JP2011047882A5

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Publication number: JP2011047882A5
Application number: JP2009198348A
Authority: JP
Filing date: 2009-08-28
Publication date: 2012-04-19
Anticipated expiration: 2029-08-28

Description

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値とその共分散行列に基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。 Next, a prediction process is executed (step ST102). That is, the passive sensor processing unit 2 calculates a target predicted value and its covariance matrix based on the target smooth value and its covariance matrix calculated in step ST103 at the previous observation.

次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２は、パッシブセンサ１からの目標の観測値と、ステップＳＴ１０２において算出された目標の予測値とその共分散行列に基づいて、新たな目標の平滑値とその共分散行列を算出する。 Next, smoothing processing (wake output) is executed (step ST103). That is, the passive sensor processing unit 2 creates a new target smooth value and its covariance matrix based on the target observed value from the passive sensor 1, the target predicted value calculated in step ST102, and its covariance matrix. Is calculated.

次に、パッシブセンサ処理部２で行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。

Next, the processing content performed by the passive sensor processing unit 2 will be described in detail. The target motion model is defined as follows.

上述したステップＳＴ１０２においては、前回観測時の平滑処理の結果を用いて、以下の式で表される予測処理が実施される。なお、以下において、ハットｘは「ｘ（＾）」と表記する。

In step ST102 described above, a prediction process represented by the following equation is performed using the result of the smoothing process at the previous observation. In the following, the hat x is expressed as “x (^)”.

また、第３の発明は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の予測値を算出することを特徴とする。 In addition, the third aspect of the invention inputs the observation value from the passive sensor that calculates the target track by inputting the observation value from the passive sensor that measures the target angle and outputs it as the observation value, and inputs the observation value from the active sensor If the wake from the active sensor processing unit that calculates the wake of the target and the wake from the passive sensor processing unit are determined to indicate the same target, the data fusion of these two wakes is performed. A target tracking device comprising: a data fusion unit that outputs a correction information; and a correction information calculation unit that outputs correction information to the passive sensor processing unit, wherein the correction information calculation unit is based on a data fusion track from the data fusion unit As a correction information, a target bias error at the position of the passive sensor is calculated and output as a control input, and the passive sensor processing unit , On the basis of the control input outputted from the correction information calculating unit, and calculates the predicted value of the target.

また、第４の発明は、目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡、または、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、または、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて算出されたプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする。 In addition, the fourth aspect of the invention inputs the observation value from the passive sensor that calculates the target track by inputting the observation value from the passive sensor that measures the target angle and outputs it as the observation value, and inputs the observation value from the active sensor If the wake from the active sensor processing unit that calculates the wake of the target and the wake from the passive sensor processing unit are determined to indicate the same target, the data fusion of these two wakes is performed. A target tracking device comprising: a data fusion unit that outputs as a correction information calculation unit that outputs correction information to the passive sensor processing unit, wherein the correction information calculation unit includes a data fusion track from the data fusion unit, or The process noise covariance matrix output from the active sensor processing unit corresponding to the data fusion track from the data fusion unit and the data fusion track Based on the target track, the target bias error at the position of the passive sensor is calculated as correction information and output as a control input, and the distance from the passive sensor to the target is calculated, or the passive sensor A target process noise covariance matrix is calculated at the position, and the passive sensor processing unit calculates a target predicted value based on a control input output from the correction information calculation unit, and calculates the correction information. Calculating the target track based on the process noise covariance matrix calculated based on the distance to the target calculated by the unit or the process noise covariance matrix calculated by the correction information calculation unit And

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列とステップＳＴ１０７において算出されたプロセス雑音共分散行列Ｑ_ｋ−１とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。 Next, a prediction process is executed (step ST108). That is, the passive sensor processing unit 2a uses the target smooth value calculated in step ST103 and its covariance matrix at the time of the previous observation and the process noise covariance matrix Q _k−1 calculated in step ST107. The predicted value of and its covariance matrix are calculated.

次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ａは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１０８において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値とその共分散行列を算出する。 Next, smoothing processing (wake output) is executed (step ST103). That is, the passive sensor processing unit 2a calculates the target smooth value and the covariance matrix based on the target observed value from the passive sensor 1, the target predicted value calculated in step ST108, and the covariance matrix thereof. To do.

次に、補正情報算出部６ａとパッシブセンサ処理部２ａで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。

Next, details of processing performed by the correction information calculation unit 6a and the passive sensor processing unit 2a will be described. The target motion model is defined as follows.

ここで、ｘ_ｋ−１、ｙ_ｋ−１、ｚ_ｋ−１は、観測時刻ｔ_ｋ−１の目標のデータ融合航跡の位置のｘ、ｙ、ｚ成分、ｘ_０、ｙ_０、ｚ_０は、パッシブセンサ１の位置のｘ、ｙ、ｚ成分である。 Here, x _k−1 , y _k−1 , z _k−1 are x, y, z components , x ₀ , y ₀ , z ₀ of the position of the target data fusion wake at the observation time t _k−1. , X, y, z components of the position of the passive sensor 1.

上述したステップＳＴ１０７では、補正情報算出部６ａからの補正情報（目標距離ｒ（
＾）_ｋ−１）に基づいて、プロセス雑音共分散行列Ｑ_ｋ−１を算出する。

In step ST107 described above, the correction information (target distance r (
^) Based on _k−1 ), a process noise covariance matrix Q _k−1 is calculated.

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１０８）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｂからの補正情報（プロセス雑音共分散行列）とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。 Next, a prediction process is executed (step ST108). That is, the passive sensor processing unit 2b is based on the target smooth value calculated in step ST103 at the time of the previous observation and its covariance matrix and the correction information (process noise covariance matrix) from the correction information calculation unit 6b. Calculate the predicted value of the target and its covariance matrix.

次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｂは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１０８において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値およびその共分散行列を算出する。 Next, smoothing processing (wake output) is executed (step ST103). That is, the passive sensor processing unit 2b calculates a target smooth value and its covariance matrix based on the target observation value from the passive sensor 1, the target predicted value calculated in step ST108, and its covariance matrix. To do.

ここで、アクティブセンサ処理部４から出力されるプロセス雑音共分散行列Ｑ^ａ _ｋ−１が以下の（３５）式で表されるとすると、変換行列Ｔ_ｋ−１は、（３６）式のようになる。なお、（ｘ_ｋ−１、ｙ_ｋ−１、ｚ_ｋ−１）、（ａ_ｋ−１、ｅ_ｋ−１）は、座標変換によって、データ融合航跡をパッシブセンサ１から見た目標の位置ベクトル（直交座標系と極座標系）に変換した値である。

Here, if the process noise covariance matrix Q ^a _k−1 output from the active sensor processing unit 4 is expressed by the following equation (35), the transformation matrix T _k−1 is expressed by the following equation (36): become. Note that (x _k−1 , y _k−1 , z _k−1 ), (a _k−1 , e _k−1 ) are the target position vectors (when the data fusion wake is viewed from the passive sensor 1 by coordinate transformation ( (Correct coordinate system and polar coordinate system)

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１１）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｃからの補正情報（制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。 Next, a prediction process is executed (step ST111). That is, the passive sensor processing unit 2c, based on the target smooth value calculated in step ST103 at the time of the previous observation, its covariance matrix, and the correction information (control input vector) from the correction information calculation unit 6c, Calculate the predicted value and its covariance matrix.

次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｃは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１１１において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値およびその共分散行列を算出する。 Next, smoothing processing (wake output) is executed (step ST103). That is, the passive sensor processing unit 2c calculates the target smooth value and the covariance matrix based on the target observation value from the passive sensor 1, the target predicted value calculated in step ST111, and the covariance matrix thereof. To do.

次に、補正情報算出部６ｃとパッシブセンサ処理部２ｃで行われる処理内容について、詳細に説明する。目標の運動モデルを以下のように定義する。

Next, details of processing performed by the correction information calculation unit 6c and the passive sensor processing unit 2c will be described. The target motion model is defined as follows.

ここで、（ｘ_ｋ−１、ｙ_ｋ−１、ｚ_ｋ−１）、（ｘ（・）_ｋ−１、ｙ（・）_ｋ−１、ｚ（・）_ｋ−１）、（ａ（・）_ｋ−１、ｅ（・）_ｋ−１）は、座標変換によって、データ融合航跡をパッシブセンサ１から見た目標の位置ベクトル、速度ベクトルおよび角速度ベクトル成分に変換した値である。 Here, (x _k−1 , y _k−1 , z _k−1 ), (x (•) _k−1 , y (•) _k−1 , z (•) _k−1 ), (a (• _K−1 , e (•) _k−1 ) are values obtained by converting the data fusion wake into a target position vector , velocity vector, and angular velocity vector component viewed from the passive sensor 1 by coordinate conversion.

上述したステップＳＴ１１１では、前回観測時の平滑処理の結果と制御入力ベクトルｕ_ｋ−１を用いて、以下の式で表される予測処理を実施する。

In step ST111 mentioned above, the prediction process represented by the following formula | equation is implemented using the result of the smoothing process at the time of last observation, and control input vector uk _-1 .

次いで、予測処理が実行される（ステップＳＴ１１２）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、前回観測時のステップＳＴ１０３において算出された目標の平滑値およびその共分散行列と補正情報算出部６ｄからの補正情報（プロセス雑音共分散行列と制御入力ベクトル）とに基づいて、目標の予測値とその共分散行列を算出する。 Next, prediction processing is executed (step ST112). That is, the passive sensor processing unit 2d obtains the target smooth value calculated in step ST103 at the time of previous observation, its covariance matrix, and the correction information (process noise covariance matrix and control input vector) from the correction information calculation unit 6d. Based on the above, the target predicted value and its covariance matrix are calculated.

次いで、平滑処理（航跡出力）が実行される（ステップＳＴ１０３）。すなわち、パッシブセンサ処理部２ｄは、パッシブセンサ１からの目標の観測値とステップＳＴ１１２において算出された目標の予測値およびその共分散行列とに基づいて、目標の平滑値とその共分散行列を算出する。
Next, smoothing processing (wake output) is executed (step ST103). That is, the passive sensor processing unit 2d calculates a target smooth value and its covariance matrix based on the target observation value from the passive sensor 1, the target predicted value calculated in step ST112, and its covariance matrix. To do.

Claims

目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいてプロセス雑音共分散行列を算出し、算出したプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。 Measure the target angle and output it as an observed value Input the observed value from the passive sensor to calculate the target track, and input the observed value from the active sensor to calculate the target track A data fusion unit that performs data fusion of these two wakes and outputs as a data fusion wake when it is determined that the wake from the active sensor processing unit and the wake from the passive sensor processing unit indicate the same target; A target tracking device including a correction information calculation unit that outputs correction information to the passive sensor processing unit,
The correction information calculation unit calculates the distance from the passive sensor to the target as correction information based on the data fusion track from the data fusion unit,
The passive sensor processing unit calculates a process noise covariance matrix based on the distance to the target calculated by the correction information calculation unit, and calculates a target wake based on the calculated process noise covariance matrix. A target tracking device.

目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。 Measure the target angle and output it as an observed value Input the observed value from the passive sensor to calculate the target track, and input the observed value from the active sensor to calculate the target track A data fusion unit that performs data fusion of these two wakes and outputs as a data fusion wake when it is determined that the wake from the active sensor processing unit and the wake from the passive sensor processing unit indicate the same target; A target tracking device including a correction information calculation unit that outputs correction information to the passive sensor processing unit,
The correction information calculation unit corresponds to the data fusion wake from the data fusion unit and the data fusion wake corresponding to the target wake including the process noise covariance matrix output from the active sensor processing unit, as the correction information, Calculate the target process noise covariance matrix at the position of the passive sensor,
The passive sensor processing unit calculates a target track based on the process noise covariance matrix calculated by the correction information calculation unit.

目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の予測値を算出することを特徴とする目標追跡装置。 Measure the target angle and output it as an observed value Input the observed value from the passive sensor to calculate the target track, and input the observed value from the active sensor to calculate the target track A data fusion unit that performs data fusion of these two wakes and outputs as a data fusion wake when it is determined that the wake from the active sensor processing unit and the wake from the passive sensor processing unit indicate the same target; A target tracking device including a correction information calculation unit that outputs correction information to the passive sensor processing unit,
The correction information calculation unit calculates a target bias error at the position of the passive sensor as correction information based on the data fusion track from the data fusion unit, and outputs it as a control input.
The passive sensor processing unit calculates a target prediction value based on a control input output from the correction information calculation unit.

目標の角度を測定して観測値として出力するパッシブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するパッシブセンサ処理部と、アクティブセンサからの観測値を入力して目標の航跡を算出するアクティブセンサ処理部からの航跡と前記パッシブセンサ処理部からの航跡とが同一目標を示していると判定した場合にこれら２つの航跡のデータ融合を行ってデータ融合航跡として出力するデータ融合部と、前記パッシブセンサ処理部に補正情報を出力する補正情報算出部を備える目標追跡装置であって、
前記補正情報算出部は、前記データ融合部からのデータ融合航跡、または、前記データ融合部からのデータ融合航跡とデータ融合航跡に対応し前記アクティブセンサ処理部から出力されるプロセス雑音共分散行列を含む目標航跡に基づいて、補正情報として、前記パッシブセンサの位置における目標のバイアス誤差を算出して制御入力として出力し、かつ、前記パッシブセンサから目標までの距離を算出し、または、前記パッシブセンサの位置における目標のプロセス雑音共分散行列を算出し、
前記パッシブセンサ処理部は、前記補正情報算出部から出力される制御入力に基づいて、目標の予測値を算出し、かつ、前記補正情報算出部で算出された目標までの距離に基づいて算出されたプロセス雑音共分散行列、または、前記補正情報算出部で算出されたプロセス雑音共分散行列に基づいて、目標の航跡を算出することを特徴とする目標追跡装置。 Measure the target angle and output it as an observed value Input the observed value from the passive sensor to calculate the target track, and input the observed value from the active sensor to calculate the target track A data fusion unit that performs data fusion of these two wakes and outputs as a data fusion wake when it is determined that the wake from the active sensor processing unit and the wake from the passive sensor processing unit indicate the same target; A target tracking device including a correction information calculation unit that outputs correction information to the passive sensor processing unit,
The correction information calculation unit corresponds to the data fusion track from the data fusion unit, or the process noise covariance matrix output from the active sensor processing unit corresponding to the data fusion track and the data fusion track from the data fusion unit. Based on the target track including, as correction information, a target bias error at the position of the passive sensor is calculated and output as a control input, and a distance from the passive sensor to the target is calculated, or the passive sensor Calculate the target process noise covariance matrix at
The passive sensor processing unit calculates a predicted value of a target based on a control input output from the correction information calculation unit, and is calculated based on a distance to the target calculated by the correction information calculation unit. A target tracking apparatus that calculates a target track based on the process noise covariance matrix or the process noise covariance matrix calculated by the correction information calculation unit.

前記パッシブセンサ処理部は、算出したプロセス雑音共分散行列基づいて、目標の航跡算出に用いるフィルタゲインを算出することを特徴とする請求項１、２、４のいずれか1項に記載の目標追跡装置。 5. The target tracking according to claim 1, wherein the passive sensor processing unit calculates a filter gain used for target track calculation based on the calculated process noise covariance matrix. apparatus.