JP6490557B2 - 目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラム - Google Patents

Description

本実施形態は、目標を観測するセンサからの信号検出結果に基づいて目標を検出する目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラムに関する。

従来より、レーダ装置、ソナー装置等の目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサからの信号検出結果に基づいて目標を検出する目標検出装置にあっては、目標を確実に検出するために、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test：逐次確率比検定）による目標検出処理（非特許文献１参照）が用いられる。このＳＰＲＴによる目標検出処理は、「目標が存在しない」とする仮説Ｈ_０と「目標が存在する」とする仮説Ｈ_１を設定し、仮説検定により「目標が存在する」とする仮説Ｈ_１が採択された場合に「目標検出」と判定する方法である。

特開２００３−４３１３２号公報

Samuel S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986.

従来のＳＰＲＴを用いた目標検出装置では、予めサンプルサイズ（「標本の大きさ」と同じ意味）に対応する観測回数を定めないで、信号検出結果が入力される度に評価値を算出し、評価値が上側閾値以上の場合は「目標検出」、評価値が下側閾値以下の場合は「目標不検出」、評価値が下側閾値よりも大きく、上側閾値よりも小さい場合は「判定保留」と判定する。この判定方法は、予めサンプルサイズに対応する観測回数を定めて判定を行う場合と比較して、偽目標と真目標のモデルを規定する二つの規定点において、「目標検出」又は「目標不検出」の判定に要する平均観測回数を削減することができる。しかし、「目標検出」の判定に要する平均観測回数の更なる削減という課題がある。

本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、「目標検出」の判定に要する平均観測回数を削減することができる目標検出装置、目標検出方法及び目標検出プログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本実施形態に係る目標検出装置は、評価値算出部と判定部とを備える。評価値算出部は、目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサからの信号検出結果を入力し、前記信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅、偽目標の信号振幅の確率密度関数、真目標の信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率、真目標の信号不検出確率に基づいて評価値を算出する。判定部は、前記評価値算出部で算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定の結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する。

実施形態に係る目標検出装置の構成を示すブロック図。 実施形態に係る目標検出装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。 ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の基本構成を示すブロック図。 図３に示した目標検出装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。

以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照して説明する。

まず、本実施形態を説明するに先立ち、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の基本構成について説明する。

図３は、ＳＰＲＴを用いた目標検出装置の基本構成を示すブロック図である。図３に示す目標検出装置は、閾値算出部２１、尤度比算出部２２、判定部２３を備える。

上記閾値算出部２１は、評価値である尤度比の上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌを算出する。上記尤度比算出部２２は、目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサ（図示せず、例えばレーダ装置、ソナー装置等）からの信号検出結果として観測回数ｋにおける信号検出回数ｍを入力し、その信号検出結果に基づいて、観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する。上記判定部２３は、閾値算出部２１からの上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌ、尤度比算出部２２からの尤度比ＳＴ（ｋ）に基づいて、以下の（１）式により判定を行い、判定結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する。

図４は、図３に示した目標検出装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に沿って、上記目標検出装置の処理の流れを説明する。

上記閾値算出部２１は、第一種の過誤率αと第二種の過誤率βに基づいて、尤度比に対する上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌを算出する（ステップＳ２０１）。上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌは、以下の（２）式で算出される。

上記尤度比算出部２２は、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄ、センサからの信号検出結果である観測回数ｋと信号検出回数ｍに基づいて、観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する（ステップＳ２０２）。観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の（３）式で算出される。

上記判定部２３は、尤度比算出部２２からの観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）と閾値算出部２１からの上側閾値Ｔ_Ｕとを比較し（ステップＳ２０３）、尤度比ＳＴ（ｋ）が上側閾値Ｔ_Ｕ以上の場合に判定結果を「目標検出」とする（ステップＳ２０４）。また、尤度比ＳＴ（ｋ）が上側閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合には、尤度比ＳＴ（ｋ）と閾値算出部２１からの下側閾値Ｔ_Ｌとを比較し（ステップＳ２０５）、尤度比ＳＴ（ｋ）が下側閾値Ｔ_Ｌ以下の場合に判定結果を「目標不検出」とする（ステップＳ２０６）。上記以外の場合（尤度比ＳＴ（ｋ）が下側閾値Ｔ_Ｌよりも大きく、上側閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合）には、判定結果を「判定保留」とする（ステップＳ２０７）。そして、上記ステップＳ２０４，Ｓ２０６，Ｓ２０７の判定結果を出力し（ステップＳ２０８）、観測ｋ回目の処理を完了する。判定部２３で「判定保留」と判定された場合、観測（ｋ＋１）回目の信号検出結果に基づいて、ステップＳ２０１からの処理が繰り返される（ステップＳ２０９）。

ここで、上記構成による目標検出装置では、目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサからの信号検出結果、偽目標の信号検出確率Ｐ_Ｆ、真目標の信号検出確率Ｐ_Ｄに基づいて観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）が算出されており、より多くの情報量を持つ、閾値以上の信号振幅は、尤度比ＳＴ（ｋ）の算出に用いられていない。

そこで、以下に示す実施形態では、センサ（図示せず、例えばレーダ装置、ソナー装置等）からの信号検出結果を入力し、信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅ａ、偽目標の信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、真目標の信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出し、信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）、真目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する。そして、尤度比ＳＴ（ｋ）の上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌに基づいて尤度比ＳＴ（ｋ）についての判定を行い、その判定結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択することで、「目標検出」の判定に要する平均観測回数を削減するようにしている。

以下、図１及び図２を参照して、本実施形態について説明する。

図１は、本実施形態に係る目標検出装置の構成を示すブロック図である。この目標検出装置は、閾値算出部１１、尤度比算出部１２、判定部１３を備える。

上記閾値算出部１１は、評価値である尤度比の上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌを算出する。

上記尤度比算出部１２は、確率密度関数に基づいて尤度比を算出する第１の算出部１２１と、信号不検出確率に基づいて尤度比を算出する第２の算出部１２２とを備える。すなわち、センサからの信号検出結果を入力し、信号検出結果が信号検出の場合、第１の算出部１２１において、検出された信号振幅ａ、偽目標の信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、真目標の信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する。また、センサからの信号検出結果が信号不検出の場合、第２の算出部１２２において、偽目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）、真目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する。

上記判定部１３は、閾値算出部１１からの上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌ、尤度比算出部１２からの尤度比ＳＴ（ｋ）に基づいて、以下の（４）式（（１）式と同じ）により判定を行い、判定結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する。

図２は、本実施形態に係る目標検出装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に沿って、本実施形態に係る目標検出装置の処理の流れを説明する。

上記閾値算出部１１は、第一種の過誤率αと第二種の過誤率βに基づいて、尤度比に対する上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌを算出する（ステップＳ１０１）。上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌの概略値は、以下の（５）式で算出される。

上記尤度比算出部１２は、信号検出結果が信号検出であるか信号不検出であるかを判定し（ステップＳ１０２）、信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅a、偽目標の信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、真目標の信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出し（ステップＳ１０３）、信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）、真目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する（ステップＳ１０４）。観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の（６）式で算出される。

ここで、ａ_０は、偽目標の信号振幅の確率密度関数ｆ（・）のパラメータまたは複数のパラメータからなるパラメータ群を表し、ａ_１は、真目標の信号振幅の確率密度関数ｇ（・）のパラメータまたは複数のパラメータからなるパラメータ群を表す。また、偽目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）は、偽目標の信号振幅が閾値未満である確率に対応しており、偽目標の信号振幅変数ｘの確率密度関数ｆ（ｘ｜ａ_０）の０から閾値までの積分値として算出することができる。同様に、真目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）は、真目標の信号振幅が閾値未満である確率に対応しており、真目標の信号振幅変数ｘの確率密度関数ｇ（ｘ｜ａ_１）の０から閾値までの積分値として算出することができる。

なお、真目標の信号振幅の確率密度関数が、偽目標の信号振幅の確率密度関数と同じ分布の場合、真目標の信号振幅の確率密度関数は、ｆ（ａ｜ａ_１）で表すことができる。

上記判定部１３は、尤度比算出部１２からの尤度比ＳＴ（ｋ）と閾値算出部１１からの上側閾値Ｔ_Ｕとを比較し（ステップＳ１０５）、尤度比ＳＴ（ｋ）が上側閾値Ｔ_Ｕ以上の場合に判定結果を「目標検出」とする（ステップＳ１０６）。尤度比ＳＴ（ｋ）が上側閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合には、尤度比ＳＴ（ｋ）と閾値算出部１１からの下側閾値Ｔ_Ｌとを比較し（ステップＳ１０７）、尤度比ＳＴ（ｋ）が下側閾値Ｔ_Ｌ以下の場合に判定結果を「目標不検出」とする（ステップＳ１０８）。上記以外の場合（尤度比ＳＴ（ｋ）が下側閾値Ｔ_Ｌよりも大きく、上側閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合）には、判定結果を「判定保留」とする（ステップＳ１０９）。そして、上記ステップＳ１０６，Ｓ１０８，Ｓ１０９の判定結果を出力し（ステップＳ１１０）、観測ｋ回目の処理を完了する。判定部１３で「判定保留」と判定された場合、観測（ｋ＋１）回目の信号検出結果に基づいて、ステップＳ１０１からの処理が繰り返される（ステップＳ１１１）。

なお、上記では、信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅ａ、偽目標の信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、真目標の信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する例を示したが、検出された信号振幅ａ、偽目標の信号振幅の尤度関数Ｌ_０（ａ）、真目標の信号振幅の尤度関数Ｌ_１（ａ）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出することができる。また、検出された信号振幅ａ、偽目標の信号振幅の尤度関数Ｌ_０（ａ）と真目標の信号振幅の尤度関数Ｌ_１（ａ）の尤度比ＬＲ（ａ）（＝Ｌ_１（ａ）／Ｌ_０（ａ））に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出することができる。

また、上記では、評価値として尤度比を用いる例を示したが、目標検出装置の基本構成に示したように、それぞれの値を対数変換した尤度比（より正確には対数尤度比）を用いて処理を行うように構成することができる。この場合、上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌの概略値は、以下の（７）式で算出される。

対応する観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の（８）式で算出される。

更に、センサからの信号検出結果を入力する代わりに、特許文献１に記載された相関手段や仮目標登録更新手段で処理された信号検出結果を入力するように構成することができる。これにより、誤警報環境下、複数目標環境下、及びこれらの複合環境下において、誤りの少ない信号検出結果を入力して、判定を行うことができる。

また、上記の処理は、１回の信号検出結果が入力される度に処理を行う逐次処理の他に、複数回（例えば、観測ｋ回目から観測（ｋ＋２）回目までの３回分）の信号検出結果を纏めて処理を行うミニバッチ処理によって実施するように構成することができる。更に、ミニバッチ処理では、複数回の信号検出結果を用いて、評価値として尤度比を算出し、算出された尤度比について、判定を行うように構成することができる。

以上説明したように、本実施形態に係る目標検出装置によれば、センサからの信号検出結果を入力し、信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅ａ、偽目標の信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、真目標の信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出し、信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）、真目標の信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）に基づいて評価値として観測ｋ回目の尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する。そして、尤度比ＳＴ（ｋ）の上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌに基づいて尤度比ＳＴ（ｋ）についての判定を行い、その判定結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択することで、「目標検出」の判定に要する平均観測回数を削減することができる。

なお、上記実施形態に係る目標検出処理は、閾値算出部１１、尤度比算出部１２、判定部１３の機能をコンピュータに実現させるプログラムとして構成することができる。

上記実施形態は、いずれもレーダ装置、ソナー装置等のセンサからの信号検出結果に基づいて、目標を検出する目標検出装置に適用可能である。

その他、本実施形態は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１１…閾値算出部、
１２…尤度比算出部、１２１…第１の算出部、１２２…第２の算出部、
１３…判定部。

Claims (6)

1. 目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサからの信号検出結果を入力し、前記信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅、偽目標の信号振幅の確率密度関数、真目標の信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率、真目標の信号不検出確率に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値算出部で算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定の結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する判定部と
   を具備する目標検出装置。
2. 前記評価値算出部は、前記信号検出結果が信号検出の場合、確率密度関数に基づいて前記評価値として観測ｋ（ｋは任意の自然数）回目の尤度比を算出し、前記信号検出結果が信号不検出の場合、信号不検出確率に基づいて前記評価値として観測ｋ回目の尤度比を算出し、
   前記判定部は、前記評価値算出部で算出された尤度比について判定を行う請求項１記載の目標検出装置。
3. 前記評価値算出部と前記判定部は、複数回の信号検出結果を纏めて処理を行う請求項１記載の目標検出装置。
4. 前記評価値算出部は、複数回の信号検出結果を用いて前記評価値として尤度比を算出し、
   前記判定部は、前記評価値算出部で算出された尤度比について判定を行う請求項１記載の目標検出装置。
5. 目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサからの信号検出結果を入力し、前記信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅、偽目標の信号振幅の確率密度関数、真目標の信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率、真目標の信号不検出確率に基づいて評価値を算出し、
   前記評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定の結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する目標検出方法。
6. 目標を検出する処理をコンピュータに実行させるための目標検出プログラムであって、
   目標を観測して閾値以上の信号を検出するセンサからの信号検出結果を入力し、前記信号検出結果が信号検出の場合、検出された信号振幅、偽目標の信号振幅の確率密度関数、真目標の信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号検出結果が信号不検出の場合、偽目標の信号不検出確率、真目標の信号不検出確率に基づいて評価値を算出する評価値算出ステップと、
   前記評価値算出ステップで算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定の結果として「目標検出」、「目標不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する判定ステップと
   を具備する目標検出プログラム。

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