサｎの目標の観測値とする。
同様に、観測誤差についても、観測値から算出した信頼
度のうち信頼度が高い上位数個の観測誤差を重み付け統
合したものを目標の観測誤差とする。In FIG. 10, the gate means 11b for limiting the n-th correlation number uses a gate which is a target existence expected area of the sensor n calculated using the prediction information from the prediction means, and is within the gate. The confidence of multiple observations,
Obtained by the probability density calculated according to the distance from the above-mentioned predicted value, and the weighted and integrated several observation values with high reliability are set as the target observation value of the sensor n.
Similarly, regarding the observation error, a target observation error is obtained by weighting and integrating several observation errors having higher reliability among the reliability calculated from the observation values.
【００５３】次に、図１１はこの実施の形態３の動作を
説明するフローチャートである。図１１における、ステ
ップＳＴ２ｂは、実施の形態１のフローチャート図６に
おけるステップＳＴ２に代わるものであり、上記実施の
形態１と同一動作部分には同一符号を付して説明を省略
する。FIG. 11 is a flowchart for explaining the operation of the third embodiment. Step ST2b in FIG. 11 replaces step ST2 in the flowchart in FIG. 6 of the first embodiment, and the same reference numerals are given to the same operation parts as those in the first embodiment, and the description will be omitted.
【００５４】図１１において、ステップＳＴ２ｂは、予
測情報を用いて各センサの目標存在期待領域であるゲー
トを算出して、上記各センサのゲート内にある複数の観
測値の信頼度計算を行ない、その複数得られる信頼度の
うち信頼度が高い上位数個の観測情報を１つに重み付け
統合したものを、目標の観測値とする。同様に、観測誤
差についても、観測値から算出した信頼度のうち信頼度
が高い上位数個の観測誤差を１つに重み付け統合したも
のを目標の観測誤差とする。In FIG. 11, a step ST2b calculates a gate which is a target existence expected area of each sensor using the prediction information, and calculates reliability of a plurality of observation values in the gate of each sensor. Of the plurality of obtained degrees of reliability, the highest number of pieces of observation information having a high degree of reliability are weighted and integrated into one to be a target observation value. Similarly, regarding the observation error, a target observation error is obtained by weighting and integrating one of several higher-reliability observation errors out of the reliability calculated from the observation values.
【００５５】従って、この実施の形態３によれば、ゲー
ト内に存在する複数の観測値の信頼度を計算し、その信
頼度が高い上位数個の観測情報を１つに重み付け統合を
行って、各センサの目標の観測情報とすることにより、
実施の形態１に示した効果に加えて、不要信号のない自
由空間のみならず、不要信号環境下においても追従性、
追尾精度を確保することができ、さらに、相関個数を制
限することにより、演算負荷を軽減することができる。Therefore, according to the third embodiment, the reliability of a plurality of observation values existing in the gate is calculated, and several observation information having higher reliability is weighted and integrated into one. , By using the target observation information of each sensor,
In addition to the effects shown in the first embodiment, not only the free space without unnecessary signals but also the tracking performance in an unnecessary signal environment,
Tracking accuracy can be ensured, and the calculation load can be reduced by limiting the number of correlations.
【００５６】実施の形態４．図１２は、この発明の追尾
装置の実施の形態４を示す構成ブロック図である。な
お、各図中の同一符号は、同一又は相当部分を示す。Embodiment 4 FIG. 12 is a configuration block diagram showing Embodiment 4 of the tracking device of the present invention. The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００５７】図１２において、１２は同時刻観測情報選
択手段である。この実施の形態４は、実施の形態１にお
ける構成ブロック図の観測情報統合手段５の前段に、以
下に説明する同時刻観測情報選択手段１２を設けたもの
であり、実施の形態１と同一部分には同一符号を付して
説明を省略する。In FIG. 12, reference numeral 12 denotes the same-time observation information selection means. In the fourth embodiment, the same-time observation information selection means 12 described below is provided at a stage preceding the observation information integration means 5 in the configuration block diagram in the first embodiment, and the same parts as those in the first embodiment are provided. Are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
【００５８】図１２において、同時刻観測情報選択手段
１２は、各センサの観測精度が既知で、複数の観測情報
を統合する前に、同一時刻に複数センサからの観測情報
が得られる場合、そのうち観測精度が一番高いセンサか
らの観測情報を、上記同一時刻の観測情報として選択
し、次段の観測情報統合手段５の入力とする。In FIG. 12, if the observation accuracy of each sensor is known and the observation information from a plurality of sensors is obtained at the same time before integrating the plurality of observation information, The observation information from the sensor with the highest observation accuracy is selected as the observation information at the same time, and is input to the observation information integration means 5 at the next stage.
【００５９】次に、図１３はこの実施の形態４の動作を
説明するフローチャートである。図１３における、同一
時刻における観測情報の選択ステップＳＴ１０は、実施
の形態１のフローチャートにおける、観測情報の統合ス
テップＳＴ５の前に設けたものであり、実施の形態１と
同一動作部分には同一符号を付して説明を省略する。FIG. 13 is a flowchart for explaining the operation of the fourth embodiment. The observation information selection step ST10 at the same time in FIG. 13 is provided before the observation information integration step ST5 in the flowchart of the first embodiment, and the same operation parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals. And the description is omitted.
【００６０】図１３において、ステップＳＴ１０は、各
センサの観測精度が既知で、同一時刻に複数センサから
の観測情報が基地局に入って来る場合、そのうち観測精
度が一番高いセンサからの観測情報を上記同一時刻の観
測情報とし選び、次のステップＳＴ５への入力とする。Referring to FIG. 13, in step ST10, when the observation accuracy of each sensor is known and observation information from a plurality of sensors enters the base station at the same time, the observation information from the sensor having the highest observation accuracy is obtained. Is selected as the observation information at the same time, and is input to the next step ST5.
【００６１】従って、この実施の形態４によれば、実施
の形態１による効果に加えて、複数の観測情報を統合す
る前に、同一時刻に複数のセンサからの観測情報が得ら
れる場合、観測精度が一番高いセンサからの観測情報を
その同一時刻の観測情報として選ぶことにより、追尾精
度を確保することができる。Therefore, according to the fourth embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, if the observation information from a plurality of sensors is obtained at the same time before integrating the plurality of observation information, By selecting observation information from the sensor with the highest accuracy as observation information at the same time, tracking accuracy can be ensured.
【００６２】実施の形態５．図１４は、この発明の追尾
装置の実施の形態５を示す構成ブロック図である。な
お、各図中の同一符号は、同一又は相当部分を示す。Embodiment 5 FIG. 14 is a configuration block diagram showing Embodiment 5 of the tracking device of the present invention. The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００６３】図１４において、１３は統合間隔制御手
段、１４は遅延要素である。この実施の形態５は、実施
の形態１における構成ブロック図の観測情報統合手段５
の前段に、以下に説明する統合間隔制御手段１３を設け
たものであり、実施の形態１と同一部分には同一符号を
付して説明を省略する。In FIG. 14, 13 is an integration interval control means, and 14 is a delay element. The fifth embodiment is different from the first embodiment in that the observation information integrating means 5 shown in the configuration block diagram of FIG.
Is provided with the integration interval control means 13 described below, and the same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
【００６４】図１４において、統合間隔制御手段１３
は、平滑手段６によって得られる平滑誤差の大きさによ
り、基地局で観測情報を統合する観測情報統合手段５の
統合間隔を制御する。In FIG. 14, the integration interval control means 13
Controls the integration interval of the observation information integration means 5 for integrating observation information in the base station, based on the magnitude of the smoothing error obtained by the smoothing means 6.
【００６５】次に、図１５は、この実施の形態５の動作
を説明するフローチャートである。図１５における、平
滑誤差により統合間隔制御を行うステップＳＴ１１は、
実施の形態１のフローチャートにおける、観測情報を統
合するステップＳＴ５の前に設けたものであり、実施の
形態１と同一動作部分には同一符号を付して説明を省略
する。Next, FIG. 15 is a flowchart for explaining the operation of the fifth embodiment. Step ST11 of performing the integration interval control using the smoothing error in FIG.
It is provided before step ST5 for integrating observation information in the flowchart of the first embodiment, and the same reference numerals are given to the same operation parts as in the first embodiment, and description thereof will be omitted.
【００６６】図１５において、平滑誤差により統合間隔
制御を行うステップＳＴ１１は、１サンプリング前の平
滑誤差の大小によって、基地局での観測情報の統合間隔
を制御する。さらに、ステップＳＴ５では、ステップＳ
Ｔ１１の平滑誤差による統合間隔制御で決定した観測情
報の統合間隔に従い、ステップＳＴ５で観測情報の統合
を行なう。In FIG. 15, in step ST11 of performing integration interval control based on a smoothing error, the integration interval of observation information at the base station is controlled based on the magnitude of the smoothing error before one sampling. Further, in Step ST5, Step S5
In step ST5, the observation information is integrated according to the integration interval of the observation information determined by the integration interval control based on the smoothing error of T11.
【００６７】従って、この実施の形態５によれば、実施
の形態１による効果に加えて、１サンプリング前の平滑
誤差の大小により、基地局での観測情報の統合間隔を制
御することによって、平滑誤差が大きい場合、統合間隔
を狭くすることで観測情報を増やして追尾精度を良くす
ることができ、逆に、平滑誤差が小さい場合、統合間隔
を長くすることで観測情報を減らすことが可能になり演
算負荷が軽減される。Therefore, according to the fifth embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, smoothing is performed by controlling the integration interval of observation information at the base station according to the magnitude of the smoothing error before one sampling. If the error is large, the tracking interval can be improved by increasing the observation information by narrowing the integration interval. Conversely, if the smoothing error is small, the observation information can be reduced by increasing the integration interval. The calculation load is reduced.
【００６８】実施の形態６．図１６は、この発明の追尾
装置の実施の形態６を示す構成ブロック図である。な
お、各図中の同一符号は、同一又は相当部分を示す。Embodiment 6 FIG. FIG. 16 is a configuration block diagram showing Embodiment 6 of the tracking device of the present invention. The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００６９】図１６において、１５はサンプリング間隔
制御手段、１４は遅延要素である。この実施の形態６
は、実施の形態１における構成ブロック図の平滑手段６
の平滑誤差出力により平滑手段６、予測手段７のサンプ
リング間隔を制御するサンプリング間隔制御手段１５を
設けたものであり、実施の形態１と同一部分には同一符
号を付し説明を省略する。In FIG. 16, 15 is a sampling interval control means, and 14 is a delay element. Embodiment 6
Is the smoothing means 6 of the configuration block diagram in the first embodiment.
Is provided with a sampling interval control means 15 for controlling the sampling intervals of the smoothing means 6 and the prediction means 7 according to the smoothing error output. The same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals and their description is omitted.
【００７０】図１６において、サンプリング間隔制御手
段１５は、平滑手段６によって得られる平滑誤差の大き
さにより、平滑手段６、予測手段７のサンプリング間隔
を制御する。In FIG. 16, the sampling interval control means 15 controls the sampling intervals of the smoothing means 6 and the prediction means 7 according to the magnitude of the smoothing error obtained by the smoothing means 6.
【００７１】次に、図１７は、実施の形態６の動作を説
明するフローチャートである。図１７における、平滑誤
差によるサンプリング間隔制御するステップＳＴ１２
は、実施の形態１のフローチャートにおける平滑情報算
出ステップＳＴ６の前に設けたもので、実施の形態１と
同一動作部分には同一符号を付して説明を省略する。FIG. 17 is a flowchart for explaining the operation of the sixth embodiment. Step ST12 of controlling sampling interval based on smoothing error in FIG.
Is provided before the smoothing information calculating step ST6 in the flowchart of the first embodiment, and the same reference numerals are given to the same operation parts as in the first embodiment, and the description is omitted.
【００７２】図１７において、統合観測情報の平滑処理
を行う平滑情報算出ステップ（ＳＴ６）の１サンプリン
グ前の平滑誤差により平滑処理と予測処理のサンプリン
グ間隔を制御する（ステップＳＴ１２）。In FIG. 17, the sampling interval between the smoothing process and the prediction process is controlled by the smoothing error before one sampling in the smoothing information calculation step (ST6) for performing the smoothing process on the integrated observation information (step ST12).
【００７３】従って、この実施の形態６によれば、実施
の形態１による効果に加えて、１サンプリング前の平滑
誤差の大小によって、平滑処理と、予測処理のサンプリ
ング間隔を制御することによって、目標が直線運動を続
けている場合など、少ないサンプリング数で済むため、
観測情報を減らすことが可能になり、演算負荷が軽減さ
れる。Therefore, according to the sixth embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, by controlling the sampling intervals of the smoothing process and the prediction process according to the magnitude of the smoothing error before one sampling, the target If you need to keep a small number of samples, such as when
Observation information can be reduced, and the calculation load is reduced.
【００７４】実施の形態７．図１８は、この発明の追尾
装置の実施の形態７を示す構成ブロック図である。な
お、各図中の同一符号は、同一又は相当部分を示す。Embodiment 7 FIG. 18 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a seventh embodiment of the present invention. The same reference numerals in each drawing indicate the same or corresponding parts.
【００７５】図１８において、１６は観測情報選択手段
である。この実施の形態７は、実施の形態１における構
成ブロック図の観測情報統合手段５の前に観測情報選択
手段１６を設けたものであり、実施の形態１と同一部分
には同一符号を付し説明を省略する。In FIG. 18, reference numeral 16 denotes observation information selection means. In the seventh embodiment, the observation information selecting means 16 is provided before the observation information integrating means 5 in the configuration block diagram in the first embodiment, and the same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals. Description is omitted.
【００７６】図１８において、観測情報選択手段１６
は、あるセンサの観測精度が低いという情報が得られた
場合、観測情報統合手段５の前で、そのセンサからの観
測情報を除く。In FIG. 18, the observation information selecting means 16
When the information that the observation accuracy of a certain sensor is low is obtained, the observation information from that sensor is removed before the observation information integration means 5.
【００７７】次に、図１９は、この実施の形態７の動作
を説明するフローチャートである。図１９における観測
情報の選択ステップＳＴ１３は、実施の形態１における
フローチャートの観測情報の統合ステップＳＴ５の前に
設けたものであり、実施の形態１と同一動作部分には同
一符号を付して説明を省略する。FIG. 19 is a flowchart for explaining the operation of the seventh embodiment. The observation information selection step ST13 in FIG. 19 is provided before the observation information integration step ST5 in the flowchart in the first embodiment, and the same operation parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals. Is omitted.
【００７８】図１９において、観測情報の選択ステップ
ＳＴ１３は、使用する複数のセンサの中のあるセンサの
観測精度が低いという情報が得られた場合、観測情報の
統合の前でそのセンサの観測情報を除去するものであ
る。In FIG. 19, in the observation information selection step ST13, when the information that the observation accuracy of a sensor among a plurality of sensors to be used is low is obtained, the observation information of the sensor is obtained before the integration of the observation information. Is to be removed.
【００７９】従って、この実施の形態７によれば、実施
の形態１による効果に加えて、使用する複数のセンサの
中のあるセンサの観測精度が低いという情報が得られた
場合、基地局で観測情報を統合する前で、その観測精度
の低いセンサからの観測情報を除くことによって、統合
観測情報の確度が上がり、追尾精度が向上する。Therefore, according to the seventh embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, when information that the observation accuracy of a sensor among a plurality of sensors to be used is low is obtained, the base station can By removing the observation information from a sensor with low observation accuracy before integrating the observation information, the accuracy of the integrated observation information increases, and the tracking accuracy improves.
【００８０】[0080]
【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれ
ば、広域に配置された複数センサを使用し、複数センサ
から１目標の観測情報が得られる場合、その複数の観測
情報を統合することにより、追尾精度を向上し、また、
複数センサの数に対応した規模の増大を抑え演算負荷を
軽減する単一の、追尾装置を得ることができる。As described above, according to the first aspect of the present invention, when a plurality of sensors arranged in a wide area are used and one target observation information is obtained from the plurality of sensors, the plurality of observation information are integrated. By improving the tracking accuracy,
It is possible to obtain a single tracking device that suppresses an increase in scale corresponding to the number of sensors and reduces a calculation load.
【００８１】また、請求項２の発明によれば、ゲート内
に存在する複数の観測値の信頼度によって複数ある観測
情報を重み付け統合することにより、請求項１の発明に
示した効果に加えて、不要信号環境下においても追従
性、追尾精度を確保する追尾装置を得ることができる。According to the second aspect of the present invention, a plurality of pieces of observation information are weighted and integrated according to the reliability of a plurality of observation values existing in the gate. In addition, it is possible to obtain a tracking device that ensures tracking performance and tracking accuracy even in an unnecessary signal environment.
【００８２】また、請求項３の発明によれば、ゲート内
に存在する複数の観測値のうち信頼度が高い上位数個の
観測情報を１つに重み付け統合することにより、請求項
１の発明に示した効果に加えて、不要信号環境下におい
ても追従性、追尾精度を確保し、さらに相関個数を制限
することにより、演算負荷を軽減する追尾装置を得るこ
とができる。Further, according to the third aspect of the present invention, among the plurality of observation values present in the gate, several pieces of higher-order observation information having high reliability are weighted and integrated into one, thereby obtaining the first aspect of the invention. In addition to the effects described in (1), a tracking device that can reduce the calculation load can be obtained by securing the tracking performance and tracking accuracy even in an unnecessary signal environment and by limiting the number of correlations.
【００８３】また、請求項４の発明によれば、請求項１
の発明による効果に加えて、各センサからの観測情報を
統合する前に、同一時刻に複数のセンサからの観測情報
が得られる場合、観測精度が一番高いセンサからの観測
情報をその同一時刻の観測情報として選ぶことにより、
追尾精度を確保する追尾装置を得ることができる。According to the invention of claim 4, according to claim 1,
In addition to the effect of the invention, if observation information from a plurality of sensors is obtained at the same time before integrating the observation information from each sensor, the observation information from the sensor with the highest observation accuracy is obtained at the same time. By selecting as observation information of
A tracking device that ensures tracking accuracy can be obtained.
【００８４】また、請求項５の発明によれば、請求項１
の発明による効果に加えて、１サンプリング前の平滑誤
差の大小に基づき観測情報の統合間隔を制御することに
より、平滑誤差が大きい場合、統合間隔を狭くし観測情
報を増やして追尾精度を確保することができ、逆に、平
滑誤差が小さい場合、統合間隔を長くし観測情報を減ら
して演算負荷を軽減する追尾装置を得ることができる。According to the invention of claim 5, according to claim 1,
In addition to the effect of the invention, by controlling the integration interval of observation information based on the magnitude of the smoothing error before one sampling, when the smoothing error is large, the integration interval is narrowed to increase the observation information and secure the tracking accuracy. Conversely, when the smoothing error is small, it is possible to obtain a tracking device that increases the integration interval, reduces observation information, and reduces the calculation load.
【００８５】また、請求項６の発明によれば、請求項１
の発明による効果に加えて、１サンプリング前の平滑誤
差の大小に基づき、平滑処理と、予測処理のサンプリン
グ間隔を制御することにより、目標が直線運動を続けて
いる場合などは、少ないサンプリング数で済むため、観
測情報を減らすことが可能になり、演算負荷を軽減する
追尾装置を得ることができる。According to the invention of claim 6, according to claim 1,
In addition to the effect of the invention, by controlling the sampling intervals of the smoothing process and the prediction process based on the magnitude of the smoothing error before one sampling, when the target continues the linear motion, the number of samplings is small. As a result, observation information can be reduced, and a tracking device that reduces the computational load can be obtained.
【００８６】また、請求項７の発明によれば、請求項１
の発明による効果に加えて、この基地局で観測情報を統
合する前に、観測精度の低いセンサが既知の場合、その
観測精度の低いセンサからの観測情報を除くことによ
り、観測情報を統合した後の統合観測情報の確度が上が
り、追尾精度が向上する追尾装置を得ることができる。According to the invention of claim 7, according to claim 1,
In addition to the effect of the invention, before integrating the observation information at this base station, if the sensor with low observation accuracy is known, the observation information is integrated by removing the observation information from the sensor with low observation accuracy. It is possible to obtain a tracking device in which the accuracy of the later integrated observation information is increased and the tracking accuracy is improved.
【００８７】また、請求項８の発明によれば、広域に配
置された複数センサを使用し、複数センサから１目標の
観測情報が得られる場合、その複数の観測情報を統合す
ることにより、追尾精度を向上し、複数センサの数に対
応した規模の増大を抑え演算負荷を軽減する、単一の、
追尾処理方法を得ることができる。According to the invention of claim 8, when a plurality of sensors arranged in a wide area are used and one target observation information is obtained from the plurality of sensors, the plurality of observation information are integrated to perform tracking. A single unit that improves accuracy, suppresses the scale increase corresponding to the number of multiple sensors, and reduces the computational load
A tracking processing method can be obtained.
【図１】 この発明の追尾装置の実施の形態１を示す構
成ブロック図である。FIG. 1 is a configuration block diagram illustrating a tracking device according to a first embodiment of the present invention.
【図２】 この発明の実施の形態に共通の座標系を説明
するための図である。FIG. 2 is a diagram for describing a coordinate system common to the embodiments of the present invention.
【図３】 図１のゲート手段の動作を説明するための図
である。FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the gate means of FIG. 1;
【図４】 図１の観測情報ソート手段の動作を説明する
ための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the observation information sorting means of FIG. 1;
【図５】 図１の観測情報統合手段の動作を説明するた
めの図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the observation information integration means of FIG. 1;
【図６】 この発明の実施の形態１の動作を説明するフ
ローチャートである。また、この発明の追尾処理方法の
動作を説明するフローチャートを兼ねる。FIG. 6 is a flowchart illustrating the operation of the first embodiment of the present invention. In addition, it also serves as a flowchart for explaining the operation of the tracking processing method of the present invention.
【図７】 この発明の追尾装置の実施の形態２を示す構
成ブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a second embodiment of the present invention;
【図８】 図７の確率密度によるゲート手段の動作を説
明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of the gate means based on the probability density of FIG. 7;
【図９】 この発明の追尾装置の実施の形態２の動作を
説明するフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation of the tracking device according to the second embodiment of the present invention;
【図１０】 この発明の追尾装置の実施の形態３を示す
構成ブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a third embodiment of the present invention.
【図１１】 この発明の追尾装置の実施の形態３の動作
を説明するフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating an operation of a tracking device according to a third embodiment of the present invention.
【図１２】 この発明の追尾装置の実施の形態４を示す
構成ブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a fourth embodiment of the present invention;
【図１３】 この発明の追尾装置の実施の形態４の動作
を説明するフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation of the tracking device according to the fourth embodiment of the present invention.
【図１４】 この発明の追尾装置の実施の形態５を示す
構成ブロック図である。FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a fifth embodiment of the present invention.
【図１５】 この発明の追尾装置の実施の形態５の動作
を説明するフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an operation of the tracking device according to the fifth embodiment of the present invention.
【図１６】 この発明の追尾装置の実施の形態６を示す
構成ブロック図である。FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a sixth embodiment of the present invention.
【図１７】 この発明の追尾装置の実施の形態６の動作
を説明するフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating an operation of the tracking device according to the sixth embodiment of the present invention;
【図１８】 この発明の追尾装置の実施の形態７を示す
構成ブロック図である。FIG. 18 is a block diagram showing a configuration of a tracking device according to a seventh embodiment of the present invention.
【図１９】 この発明の追尾装置の実施の形態７の動作
を説明するフローチャートである。FIG. 19 is a flowchart illustrating an operation of the tracking device according to the seventh embodiment of the present invention.
【図２０】 従来の追尾装置を示す構成ブロック図であ
る。FIG. 20 is a configuration block diagram showing a conventional tracking device.
１ａ，１ｂ 観測手段、 ２ａ，２ｂ ゲート手段、
３ 座標変換手段、４観測情報ソート手段、 ５ 観測
情報統合手段、 ６ 平滑手段、 ７ 予測手段、 ８
遅延要素、 ９ 逆座標変換手段、 １０ａ，１０ｂ
確率密度によるゲート手段、 １１ａ，１１ｂ 相関
個数を制限するゲート手段、 １２同時刻観測情報選択
手段、 １３ 統合間隔制御手段、 １４ 遅延要素、
１５ サンプリング間隔制御手段、 １６ 観測情報
選択手段。1a, 1b observation means, 2a, 2b gate means,
3 coordinate transformation means, 4 observation information sorting means, 5 observation information integration means, 6 smoothing means, 7 prediction means, 8
Delay element, 9 inverse coordinate conversion means, 10a, 10b
Gate means by probability density, 11a, 11b gate means for limiting the number of correlations, 12 simultaneous time observation information selection means, 13 integration interval control means, 14 delay element,
15 sampling interval control means, 16 observation information selection means.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き 審査官 宮川 哲伸 (56)参考文献 特開 平10−123242（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−221428（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−171072（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−115678（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−104351（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−318741（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−318742（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−245081（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page Examiner Tetsunobu Miyagawa (56) References JP-A-10-123242 (JP, A) JP-A-10-221428 (JP, A) JP-A 9-171072 (JP, A) JP-A-10-115678 (JP, A) JP-A-10-104351 (JP, A) JP-A-9-318874 (JP, A) JP-A-9-318742 (JP, A) JP-A-3-245081 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G01S 7 /00-7/42 G01S 13/00-13/95
Claims (8)
て、各センサの極座標系で観測される目標位置情報と、
その観測時刻情報を含む観測情報を受け、上記目標位置
情報の座標系を各センサの固定直交座標系に変換して上
記観測情報を出力する観測手段と、 後記の予測手段からの予測情報を用いて算出される各セ
ンサ夫々の目標存在期待領域であるゲートを用い、上記
ゲート内にある複数の観測値の中で予測値に最も近い観
測値を含む観測情報を１つ選んで、各センサ夫々の目標
の観測情報とするゲート手段と、 上記の各センサ夫々の目標の観測情報を各センサの座標
系から基地局の座標系へ座標変換を行ない、さらに各セ
ンサ夫々の目標の観測時刻を基地局基準の時刻に直す座
標変換手段と、 上記の基地局の座標系に座標変換され、基地局基準の観
測時刻に直されて、基地局に集められた上記各センサの
目標の観測情報を、基地局の時間軸上で時系列にソート
する観測情報ソート手段と、 上記の基地局の時間軸上でソートされた目標の観測情報
を、目標が等速直線運動を行なっているとの仮定の下で
最小２乗法により１つの観測情報に重み付け統合を行な
う観測情報統合手段と、 上記の統合観測情報をカルマンフィルタの理論により平
滑処理を行ない平滑情報を得る平滑手段と、 上記の平滑情報をカルマンフィルタの理論により予測処
理を行ない予測情報を得る予測手段と、 上記の予測情報を各センサ夫々のゲート算出に用いるた
め、基地局の座標系を各センサの座標系に座標変換を行
なう逆座標変換手段と、を備えたことを特徴とする追尾
装置。1. Target position information observed in a polar coordinate system of each sensor via a plurality of sensors arranged in a wide area,
Observation means that receives the observation information including the observation time information, converts the coordinate system of the target position information into a fixed rectangular coordinate system of each sensor and outputs the observation information, and uses prediction information from prediction means described later. Using the gate that is the target existence expected area of each sensor calculated as described above, one observation information including the observation value closest to the predicted value is selected from among a plurality of observation values in the gate, and each sensor is selected. A gate means for obtaining target observation information of each sensor; and performing coordinate conversion of the target observation information of each sensor from the coordinate system of each sensor to the coordinate system of the base station. Coordinate conversion means for converting to the station reference time, coordinate conversion to the base station coordinate system, converted to the base station reference observation time, the target observation information of each sensor collected in the base station, Time on base station time axis An observation information sorting unit for sorting the observation information of the target on the time axis of the base station into one by the least squares method on the assumption that the target performs a uniform linear motion. Observation information integration means for performing weighted integration on observation information; smoothing means for performing smoothing processing on the integrated observation information according to Kalman filter theory to obtain smooth information; prediction information performing prediction processing on the smoothed information based on Kalman filter theory And a reverse coordinate transforming means for transforming the coordinate system of the base station into the coordinate system of each sensor in order to use the prediction information for calculating the gate of each sensor. Tracking device.
て、各センサの極座標系で観測される目標位置情報と、
その観測時刻情報を含む観測情報を受け、上記目標位置
情報の座標系を各センサの固定直交座標系に変換して上
記観測情報を出力する観測手段と、 後記の予測手段からの予測情報を用いて算出される各セ
ンサ夫々の目標存在期待領域であるゲートを用い、上記
ゲート内にある複数の観測値の信頼度を、予測値との距
離に応じて算出された確率密度により求め、それらの信
頼度を用いて上記複数の観測値を１つに重み付け統合を
行なって、各センサ夫々の目標の観測情報とする、確率
密度によるゲート手段と、 上記の各センサ夫々の目標の観測情報を各センサの座標
系から基地局の座標系へ座標変換を行ない、さらに各セ
ンサ夫々の目標の観測時刻を基地局基準の時刻に直す座
標変換手段と、 上記の基地局の座標系に座標変換され、基地局基準の観
測時刻に直されて、基地局に集められた上記各センサの
目標の観測情報を、基地局の時間軸上で時系列にソート
する観測情報ソート手段と、 上記の基地局の時間軸上でソートされた目標の観測情報
を、目標が等速直線運動を行なっているとの仮定の下で
最小２乗法により１つの観測情報に重み付け統合を行な
い、１つの統合観測情報を算出する観測情報統合手段
と、 上記の統合観測情報をカルマンフィルタの理論により平
滑処理を行ない平滑情報を得る平滑手段と、 上記の平滑情報をカルマンフィルタの理論により予測処
理を行ない予測情報を得る予測手段と、 上記の予測情報を各センサ夫々のゲート算出に用いるた
め、基地局の座標系を各センサの座標系に座標変換を行
なう逆座標変換手段と、を備えたことを特徴とする追尾
装置。2. Target position information observed in a polar coordinate system of each sensor through a plurality of sensors arranged in a wide area,
Observation means that receives the observation information including the observation time information, converts the coordinate system of the target position information into a fixed rectangular coordinate system of each sensor and outputs the observation information, and uses prediction information from prediction means described later. Using the gate which is the target existence expected area of each sensor calculated by the above, the reliability of a plurality of observation values in the gate is obtained by the probability density calculated according to the distance from the predicted value, A gate means based on probability density, which performs weighting integration of the plurality of observation values into one using the reliability to obtain target observation information for each sensor, and obtains target observation information for each sensor described above. Coordinate conversion means for performing coordinate conversion from the coordinate system of the sensor to the coordinate system of the base station, and further converting the observation time of the target of each sensor to the base station reference time, coordinate conversion to the coordinate system of the base station, Base station base Observation information sorting means that sorts the target observation information of each sensor collected by the base station in time series on the time axis of the base station, Observation information that weights and integrates the observation information of the targets sorted by [1] to one observation information by the least squares method under the assumption that the target is performing uniform linear motion, and calculates one integrated observation information. Integrating means; smoothing means for performing smoothing processing on the integrated observation information according to Kalman filter theory to obtain smoothed information; predicting means for performing prediction processing on the smoothed information based on Kalman filter theory to obtain predicted information; A reverse coordinate conversion means for performing coordinate conversion of the coordinate system of the base station to the coordinate system of each sensor in order to use the information for calculating the gate of each sensor;
て、各センサの極座標系で観測される目標位置情報と、
その観測時刻情報を含む観測情報を受け、上記目標位置
情報の座標系を各センサの固定直交座標系に変換して上
記観測情報を出力する観測手段と、 後記の予測手段からの予測情報を用いて算出される各セ
ンサ夫々の目標存在期待領域であるゲートを用い、上記
ゲート内にある複数の観測値の信頼度を、予測値との距
離に応じて算出された確率密度により求め、それら信頼
度のうち信頼度が高い上位数個の観測値を１つに重み付
け統合を行い、各センサ夫々の目標の観測情報とする、
相関個数を制限するゲート手段と、 上記の各センサ夫々の目標の観測情報を各センサの座標
系から基地局の座標系へ座標変換を行ない、さらに各セ
ンサ夫々の目標の観測時刻を基地局基準の時刻に直す座
標変換手段と、 上記の基地局の座標系に座標変換され、基地局基準の観
測時刻に直されて、基地局に集められた上記各センサの
目標の観測情報を、基地局の時間軸上で時系列にソート
する観測情報ソート手段と、 上記の基地局の時間軸上でソートされた目標の観測情報
を、目標が等速直線運動を行なっているとの仮定の下で
最小２乗法により１つの観測情報に重み付け統合を行な
い、１つの統合観測情報を算出する観測情報統合手段
と、 上記の統合観測情報をカルマンフィルタの理論により平
滑処理を行ない平滑情報を得る平滑手段と、 上記の平滑情報をカルマンフィルタの理論により予測処
理を行ない予測情報を得る予測手段と、 上記の予測情報を各センサ夫々のゲート算出に用いるた
め、基地局の座標系を各センサの座標系に座標変換を行
なう逆座標変換手段と、を備えたことを特徴とする追尾
装置。3. Target position information observed in a polar coordinate system of each sensor through a plurality of sensors arranged in a wide area,
Observation means that receives the observation information including the observation time information, converts the coordinate system of the target position information into a fixed rectangular coordinate system of each sensor and outputs the observation information, and uses prediction information from prediction means described later. The reliability of a plurality of observation values within the gate is obtained from the probability density calculated according to the distance from the predicted value using the gate that is the target presence expectation area of each sensor calculated by Of several high-reliability observations with high reliability are integrated into one, and used as target observation information for each sensor.
Gate means for limiting the number of correlations; and performing coordinate transformation of the target observation information of each of the sensors from the coordinate system of each sensor to the coordinate system of the base station. Coordinate conversion means for converting to the time of the base station; and converting the coordinates to the coordinate system of the base station, converting the base station reference observation time, and collecting the target observation information of each sensor collected by the base station to the base station. Observation information sorting means that sorts in time series on the time axis of the above, and the observation information of the target sorted on the time axis of the base station described above under the assumption that the target is performing a constant velocity linear motion. Observation information integration means for performing weighted integration on one observation information by the least square method to calculate one integrated observation information; and smoothing means for performing smoothing processing on the integrated observation information by Kalman filter theory to obtain smooth information; Prediction means for performing prediction processing on the smoothed information according to the Kalman filter theory to obtain prediction information; and using the prediction information for calculating the gate of each sensor, the coordinate system of the base station is converted into the coordinate system of each sensor. And a reverse coordinate conversion means for performing the following.
ソート手段から得られる観測情報のうち、同一時刻に複
数のセンサからの観測情報が存在する場合、観測精度が
一番高いセンサからの観測情報を、上記同一時刻の観測
情報とする同時刻観測情報選択手段を備えたことを特徴
とする請求項１記載の追尾装置。4. When the observation accuracy of each sensor is known and observation information from a plurality of sensors exists at the same time among the observation information obtained from the observation information sorting means, the observation accuracy from the sensor with the highest observation accuracy is determined. 2. The tracking device according to claim 1, further comprising a same-time observation information selecting unit that sets the observation information to the observation information at the same time.
測情報の統合間隔を制御する統合間隔制御手段と、上記
平滑手段から得られる平滑誤差を１サンプリング遅延さ
せて上記統合間隔制御手段に送る遅延要素と、を備えた
ことを特徴とする請求項１記載の追尾装置。5. An integration interval control means for controlling an integration interval of observation information by a smoothing error obtained from a smoothing means, and a delay element for delaying the smoothing error obtained from said smoothing means by one sampling and sending it to said integration interval control means. The tracking device according to claim 1, further comprising:
記平滑手段及び予測手段のサンプリング間隔を制御する
サンプリング間隔制御手段と、 上記平滑手段から得られる平滑誤差を１サンプリング遅
延させて上記サンプリング間隔制御手段に送る遅延要素
と、を備えたことを特徴とする請求項１記載の追尾装
置。6. A sampling interval control means for controlling a sampling interval of the smoothing means and the prediction means based on a smoothing error obtained from the smoothing means, and a sampling interval control means for delaying the smoothing error obtained from the smoothing means by one sampling. 2. A tracking device according to claim 1, further comprising:
した場合、そのセンサからの観測情報を除く観測情報選
択手段を備えたこと特徴とする請求項１記載の追尾装
置。7. The tracking device according to claim 1, further comprising: an observation information selecting unit that excludes observation information from the sensor when a sensor with low observation accuracy is known or found.
る追尾処理方法、 （ａ）先ず、広域に配置された複数のセンサを介して、
目標の観測情報を入力し、各センサの極座標系で得られ
る目標の観測情報を固定直交座標系に変換するステッ
プ、 （ｂ）次いで、後記の予測情報を用いて各センサ夫々に
目標存在期待領域であるゲートを算出して、上記ゲート
内にある複数の観測値の中で予測値に最も近い観測値を
含む観測情報を１つ選び、各センサ夫々の目標の観測情
報とするステップ、 （ｃ）次いで、各センサの座標系で得られる上記目標の
観測情報を、当該追尾装置の存在する基地局の座標系に
座標変換するステップ、 （ｄ）次いで、上記各センサの目標の観測時刻を、基地
局基準の観測時刻に直すステップ、 （ｅ）次いで、基地局の座標系に座標変換され、基地局
基準の観測時刻に直して基地局に集められた上記各セン
サの目標の観測情報を、基地局の時間軸上で時系列にソ
ートし、目標が等速直線運動を行なっているとの仮定の
下で最小２乗法により１つの観測情報に重み付け統合を
行なうステップ、 （ｆ）次いで、上記の統合した観測情報をカルマンフィ
ルタの理論により平滑処理を行ない平滑情報を得るステ
ップ、 （ｇ）次いで、上記の平滑情報をカルマンフィルタの理
論により予測処理を行ない予測情報を得るステップ、 （ｈ）次いで、上記の予測情報を各センサ夫々のゲート
算出に用いるため基地局の座標系を各センサの座標系に
座標変換を行うステップ、 （ｉ）次いで、上記の（ａ）のステップから（ｈ）のス
テップまでの処理を続ける場合には、遅延要素を介して
（ａ）のステップの観測情報入力処理に戻す。8. A tracking processing method comprising the following steps: (a) first, via a plurality of sensors arranged in a wide area,
A step of inputting the target observation information and converting the target observation information obtained in the polar coordinate system of each sensor into a fixed rectangular coordinate system; (b) Next, a target existence expected area for each sensor using the prediction information described later. (C) selecting one piece of observation information including an observation value closest to the predicted value from among a plurality of observation values in the gate, and setting the observation information as target observation information for each sensor; Then, the target observation information obtained in the coordinate system of each sensor is coordinate-transformed into the coordinate system of the base station where the tracking device is located. (D) Next, the observation time of the target of each sensor is (E) Next, the target observation information of each of the sensors, which is coordinate-transformed into the coordinate system of the base station and collected by the base station at the base station reference observation time, On the time axis of the base station Sorting in time series, weighting and integrating one piece of observation information by the least squares method on the assumption that the target is performing a uniform linear motion; (f) Then, the above-mentioned integrated observation information is subjected to a Kalman filter. (G) Then, performing a prediction process on the smoothed information according to the Kalman filter theory to obtain prediction information, and (h) Next, obtaining the prediction information based on the Kalman filter theory. (I) Next, when the coordinate system of the base station is transformed into the coordinate system of each sensor to use for the gate calculation, (i) Then, when the processing from the above-mentioned steps (a) to (h) is continued, Then, the processing returns to the observation information input processing of the step (a) via the delay element.
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