JP6220717B2 - Apparatus and method for estimating moving direction and speed of object - Google Patents
Apparatus and method for estimating moving direction and speed of object Download PDFInfo
- Publication number
- JP6220717B2 JP6220717B2 JP2014069583A JP2014069583A JP6220717B2 JP 6220717 B2 JP6220717 B2 JP 6220717B2 JP 2014069583 A JP2014069583 A JP 2014069583A JP 2014069583 A JP2014069583 A JP 2014069583A JP 6220717 B2 JP6220717 B2 JP 6220717B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target object
- speed
- velocity
- voting
- moving direction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 48
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 71
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 35
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 31
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 22
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000001595 contractor effect Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
本発明は、例えば音波や電磁波などのエネルギーを反射しにくい物体を検知するための、マルチスタティック方式を用いた物体の移動方位及び速度推定装置及び方法に関する。 The present invention relates to an apparatus and method for estimating a moving direction and speed of an object using a multistatic method for detecting an object that hardly reflects energy such as sound waves and electromagnetic waves.
マルチスタティック方式による物体検知システム(例えば、特許文献1〜3参照)では、探索空間中に送信装置、受信装置を多数配置し、送信装置を切り替えながら全受信装置で観測する。通常、複数の受信装置から得られたドップラーシフト量から、対象物体の速度ベクトルを算出することが可能である。
In a multi-static object detection system (see, for example,
しかしながら、対象物体がエネルギーを反射しにくい構成物質又は構造の場合、受信装置で感知する反射波は非常に微弱となるため、しきい値を下げた結果ノイズ(白色雑音)を拾うことで偽候補点が生じるため、以下の理由により、解析的に速度ベクトルを算出することが困難となっている。
(1)受信装置に到達するエネルギーがしきい値に満たず、算出に必要なドップラーシフト量の速度ベクトル成分が一部しか得られない場合がある。
(2)白色雑音により生じる偽候補点より得られる多数の無関係な速度ベクトル成分(偽候補値)が真の成分と区別できない形で混ざり込む。
However, if the target object is a constituent material or structure that is difficult to reflect energy, the reflected wave sensed by the receiving device becomes very weak. Therefore, by picking up noise (white noise) as a result of lowering the threshold, a false candidate Since points occur, it is difficult to analytically calculate a velocity vector for the following reason.
(1) In some cases, the energy reaching the receiving apparatus does not reach the threshold value, and only a part of the velocity vector component of the Doppler shift amount necessary for the calculation is obtained.
(2) A large number of irrelevant velocity vector components (false candidate values) obtained from false candidate points caused by white noise are mixed in a form indistinguishable from true components.
もし偽候補点による影響を抑えた上で、真の対象物体から得られるドップラーシフト情報を確実に保持し、移動方位及び速度を推定することができれば、送波毎に算出できる対象物体の移動に関する情報量は大幅に増大する結果、移動体の追跡精度の向上を達成し、目標特定までに必要な送波回数の減少など、探索手順の効率化にも大きく貢献する。しかし、このような物体の移動方位及び速度推定装置及び方法はいまだ開発されていなかった。 If the Doppler shift information obtained from the true target object can be reliably retained and the moving direction and speed can be estimated after suppressing the influence of the false candidate points, the movement of the target object can be calculated for each transmission. As a result of greatly increasing the amount of information, the tracking accuracy of the moving object is improved, and the search procedure is made more efficient by reducing the number of transmissions required until the target is specified. However, an apparatus and method for estimating the moving direction and speed of such an object have not been developed yet.
本発明の目的は以上の問題点を解決し、従来技術に比較して高い追跡精度で対象物体の移動方位及び速度を推定することができる物体の移動方位及び速度推定装置及び方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide an object moving direction and speed estimation apparatus and method capable of estimating the moving direction and speed of a target object with higher tracking accuracy than in the prior art. It is in.
第1の発明に係る物体の移動方位及び速度推定装置は、複数の送信装置と、複数の受信装置とを備え、複数の送信装置が1個ずつ所定の無線信号を送信し、対象物体により反射され又は反射されない無線信号を複数の受信装置が受信し、送信装置から受信装置までの到達時間を無線信号の速度から距離に換算し、送信装置と受信装置とを焦点とした楕円上に対象物体が存在し、これを複数の他の受信装置において同様に楕円を取得することで複数の楕円が重なり合う位置を解析的に演算して対象物体の位置を決定するマルチスタティック方式の物体検知システムのための物体の移動方位及び速度推定装置であって、
送信装置の既知位置と、受信装置の既知位置と、上記決定された対象物体の位置とに基づいて、上記対象物体の姿勢と移動方位が一致している状態で、対象物体の移動方位を全周囲に離散的に仮定して、移動する対象物体により発生するドップラー現象による無線信号の周波数偏移量であるドップラーシフト量を演算することにより当該対象物体の速度推定値を、当該対象物体の速度ベクトル成分の偽候補値を含むすべての速度ベクトル成分の候補値から算出した速度推定値を統合して推定する最尤速度ベクトル演算部を備えることを特徴とする。
An object movement direction and speed estimation device according to a first invention includes a plurality of transmission devices and a plurality of reception devices, and the plurality of transmission devices transmit predetermined radio signals one by one and are reflected by the target object. A plurality of receiving devices receive wireless signals that are not reflected or reflected, convert the arrival time from the transmitting device to the receiving device into a distance from the speed of the wireless signal, and target object on an ellipse that focuses on the transmitting device and the receiving device A multi-static object detection system that determines the position of a target object by analytically calculating the position where multiple ellipses overlap by acquiring ellipses in a similar manner in a plurality of other receiving devices. A moving azimuth and speed estimation device for an object,
Based on the known position of the transmission device, the known position of the reception device, and the determined position of the target object, the movement direction of the target object is all set in a state where the posture and movement direction of the target object match. The estimated speed of the target object is calculated by calculating the Doppler shift amount, which is the frequency shift amount of the radio signal due to the Doppler phenomenon generated by the moving target object, discretely around the target object. characterized in that it comprises a maximum likelihood velocity vector calculation unit for estimating integrates speed estimation value calculated from the candidate values for all of the velocity vector components, including false candidate values of the vector components.
上記物体の移動方位及び速度推定装置において、上記最尤速度ベクトル演算部は、各方向における速度推定値を、極座標形状の投票空間に対し点又は領域にて投票し、最終的な票数の得票分布に基づいて上記対象物体の移動方位及び速度を推定することを特徴とする。 In the moving azimuth and speed estimation device of the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit votes a speed estimation value in each direction at a point or a region with respect to a voting space having a polar coordinate shape, and obtains a final vote distribution The moving direction and speed of the target object are estimated based on the above.
また、上記物体の移動方位及び速度推定装置において、上記最尤速度ベクトル演算部は、投票時に異なる複数の受信装置からの投票同士を高く評価するよう重みを変えて投票し、上記対象物体の速度推定値を推定することを特徴とする。 Further, in the moving direction and speed estimation apparatus of the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit performs voting with different weights so that votes from a plurality of different receiving apparatuses are highly evaluated at the time of voting, and the speed of the target object The estimation value is estimated.
さらに、上記物体の移動方位及び速度推定装置において、上記最尤速度ベクトル演算部は、投票時に所定の物理的制約条件に基づき、票の重みを変えて投票し、上記対象物体の速度推定値を推定することを特徴とする。 Furthermore, in the moving direction and speed estimation device for the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit performs voting by changing the weight of the vote based on a predetermined physical constraint condition at the time of voting, and calculates the speed estimation value of the target object. It is characterized by estimating.
またさらに、上記物体の移動方位及び速度推定装置において、上記最尤速度ベクトル演算部は、投票時に受信装置の方位誤差又は周波数偏移量の計測誤差を元に投票範囲に幅を持たせた領域として投票し、上記対象物体の速度推定値を推定することを特徴とする。 Still further, in the moving azimuth and velocity estimation device of the object, the maximum likelihood velocity vector calculation unit is a region in which a voting range is widened based on an azimuth error of a receiving device or a measurement error of a frequency shift amount at the time of voting. And estimating the speed estimation value of the target object.
またさらに、上記物体の移動方位及び速度推定装置において、上記最尤速度ベクトル演算部は、投票された極座標状投票空間の得票分布から対象物体が取り得る速度又は方位を限定し、上記対象物体の速度推定値を推定することを特徴とする。 Furthermore, in the moving direction and speed estimation device for the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit limits the speed or direction that the target object can take from the vote distribution in the voted polar coordinate voting space, and A speed estimation value is estimated.
第2の発明に係る物体の移動方位及び速度推定方法は、複数の送信装置と、複数の受信装置とを備え、複数の送信装置が1個ずつ所定の無線信号を送信し、対象物体により反射され又は反射されない無線信号を複数の受信装置が受信し、送信装置から受信装置までの到達時間を無線信号の速度から距離に換算し、送信装置と受信装置とを焦点とした楕円上に対象物体が存在し、これを複数の他の受信装置において同様に楕円を取得することで複数の楕円が重なり合う位置を解析的に演算して対象物体の位置を決定するマルチスタティック方式の物体検知システムのための物体の移動方位及び速度推定方法であって、
最尤速度ベクトル演算部が、送信装置の既知位置と、受信装置の既知位置と、上記決定された対象物体の位置とに基づいて、上記対象物体の姿勢と移動方位が一致している状態で、対象物体の移動方位を全周囲に離散的に仮定して、移動する対象物体により発生するドップラー現象による無線信号の周波数偏移量であるドップラーシフト量を演算することにより当該対象物体の速度推定値を、当該対象物体の速度ベクトル成分の偽候補値を含むすべての速度ベクトル成分の候補値から算出した速度推定値を統合して推定するステップを含むことを特徴とする。
An object movement direction and speed estimation method according to a second invention includes a plurality of transmission devices and a plurality of reception devices, and each of the plurality of transmission devices transmits a predetermined radio signal one by one and is reflected by the target object. A plurality of receiving devices receive wireless signals that are not reflected or reflected, convert the arrival time from the transmitting device to the receiving device into a distance from the speed of the wireless signal, and target object on an ellipse that focuses on the transmitting device and the receiving device A multi-static object detection system that determines the position of a target object by analytically calculating the position where multiple ellipses overlap by acquiring ellipses in a similar manner in a plurality of other receiving devices. A method for estimating the moving direction and speed of an object,
Based on the known position of the transmitting device, the known position of the receiving device, and the determined position of the target object, the maximum likelihood velocity vector calculation unit Estimating the velocity of the target object by computing the Doppler shift amount, which is the frequency shift amount of the radio signal due to the Doppler phenomenon generated by the moving target object, assuming the moving direction of the target object discretely around the entire circumference The method includes a step of estimating a value by integrating velocity estimation values calculated from candidate values of all velocity vector components including false candidate values of velocity vector components of the target object .
上記物体の移動方位及び速度推定方法において、上記最尤速度ベクトル演算部が、各方向における速度推定値を、極座標形状の投票空間に対し点又は領域にて投票し、最終的な票数の得票分布に基づいて上記対象物体の移動方位及び速度を推定するステップをさらに含むことを特徴とする。 In the moving direction and speed estimation method of the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit votes the speed estimation value in each direction at a point or a region with respect to a voting space having a polar coordinate shape, and obtains a final vote distribution The method further includes the step of estimating the moving direction and speed of the target object based on
また、上記物体の移動方位及び速度推定方法において、上記最尤速度ベクトル演算部が、投票時に異なる複数の受信装置からの投票同士を高く評価するよう重みを変えて投票し、上記対象物体の速度推定値を推定するステップをさらに含むことを特徴とする。 Further, in the method for estimating the moving direction and speed of the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit performs voting by changing the weight so that votes from a plurality of different receiving devices are highly evaluated at the time of voting, and the speed of the target object The method further includes the step of estimating an estimated value.
さらに、上記物体の移動方位及び速度推定方法において、上記最尤速度ベクトル演算部が、投票時に所定の物理的制約条件に基づき、票の重みを変えて投票し、上記対象物体の速度推定値を推定するステップをさらに含むことを特徴とする。 Further, in the moving direction and speed estimation method of the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit votes while changing the weight of the vote based on a predetermined physical constraint condition at the time of voting, and calculates the speed estimation value of the target object. The method further includes the step of estimating.
またさらに、上記物体の移動方位及び速度推定方法において、上記最尤速度ベクトル演算部が、投票時に受信装置の方位誤差又は周波数偏移量の計測誤差を元に投票範囲に幅を持たせた領域として投票し、上記対象物体の速度推定値を推定するステップをさらに含むことを特徴とする。 Still further, in the moving azimuth and velocity estimation method of the object, the maximum likelihood velocity vector calculation unit gives a range to the voting range based on the azimuth error of the receiving device or the measurement error of the frequency shift amount at the time of voting. And estimating the speed estimation value of the target object.
またさらに、上記物体の移動方位及び速度推定方法において、上記最尤速度ベクトル演算部が、投票された極座標状投票空間の得票分布から対象物体が取り得る速度又は方位を限定し、上記対象物体の速度推定値を推定するステップをさらに含むことを特徴とする。 Still further, in the moving direction and speed estimation method of the object, the maximum likelihood speed vector calculation unit limits the speed or direction that the target object can take from the vote distribution in the voted polar coordinate voting space, The method further includes the step of estimating a speed estimation value.
従って、本発明に係る物体の移動方位及び速度推定装置及び方法によれば、従来技術に比較して高い追跡精度で対象物体の移動方位及び速度を推定することができる。これにより、本発明は以下の特有の効果を有する。
(1)偽候補が含まれる多数の探知候補点から、対象物体の速度ベクトルを推定できる。
(2)同一位置で重なりあう異なる移動方位を持った二つ以上の対象物体を識別できる。
(3)全方位に対する速度仮定を常に保持しているため、上位プロセスにおける対象物体追跡や対象物体判別における修正や見直しへの要求に柔軟に対応ができる。
(4)時系列間の対象物体移動の検証や評価に有用な特徴量を算出できる。
Therefore, according to the apparatus and method for estimating the moving direction and speed of an object according to the present invention, it is possible to estimate the moving direction and speed of the target object with higher tracking accuracy than in the prior art. Thereby, the present invention has the following specific effects.
(1) The velocity vector of the target object can be estimated from a large number of detection candidate points including false candidates.
(2) Two or more target objects having different moving directions that overlap at the same position can be identified.
(3) Since the speed assumption for all directions is always maintained, it is possible to flexibly respond to requests for correction and review in target object tracking and target object discrimination in the upper process.
(4) Feature quantities useful for verification and evaluation of target object movement between time series can be calculated.
以下、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。 Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, in each following embodiment, the same code | symbol is attached | subjected about the same component.
図1は本発明の一実施形態に係る物体の移動方位及び速度推定装置の構成を示すブロック図である。図1において、本実施形態に係る物体の移動方位及び速度推定装置は、複数の送信装置11と、複数の受信装置21とを備えた物体検知システムにおいて、各送信装置11から1個ずつ所定の無線信号(音波、超音波、電波の信号)を送信し、複数の対象物体31で反射された反射信号を複数の受信装置21で受信したときの到達時間(送信装置11からの送信時刻から受信装置21の受信時刻までの時間)を測定することにより各対象物体31の位置を検知するマルチスタティック方式を用いた物体検知システムであって、各対象物体31の移動方位及び速度を推定することを特徴としている。ここで、物体の移動方位及び速度推定装置は、
(1)例えばキーボード及びマウスなどを含み、複数の送信装置11の位置座標と、複数の受信装置21の位置座標と、上述のように各受信装置21により測定された到達時間とを入力する入力部110と、
(2)入力部110により入力データに基づいて、後述する最尤速度ベクトル演算処理を実行することにより最尤速度ベクトルを演算する最尤速度ベクトル演算部101を含む演算処理部100と、
(3)例えばディスプレイなどの表示部及びプリンタなどを含み、演算処理部100により演算された最尤速度ベクトルの演算結果を出力する出力部120とを備えて構成される。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an object moving direction and speed estimation apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, the object movement direction and speed estimation apparatus according to the present embodiment is a predetermined one from each
(1) Input including, for example, a keyboard, a mouse, and the like, which inputs position coordinates of a plurality of
(2) An
(3) It includes a display unit such as a display and a printer, and includes an
まず、実施形態に係る物体の移動方位及び速度推定装置による最尤速度ベクトル演算処理の概要について以下に説明する。 First, the outline of the maximum likelihood velocity vector calculation processing by the moving direction and velocity estimation device of the object according to the embodiment will be described below.
本実施形態においては、対象物体31の移動方位を事前に決定できれば、単一の受信装置21で検出した周波数偏移量から対象物体31の移動速度を推定できる。そこで、対象物体31の移動方位をあらかじめ全方位に対して仮定し、各移動方位における速度推定値をそれぞれ算出する。偽候補点を含む全ての探知候補点から算出した各移動方位の速度推定値を統合することで、偽候補による偽候補値の影響を消去し、対象物体が取り得る最尤な速度ベクトルを算出できる。
In the present embodiment, if the moving direction of the
ここで、具体的な速度推定値の統合方法として、各方位をキーとして方位円状に投票空間を持つ極座標形状の速度投票空間を定義する。仮定した各移動方位において算出した速度推定値を該当する方位の投票空間に投票すると、ドップラー現象等の物理的根拠に基づく投票同士は投票空間上で重なり合い、白色雑音が原因となる偽候補の投票は投票空間上で分散する。そのため、投票空間上での重なりは、対象物体31が取り得る速度ベクトルの尤もらしさを示している。この投票空間の得票分布から、重なりの高い箇所をしきい値検出もしくはピーク検出することで、偽候補による影響を受けずに対象物体が取り得る最尤な速度ベクトルを推定することが可能となる。
Here, as a specific method for integrating speed estimation values, a polar coordinate-shaped speed voting space having a voting space in an azimuth circle is defined using each direction as a key. When voting the estimated speed value calculated in each assumed moving direction to the voting space of the corresponding direction, voting based on the physical grounds such as Doppler phenomenon overlaps in the voting space, and the voting of false candidates caused by white noise Are distributed over the voting space. For this reason, the overlap in the voting space indicates the likelihood of the velocity vector that the
これにより、単一の受信装置21で得られた周波数偏移量から再現できる速度成分には限界がある。そのため、異なる受信装置21からの投票同士を高く評価するよう重みをつけて投票することで、複数方向からの速度成分を根拠にした推定結果を得ることができる。
As a result, there is a limit to the speed component that can be reproduced from the amount of frequency shift obtained by the
また、対象物体31がもつ物理的制約条件(限界速度、送信装置11及び受信装置21との距離、入射角及び反射角、表面材質の反射率等)に基づく重みを付加することで、得票分布に対して、対象物体31の存在率を示す指標を加えることができる。例えば、対象物体31がもつ物理的制約条件を満たすとき、1の重みを付加して投票することで対象物体31付近の投票が多くなり、白色雑音など物理的制約条件を満たさないとき、0の重みを付加して投票することでその投票が少なくなり、棄却される。
Further, by adding weights based on physical constraints (limit speed, distance between the
さらに、速度推定の精度向上には投票空間の密度を上げる必要があるが、速度推定値を点として投票した場合、投票空間上に疎に分布してしまい有意な得票の重なりが得られない。そこで、周波数偏移量の測定誤差及び受信装置の方位観測誤差等のバラつきを用い、投票空間への投票を領域的に拡張することで、投票空間の密度に依存しない一定の重なりを再現する投票が可能となる。 Furthermore, in order to improve the accuracy of speed estimation, it is necessary to increase the density of the voting space. However, when voting is performed using the speed estimation value as a point, the voting space is sparsely distributed and a significant overlap of votes cannot be obtained. Therefore, voting that reproduces a certain overlap that does not depend on the density of the voting space by expanding the voting space to the region by using variations such as the measurement error of the frequency shift amount and the azimuth observation error of the receiving device. Is possible.
次いで、本実施形態に係るマルチスタティック方式による物体検知について以下説明する。 Next, object detection by the multistatic method according to the present embodiment will be described below.
探知対象物体31が存在する空間に対して、送信装置11と受信装置21を多数分布させる。複数の送信装置11から1個ずつ所定の無線信号を送信し、多数の受信装置21でこれを受信する。
A large number of
図2は図1の物体の移動方位及び速度推定装置の移動方位及び速度推定処理において送信装置11と受信装置21を焦点とした楕円上に対象物体31の存在を限定できる場合を示す平面図である。図2の実線矢印に示すように、送信装置11が送信した無線信号のエネルギーが対象物体31と反射して、ある受信装置21で検知された場合、送信装置11から受信装置21までの到達時間は伝搬波の速度より距離に換算できるため、送信装置11と受信装置21を焦点とした楕円上に対象物体の存在を限定できる。
FIG. 2 is a plan view showing a case where the presence of the
図3は図2の場合にさらに空間上に複数の受信装置22,23が存在する場合を示す平面図である、図3において、さらに空間上には複数の受信装置22,23が存在するため、他の受信装置22,23においても同様に楕円が取得でき、この楕円が重なりあう位置を解析的に計算して、対象物体の位置を決定できる。このような物体探知方法をマルチスタティック方式と呼ぶ。実際には、静止状態の対象物体31だけでなく移動状態の対象物体31も存在し、そのような対象物体31からはドップラー現象による周波数偏移(ドップラーシフト)が発生する。対象物体31の移動により生じる無線信号の波の伸縮効果がドップラーシフトの原因であり、その偏移量から対象物体31の速度ベクトルを逆算できるが、ドップラー現象を生じる速度成分は伝搬路への射影成分に限られるため、単一の受信装置21で得られた偏移量から速度ベクトルを決定することはできない。複数の受信装置21で探知が得られている場合に限り、それぞれが持つ偏移量から異なる方向を示す移動方位成分が算出でき、最小二乗法などの多変数パラメータの解析的な方法を用いて、対象物体31の移動方位及び速度を決定することができる。
3 is a plan view showing a case where a plurality of receiving
ところが、対象物体31が非常にエネルギーを反射しにくい構成物質又は構造の
場合、受信装置21で感知できる反射波は非常に微弱となるため、複数の受信装置21で同時に探知を得るのは難しい。それ故にしきい値を下げて受信装置21の感度を向上させる必要があるが、その結果多くのノイズを拾い多量の「偽」候補点が生じることになる。「偽」候補点には、対象物体の真の移動とは全く無関係な白色雑音を起因とする情報が含まれており、対象物体31を捉えた真の探知候補点との区別が全くつかず、解析的に速度を導出するための妨げとなっている。
However, when the
次いで、最尤速度ベクトル演算部101が行う移動方位の仮定と速度の棄却について以下に説明する。
Next, the assumption of the moving direction and the rejection of the speed performed by the maximum likelihood speed
図4は図1の物体の移動方位及び速度推定装置の移動方位及び速度推定処理において全周囲に移動方位を仮定して対象物体の向きと移動方位が同一と仮定する場合を示す平面図である。また、図5は図1の物体の移動方位及び速度推定装置の移動方位及び速度推定処理において送信装置11と受信装置21と対象物体31との関係を示す図であって、対象物体31の速度ベクトルと、入射時にドップラー効果の影響を受ける速度ベクトルと、反射時にドップラー効果の影響を受ける速度ベクトルとを示す平面図である。
FIG. 4 is a plan view showing a case where the direction of the object and the direction of movement are assumed to be the same in the movement direction and speed estimation processing of the object shown in FIG. . FIG. 5 is a diagram showing the relationship among the
単一の受信装置21から得られるドップラーシフト量の算出式は、送信装置11と受信装置21は静止状態で位置が既知であり、対象物体の姿勢と移動方位が一致していると仮定すると、ドップラーシフト量DSは次式で表される。
The calculation formula of the Doppler shift amount obtained from the
ここで、各ベクトルは正規化されており、cは搬送波の速度である。対象物体の移動方位ベクトルをVp、対象物体の速度をV、入射ベクトルをPS、反射ベクトルをRPとしたとき、式(1)の右辺の括弧内の式はそれぞれへ射影成分を加算したものになる。これは対象物体31の移動方位ベクトルを事前に定めることができれば、ドップラーシフト値から対象物体の速度を決定できることを示している。
Here, each vector is normalized, and c is the velocity of the carrier wave. When the moving direction vector of the target object is Vp, the speed of the target object is V, the incident vector is PS, and the reflection vector is RP, the expressions in parentheses on the right side of Expression (1) are obtained by adding projection components to each. Become. This indicates that if the moving direction vector of the
ここで、あらかじめ対象物体31の移動方位ベクトルを適当に仮置きすると、対象物体31がその方向へ移動した場合の推定速度が求まる。しかし、実際には対象物体31が取り得ることが可能な速度には物理的な制約条件が存在し、推定した対象物体の速度が現実的な速度を逸脱している場合、適当な仮置きを棄却することができる。この仮定と棄却の考え方を全周囲に対して実施すると、対象物体31が取り得る可能性が高い速度ベクトルを複数導出でき、非現実的な方向に対する推定は事前に棄却できる。
Here, if the moving direction vector of the
さらに、最尤速度ベクトル演算部101が行う極座標形状の速度投票空間の作成について以下に説明する。
Furthermore, creation of a polar voting speed voting space performed by the maximum likelihood velocity
図6は図1の物体の移動方位及び速度推定装置の移動方位及び速度推定処理において速度ベクトルを投票空間に領域的に又は点として投票する場合を示す平面図である。また、図7は図1の物体の移動方位及び速度推定装置の移動方位及び速度推定処理を示す図であって、図7(a)は極座標形状の速度投票空間を示す図であり、図7(b)は投票空間の得票分布を示すグラフであり、図7(c)は物体の移動方位を固定した得票分布を示す棒グラフであり、図7(d)は物体の移動速度を固定した得票分布を示す棒グラフである。 FIG. 6 is a plan view showing a case where a velocity vector is voted in a voting space as a region or as a point in the movement azimuth and velocity estimation processing of the object in FIG. 7 is a diagram showing the movement direction and speed estimation processing of the object movement direction and speed estimation apparatus of FIG. 1, and FIG. 7A is a diagram showing a polar coordinate-shaped speed voting space. (B) is a graph showing the vote distribution in the voting space, FIG. 7 (c) is a bar graph showing the vote distribution in which the moving direction of the object is fixed, and FIG. 7 (d) is a vote in which the moving speed of the object is fixed. It is a bar graph which shows distribution.
上記のような仮定と棄却を効率的に実施するために、図6及び図7(a)に示すように、指定した方位をキーとした方位円のメッシュで構築される、極座標形状の速度投票空間を考える。この投票空間では、先の「対象物体の移動方位ベクトルの仮置き」を「投票角度の選択」と置き換え、「対象物体が取り得る速度の物理的制約」を「投票時の重み」として表現する。偽候補を含む複数の探知候補点を投票すると、図7(b)に示すように、ドップラー現象等の物理的根拠を元にした投票同士は重なり得票値は高くなり、白色雑音等の根拠のない投票は分散するため得票値が低くなる。つまり、この投票空間から得られる得票分布は、図7(c)及び(d)に示すように、対象物体が取り得る移動方位及び速度の可能性の高さを示していると捉えることができる。また、対象物体の移動方位が自明である場合には速度分布が、対象物体の速度が自明である場合には方位分布が取得でき、対象物体の移動状態の検証や時系列間の移動追跡等に有効な特徴量として利用できる。 In order to efficiently carry out the above assumptions and rejections, as shown in FIGS. 6 and 7A, a velocity voting of a polar coordinate shape constructed by a mesh of azimuth circles with a specified azimuth as a key. Think of space. In this voting space, the previous “temporary placement of the moving direction vector of the target object” is replaced with “selection of the voting angle”, and “physical constraints on the speed that the target object can take” are expressed as “weight at the time of voting” . When a plurality of detection candidate points including false candidates are voted, as shown in FIG. 7B, votes based on the physical basis such as Doppler phenomenon overlap, and the vote value becomes high. Votes that are not distributed will be dispersed, resulting in lower votes. In other words, the vote distribution obtained from this voting space can be regarded as indicating the high possibility of moving azimuth and speed that the target object can take, as shown in FIGS. 7C and 7D. . In addition, the velocity distribution can be acquired when the moving direction of the target object is obvious, and the direction distribution can be acquired when the velocity of the target object is obvious. It can be used as an effective feature amount.
図8は図1の最尤速度ベクトル演算部101により実行される極座標形状の投票空間の投票処理を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a voting process in a polar coordinate-shaped voting space executed by the maximum likelihood velocity
図8において、まず、ステップS1において、指定位置付近(指定位置から所定の範囲)に点在する探知候補点を探索する。次いで、ステップS2において全方位に対して離散的に対象物体31の移動方位を仮定する。ステップS3Aで仮定した移動方位において、ドップラーシフト量から対象物体31の速度を推定する。そして、ステップS3Bにおいて、推定した速度に対して、所定の物理的制約条件に基づく重みを付加する。さらに、ステップS3Cで投票空間の推定方位に対して、点又は領域で投票する。ステップS4では、0度から360度まで全方位でステップS3A〜S3Cの処理を繰り返す。また、ステップS5では、ステップS2〜S4までの処理を点在する探知点候補の全てに対して繰り返すことで投票処理を行う。
In FIG. 8, first, in step S1, search candidate points scattered around the specified position (a predetermined range from the specified position) are searched. Next, in step S2, the moving direction of the
以上のように構成された本実施形態に係る物体の移動方位及び速度推定装置によれば、対象物体の移動方位を事前に決定できれば、単一の受信装置で検出した周波数偏移量から速度が算出できる。そこで、あらかじめ全周囲に対して対象物体の移動方位を仮定し、各方向における速度を算出。偽候補を含む全ての探知候補から算出した速度推定値を統合することで、偽候補による影響を消去することができる。ここで、具体的な方法として、極座標形状の速度投票空間を定義する。指定した方位における速度推定値を、投票空間に点又は領域で投票する。ドップラー現象等の物理的根拠に基づく投票は空間上で重なり合い、白色雑音が原因の偽候補からの投票は空間上で分散する。投票空間の得票分布上でのピークを検出することで、偽候補による影響を受けない対象物体の移動方位及び速度の推定が可能となる。また、投票時に、異なる受信装置同士の投票が高く評価されるよう重みをつけることで、複数方向からの根拠を元にした推定を強制することができる。 According to the moving direction and speed estimation device of the object according to the present embodiment configured as described above, if the moving direction of the target object can be determined in advance, the speed can be determined from the frequency shift amount detected by a single receiving device. It can be calculated. Therefore, assuming the moving direction of the target object with respect to the entire circumference in advance, the speed in each direction is calculated. By integrating the speed estimation values calculated from all the detection candidates including the false candidates, the influence of the false candidates can be eliminated. Here, as a specific method, a velocity voting space having a polar coordinate shape is defined. Vote the estimated speed value in the specified direction in the voting space with points or areas. Votes based on physical grounds such as Doppler phenomenon overlap in space, and votes from false candidates caused by white noise are dispersed in space. By detecting the peak on the vote distribution in the voting space, it is possible to estimate the moving direction and speed of the target object that is not affected by the false candidate. In addition, it is possible to force estimation based on a basis from a plurality of directions by giving a weight so that votes of different receiving apparatuses are highly evaluated at the time of voting.
従って、本実施形態によれば、偽候補の影響を受けず、対象物体の移動方位及び速度の推定が可能となる。また、速度投票空間の得票分布は、付近空間で対象物体が取り得る速度の確率分布として扱え、移動方位の検証、静止対象物体の判定、時系列での移動体追跡、および複数の移動体の重なり検出等の特徴量として利用できる。さらに、偽候補が含まれる多数の探知候補点から、対象物体の速度ベクトルを推定できる。また、同一位置で重なりあう異なる移動方位を持った二つ以上の対象物体を識別できる。さらに、全方位に対する速度仮定を常に保持しているため、上位プロセスにおける対象物体追跡や対象物体判別における修正や見直しへの要求に柔軟に対応ができる。時系列間の対象物体移動の検証や評価に有用な特徴量を算出できる。 Therefore, according to the present embodiment, it is possible to estimate the moving direction and speed of the target object without being affected by the false candidate. In addition, the vote distribution in the velocity voting space can be treated as a probability distribution of the velocity that the target object can take in the nearby space, verification of the moving direction, determination of the stationary target object, tracking of moving objects in time series, and multiple moving objects It can be used as a feature amount for overlap detection and the like. Furthermore, the velocity vector of the target object can be estimated from a large number of detection candidate points including false candidates. It is also possible to identify two or more target objects having different moving directions that overlap at the same position. Furthermore, since the speed assumption for all directions is always maintained, it is possible to flexibly respond to requests for correction and review in target object tracking and target object discrimination in the upper process. Feature quantities useful for verification and evaluation of target object movement between time series can be calculated.
なお、以上の実施形態において、対象物体31が水中で移動する水中物体であるときは、本実施形態は、水中物体を検知するための水中物体検知システムとなる。ここで、送信装置11は送波用送信装置であり、受信装置21は受波用受信装置であり、対象物体31は水中を移動する水中移動体である。
In the above embodiment, when the
また、投票時に限界速度、送信装置11および受信装置21との距離、入射角と反射角、表面材質の反射率等の対象物体の物理的制約に基づき、票の重みを変えて投票してもよい。
Further, at the time of voting, voting may be performed by changing the weight of the vote based on the physical constraints of the target object such as the limit speed, the distance between the
さらに、投票時に受信装置の方位誤差や周波数偏移量の計測誤差を元に投票範囲に幅を持たせた領域として投票してもよい。 Further, at the time of voting, the voting range may be voted as an area having a width based on the azimuth error of the receiving device and the measurement error of the frequency shift amount.
また、投票された極座標状投票空間の最終的な得票分布から、対象物体が取り得る最尤な速度ベクトルを推定してもよい。ここで、得票分布からの速度ベクトルの抽出には、しきい値処理やピーク処理などを用いることができる。 Further, the most likely velocity vector that the target object can take may be estimated from the final vote distribution in the voted polar coordinate voting space. Here, threshold value processing, peak processing, or the like can be used to extract the velocity vector from the vote distribution.
さらに、投票された極座標状投票空間の得票分布から、対象物体が取り得る速度又は方位を仮定することで、限定した方位分布又は速度分布を取得してもよい。 Further, a limited azimuth distribution or velocity distribution may be acquired by assuming a velocity or azimuth that can be taken by the target object from the vote distribution in the voted polar coordinate voting space.
以上詳述したように、本発明に係る物体の移動方位及び速度推定装置及び方法によれば、従来技術に比較して高い追跡精度で対象物体の移動方位及び速度を推定することができる。これにより、本発明は以下の特有の効果を有する。
(1)偽候補が含まれる多数の探知候補点から、対象物体の速度ベクトルを推定できる。
(2)同一位置で重なりあう異なる移動方位を持った二つ以上の対象物体を識別できる。
(3)全方位に対する速度仮定を常に保持しているため、上位プロセスにおける対象物体追跡や対象物体判別における修正や見直しへの要求に柔軟に対応ができる。
(4)時系列間の対象物体移動の検証や評価に有用な特徴量を算出できる。
As described above in detail, according to the object moving direction and speed estimation apparatus and method according to the present invention, the moving direction and speed of the target object can be estimated with higher tracking accuracy than in the prior art. Thereby, the present invention has the following specific effects.
(1) The velocity vector of the target object can be estimated from a large number of detection candidate points including false candidates.
(2) Two or more target objects having different moving directions that overlap at the same position can be identified.
(3) Since the speed assumption for all directions is always maintained, it is possible to flexibly respond to requests for correction and review in target object tracking and target object discrimination in the upper process.
(4) Feature quantities useful for verification and evaluation of target object movement between time series can be calculated.
11…送信装置、
21,22,23…受信装置、
31,32…対象物体、
100…演算処理部、
101…最尤速度ベクトル演算部、
110…入力部、
120…出力部。
11: Transmitter,
21, 22, 23 ... receiving device,
31, 32 ... target object,
100 ... arithmetic processing unit,
101 ... Maximum likelihood velocity vector calculation unit,
110 ... input section,
120: Output unit.
Claims (12)
送信装置の既知位置と、受信装置の既知位置と、上記決定された対象物体の位置とに基づいて、上記対象物体の姿勢と移動方位が一致している状態で、対象物体の移動方位を全周囲に離散的に仮定して、移動する対象物体により発生するドップラー現象による無線信号の周波数偏移量であるドップラーシフト量を演算することにより当該対象物体の速度推定値を、当該対象物体の速度ベクトル成分の偽候補値を含むすべての速度ベクトル成分の候補値から算出した速度推定値を統合して推定する最尤速度ベクトル演算部を備えることを特徴とする物体の移動方位及び速度推定装置。 A plurality of transmission devices and a plurality of reception devices are provided, each of the plurality of transmission devices transmits a predetermined radio signal one by one, and the plurality of reception devices receive and transmit a radio signal reflected or not reflected by the target object. The arrival time from the device to the receiving device is converted from the speed of the radio signal to the distance, and the target object exists on an ellipse that focuses on the transmitting device and the receiving device. An object movement azimuth and velocity estimation device for an object detection system of a multi-static method that analytically calculates a position where a plurality of ellipses overlap by acquiring a position of a target object,
Based on the known position of the transmission device, the known position of the reception device, and the determined position of the target object, the movement direction of the target object is all set in a state where the posture and movement direction of the target object match. The estimated speed of the target object is calculated by calculating the Doppler shift amount, which is the frequency shift amount of the radio signal due to the Doppler phenomenon generated by the moving target object, discretely around the target object. moving azimuth and velocity estimation apparatus of an object, characterized in that it comprises a maximum likelihood velocity vector calculation unit for estimating integrates speed estimation value calculated from the candidate values for all of the velocity vector components, including false candidate values of the vector components.
最尤速度ベクトル演算部が、送信装置の既知位置と、受信装置の既知位置と、上記決定された対象物体の位置とに基づいて、上記対象物体の姿勢と移動方位が一致している状態で、対象物体の移動方位を全周囲に離散的に仮定して、移動する対象物体により発生するドップラー現象による無線信号の周波数偏移量であるドップラーシフト量を演算することにより当該対象物体の速度推定値を、当該対象物体の速度ベクトル成分の偽候補値を含むすべての速度ベクトル成分の候補値から算出した速度推定値を統合して推定するステップを含むことを特徴とする物体の移動方位及び速度推定方法。 A plurality of transmission devices and a plurality of reception devices are provided, each of the plurality of transmission devices transmits a predetermined radio signal one by one, and the plurality of reception devices receive and transmit a radio signal reflected or not reflected by the target object. The arrival time from the device to the receiving device is converted from the speed of the radio signal to the distance, and the target object exists on an ellipse that focuses on the transmitting device and the receiving device. A method for estimating the moving direction and speed of an object for a multi-static object detection system that analytically calculates a position where a plurality of ellipses overlap by acquiring a position of a target object,
Based on the known position of the transmitting device, the known position of the receiving device, and the determined position of the target object, the maximum likelihood velocity vector calculation unit Estimating the velocity of the target object by computing the Doppler shift amount, which is the frequency shift amount of the radio signal due to the Doppler phenomenon generated by the moving target object, assuming the moving direction of the target object discretely around the entire circumference Object moving azimuth and speed, including a step of estimating a value by integrating speed estimation values calculated from candidate values of all speed vector components including false candidate values of speed vector components of the target object Estimation method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014069583A JP6220717B2 (en) | 2014-03-28 | 2014-03-28 | Apparatus and method for estimating moving direction and speed of object |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014069583A JP6220717B2 (en) | 2014-03-28 | 2014-03-28 | Apparatus and method for estimating moving direction and speed of object |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015190915A JP2015190915A (en) | 2015-11-02 |
JP6220717B2 true JP6220717B2 (en) | 2017-10-25 |
Family
ID=54425502
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014069583A Active JP6220717B2 (en) | 2014-03-28 | 2014-03-28 | Apparatus and method for estimating moving direction and speed of object |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6220717B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107390171B (en) * | 2017-08-03 | 2020-10-09 | 厦门大学 | Underwater sensor node positioning method based on TOA ranging and Doppler effect |
KR102040178B1 (en) * | 2017-08-18 | 2019-11-04 | 국방과학연구소 | Method, apparatus and system for target object localization using a distributed Multiple Input Multiple Output radar system |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7199750B2 (en) * | 2005-04-22 | 2007-04-03 | Bbn Technologies Corp. | Real-time multistatic radar signal processing system and method |
FR2942884B1 (en) * | 2009-03-09 | 2011-04-01 | Onera (Off Nat Aerospatiale) | MULTISTATIC AIRPORT SURVEILLANCE RADAR SYSTEM |
JP6180065B2 (en) * | 2013-10-30 | 2017-08-16 | 川崎重工業株式会社 | Object position detection apparatus and method |
-
2014
- 2014-03-28 JP JP2014069583A patent/JP6220717B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2015190915A (en) | 2015-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105182328B (en) | A kind of GPR buried target detection method based on two-dimensional empirical mode decomposition | |
US8907929B2 (en) | Touchless sensing and gesture recognition using continuous wave ultrasound signals | |
US9961460B2 (en) | Vibration source estimation device, vibration source estimation method, and vibration source estimation program | |
US12080060B2 (en) | Method and system for indoor multipath ghosts recognition | |
Haynes et al. | Enhanced damage localization for complex structures through statistical modeling and sensor fusion | |
US11061102B2 (en) | Position estimating apparatus, position estimating method, and terminal apparatus | |
JP5493582B2 (en) | Underwater target search system, underwater target search method, and underwater target search program | |
US12096237B2 (en) | Method for predicting structure of indoor space using radio propagation channel analysis through deep learning | |
CN105842687A (en) | Detection tracking integrated method based on RCS prediction information | |
US11073498B2 (en) | Detection system, detection device, and detection method | |
KR101897763B1 (en) | Method and apparatus for distance measurement using radar | |
CN104569923B (en) | Velocity restraint-based Hough transformation fast track starting method | |
JP5708294B2 (en) | Signal detection apparatus, signal detection method, and signal detection program | |
JP6220717B2 (en) | Apparatus and method for estimating moving direction and speed of object | |
JP4994769B2 (en) | Radar equipment | |
RU2549192C1 (en) | Target recognition method (versions) | |
JP2019197039A (en) | Estimation device, living body number estimation device, estimation method, and program | |
KR101480834B1 (en) | Target motion analysis method using target classification and ray tracing of underwater sound energy | |
Lucifredi et al. | Gray whale target strength measurements and the analysis of the backscattered response | |
JP6922262B2 (en) | Sonar image processing device, sonar image processing method and sonar image processing program | |
CN101846738A (en) | Visual element positioning method based on interface reflection polarity discrimination | |
JP2008304329A (en) | Measuring device | |
JP5991599B2 (en) | Target detection device | |
Wakayama et al. | Active multistatic track initiation cued by passive acoustic detection | |
RU2011120218A (en) | METHOD FOR MAKING TRAJECTORY OBJECTIVES AND RADAR STATION FOR ITS IMPLEMENTATION |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160606 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170627 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170824 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170905 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171002 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6220717 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |