JP2013002841A - Target tracking device - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a target tracking device capable of improving an estimation accuracy of a motion specification of the target by arranging so that a distance in PRI is usable for the estimation process of the motion specification of the target.SOLUTION: The device comprises: an estimate hypothesis generation part 15, in which the hypothesis of estimate is generated for every distance in PRI determined as existing within a gate by a gate internal/external determination section 14 of the distance in PRI to calculate reliability of the hypothesis and a highly reliable hypothesis is accepted among one or more hypotheses; and a filter processing part 16 of the distance in PRI for updating the estimate of a motion specification at the present time by using the distance in PRI related to the hypothesis accepted by the estimate hypothesis generation part 15.

Description

この発明は、レーダ等のセンサから得られる目標の観測値の時系列から目標の位置及び速度を推定する目標追尾装置に関するものである。   The present invention relates to a target tracking device that estimates a target position and velocity from a time series of target observation values obtained from a sensor such as a radar.

レーダから得られる目標の観測値を使用して目標を追尾する技術は、多くの論文や特許文献などで取り挙げられており、それらを実現する目標追尾装置や方法については様々な提案がなされている。   Technologies for tracking targets using target observation values obtained from radar have been cited in many papers and patent documents, and various proposals have been made for target tracking devices and methods for realizing them. Yes.

レーダから目標の観測値を得る際に、目標以外の反射信号に起因するクラッタが得られることがある。
このクラッタを使用して、目標の追尾処理を実施すると、誤った運動諸元の推定値が算出されるため、目標の推定精度を高めるにはクラッタを除去する必要がある。
このクラッタを除去する方式として、レーダの送信信号であるパルスを高頻度に発生させることで、追尾処理の前段の信号処理である周波数解析処理で、目標とクラッタを区別するパルスドップラ方式が知られている。 When obtaining an observation value of a target from a radar, clutter caused by a reflection signal other than the target may be obtained.
When target tracking processing is performed using this clutter, an incorrect estimated value of motion specifications is calculated. Therefore, it is necessary to remove clutter in order to improve target estimation accuracy.
As a method for removing this clutter, a pulse Doppler method is known in which a pulse that is a radar transmission signal is generated at a high frequency, and a frequency analysis process that is a signal process preceding the tracking process is used to distinguish between a target and a clutter. ing.

レーダの送信信号の波形をパルス状とするレーダ方式では、図１２に示すように、送信パルスと受信パルスの時間差から、目標の距離情報を算出することができる。以下、その距離情報を必要に応じて「ＰＲＩ内距離」と称する。
ただし、高頻度でパルスを送信する場合、各受信波が、何れの送信波に対応する反射波であるのかを特定することができず、距離情報であるＰＲＩ内距離に複数の候補が発生する。
これはアンビギュイティと呼ばれるが、このアンビギュイティのために、信号処理の後段にある追尾処理では距離情報を観測値として利用することができない。 In the radar system in which the waveform of the radar transmission signal is pulsed, target distance information can be calculated from the time difference between the transmission pulse and the reception pulse, as shown in FIG. Hereinafter, the distance information is referred to as “PRI distance” as necessary.
However, when pulses are transmitted at a high frequency, it is impossible to identify which transmitted wave is a reflected wave corresponding to each received wave, and a plurality of candidates are generated in the distance within the PRI, which is distance information. .
This is called ambiguity, but because of this ambiguity, distance information cannot be used as an observed value in the tracking process in the latter stage of signal processing.

一意に特定することができる距離情報を得るために、１サンプリング時刻の観測時間内の送信波形を図１３に示すように、パルスドップラ処理とＦＭ変調処理に２分割する方式が提案されている。
パルスドップラ処理でドップラ周波数が得られ、ＦＭ変調処理でビート周波数ｆｂ_kが得られる。
ビート周波数ｆｂ_kは、下記の式（１）に示すように、目標の距離と距離変化利率の一次結合であるため、ドップラ周波数から決まる距離変化率を代入することで目標の距離が得られる。 In order to obtain distance information that can be uniquely specified, as shown in FIG. 13, a transmission waveform within an observation time of one sampling time is divided into two parts: pulse Doppler processing and FM modulation processing.
The Doppler frequency is obtained by the pulse Doppler processing, and the beat frequency fb _k is obtained by the FM modulation processing.
Since the beat frequency fb _k is a linear combination of the target distance and the distance change interest rate as shown in the following formula (1), the target distance can be obtained by substituting the distance change rate determined from the Doppler frequency.

式（１）において、Ｒ_kは第ｋサンプリング時刻における目標の距離、Ｒ_kドット（本明細書では、電子出願の関係上、文字の上の・を記載することができないため、「Ｒ_kドット」のように記載する）は第ｋサンプリング時刻における目標の距離変化率である。
また、ＢはＦＭ変調の帯域幅、ｃは光速、Ｔは観測時間、ｆ₀は送信周波数である。

In the equation (1), R _k is a target distance at the k-th sampling time, R _k dots (in this specification, because of the electronic application, cannot be described as “R _k dots Is a target distance change rate at the k-th sampling time.
B is the FM modulation bandwidth, c is the speed of light, T is the observation time, and f ₀ is the transmission frequency.

図１３に示す波形制御では、観測時間Ｔをパルスドップラ処理とＦＭ変調処理を２分割しているため、全観測時間でパルスドップラ処理を行う場合と比べて、１サンプリング時刻の信号強度が半減して、探知確率が低下する問題がある。
そこで、図１４に示すように、全観測時間で、ＦＭ変調処理を行い、複数スキャンのビート周波数から距離と距離変化率を算出することを考える。
このビート周波数の観測値を用いて、カルマンフィルタによって、目標までの距離と距離変化率を推定する方式が以下の特許文献１に開示されている。
この方式は、図１５に示す装置構成によって、本出願で前提とするパルス繰り返し周波数が高いレーダに適用することができる。 In the waveform control shown in FIG. 13, since the observation time T is divided into pulse Doppler processing and FM modulation processing, the signal intensity at one sampling time is halved compared to the case where pulse Doppler processing is performed for all observation times. Therefore, there is a problem that the detection probability decreases.
Therefore, as shown in FIG. 14, it is considered that FM modulation processing is performed during the entire observation time, and the distance and the distance change rate are calculated from the beat frequencies of a plurality of scans.
A method for estimating a distance to a target and a rate of change in distance using a Kalman filter using the observed value of the beat frequency is disclosed in Patent Document 1 below.
This method can be applied to a radar having a high pulse repetition frequency, which is assumed in the present application, by the apparatus configuration shown in FIG.

この方式では、まず、初期の２サンプリング時刻のビート周波数ｆｂ₀，ｆｂ₁から以下の連立方程式を解くことにより、距離と距離変化率の初期推定値ｘ₁ハット（＋）（本明細書では、電子出願の関係上、文字の上の＾を記載することができないため、「ｘ₁ハット（＋）」のように記載する）を算出する。

式（２）において、Δｔはサンプリング間隔である。
ここでは、サンプリング間隔Δｔの時間内での目標の距離変化率の変化が極めて小さいと仮定している。 In this method, first, by solving the following simultaneous equations from beat frequencies fb ₀ and fb _{1 at} the initial two sampling times, an initial estimated value x ₁ hat (+) of distance and distance change rate (in this specification, (Because it is not possible to describe ^ on the letter because of the electronic application, it is described as “x ₁ hat (+)”).

In Expression (2), Δt is a sampling interval.
Here, it is assumed that the change in the target distance change rate within the sampling interval Δt is extremely small.

この方式では、この初期推定値を出発点として、ビート周波数ｆｂ_kが得られる毎に、カルマンフィルタを用いて、距離と距離変化率の推定値ｘ_kハット（＋）を更新する。
カルマンフィルタの状態変数は以下の通りである。

初期推定値ｘ₁ハット（＋）の各成分（下記の式（５）を参照）は、式（２）（３）に示す連立方程式の解とするため、初期の２サンプリング時刻のビート周波数ｆｂ₀，ｆｂ₁の線形結合となる。

このため、以降のカルマンフィルタに基づく処理で必要となる推定誤差共分散行列の初期値Ｐ₁（＋）の各成分は、ビート周波数の観測誤差標準偏差より算出することができる。 In this method, starting from this initial estimated value, every time the beat frequency fb _k is obtained, the estimated value x _k hat (+) of the distance and the distance change rate is updated using the Kalman filter.
The state variables of the Kalman filter are as follows.

Each component of the initial estimated value x ₁ hat (+) (see the following equation (5)) is a solution of the simultaneous equations shown in equations (2) and (3), and therefore the beat frequency fb at the initial two sampling times. It becomes a linear combination of ₀ and fb ₁ .

For this reason, each component of the initial value P ₁ (+) of the estimated error covariance matrix required for the subsequent processing based on the Kalman filter can be calculated from the observation error standard deviation of the beat frequency.

以下、サンプリング時刻ｋ（≧２）のビート周波数ｆｂ_kを用いた推定値の更新処理を説明する。
カルマンフィルタでは、以下の状態遷移モデルを仮定して、予測処理を行う。

ここで、Φ_kは状態遷移行列であり、以下の式（７）で定義される。

また、ｗ_kは運動に加わる外乱であり、以下の共分散を持つガウス分布に従うとする。

ここでＱ_kは事前に設定されるパラメータである。 Hereinafter, update processing of the estimated value using the beat frequency fb _k at the sampling time k (≧ 2) will be described.
In the Kalman filter, a prediction process is performed assuming the following state transition model.

Here, Φ _k is a state transition matrix and is defined by the following equation (7).

Further, w _k is a disturbance applied to the motion, and follows a Gaussian distribution having the following covariance.

Here, Q _k is a parameter set in advance.

この状態遷移モデルに基づいて、サンプリング時刻ｋ（≧２）の予測値ｘ_kハット（−），予測誤差共分散行列Ｐ_k-1（−）は、下記の式（９）（１０）に示すように、１つ前のサンプリング時刻ｋ−１の平滑値ｘ_k-1ハット（＋），平滑誤差共分散行列Ｐ_k-1（＋）から算出される。

Based on this state transition model, the predicted value x _k hat (−) and the prediction error covariance matrix P _k−1 (−) at the sampling time k (≧ 2) are expressed by the following equations (9) and (10). As described above, the value is calculated from the smoothed value x _k-1 hat (+) and the smoothing error covariance matrix P _k-1 (+) at the previous sampling time k−1.

予測処理の後に、平滑処理を実施して、最終的な推定値を算出する。
ここでは、以下の観測モデルを仮定する。

式（１１）において、Ｈ_beatは観測行列であり、下記の式（１２）で定義される。

また、ｅ_fbはビート周波数の観測誤差であり、その分散Ｒ_fbがパラメータとして事前に与えられる。

After the prediction process, a smoothing process is performed to calculate a final estimated value.
Here, the following observation model is assumed.

In equation (11), H _beat is an observation matrix and is defined by equation (12) below.

E _fb is an observation error of the beat frequency, and its variance R _fb is given in advance as a parameter.

この観測モデルに基づいて、サンプリング時刻ｋ（≧２）の平滑値ｘ_kハット（＋），平滑誤差共分散行列Ｐ_k（＋）は、下記の式（１４）（１５）に示すように、同サンプリング時刻の予測値ｘ_kハット（−），予測誤差共分散行列Ｐ_k（−）及び目標の観測値であるビート周波数ｆｂ_kから算出される。

ここで、Ｉは単位行列である。Ｋ_kはカルマンゲインであり、下記の式（１６）で算出される。

Based on this observation model, the smoothing value x _k hat (+) and the smoothing error covariance matrix P _k (+) at the sampling time k (≧ 2) are expressed by the following equations (14) and (15): It is calculated from the predicted value x _k hat (−) at the same sampling time, the prediction error covariance matrix P _k (−), and the beat frequency fb _k that is the target observed value.

Here, I is a unit matrix. K _k is Kalman gain, and is calculated by the following equation (16).

特開２０１０−１９８２４号公報JP 2010-19824 A

従来の目標追尾装置は以上のように構成されているので、レーダの観測値であるビート周波数をカルマンフィルタに入力することで、目標までの距離と距離変化率を推定している。レーダの観測値であるＰＲＩ内距離をカルマンフィルタに入力して推定処理を実施することができれば、追尾精度が向上することが期待されるが、レーダの観測値であるＰＲＩ内距離はアンビギュイティがあり、複数の候補から距離を一意に特定することができないため、推定処理に利用することができない課題があった。   Since the conventional target tracking device is configured as described above, the distance to the target and the rate of change in the distance are estimated by inputting the beat frequency, which is the radar observation value, into the Kalman filter. If the estimation process can be performed by inputting the PRI distance, which is the radar observation value, to the Kalman filter, the tracking accuracy is expected to improve. However, the PRI distance, which is the radar observation value, has an ambiguity. There is a problem that the distance cannot be uniquely specified from a plurality of candidates and cannot be used for the estimation process.

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、ＰＲＩ内距離を目標の運動諸元の推定処理に利用できるようにして、目標の運動諸元の推定精度を高めることができる目標追尾装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and can make it possible to use the distance in the PRI for estimation processing of a target motion specification, thereby improving the estimation accuracy of the target motion specification. The object is to obtain a target tracking device.

この発明に係る目標追尾装置は、レーダから得られる目標の観測値であるビート周波数を用いて、目標の運動諸元の推定値の初期値を算出する初期値算出手段と、初期値算出手段により推定値の初期値が算出された後、レーダにより観測されたビート周波数を受ける毎に、そのビート周波数を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新する第１の推定値更新手段と、レーダから目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受ける毎に、現時点での運動諸元の推定値を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施し、ゲート外にあるＰＲＩ内距離を破棄するゲート内外判定手段と、ゲート内外判定手段によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出し、１以上の仮説の中で、信頼度が高い仮説を採択する推定値仮説生成手段と、推定値仮説生成手段により採択された仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新する第２の推定値更新手段とを備えるようにしたものである。   The target tracking device according to the present invention includes an initial value calculating unit that calculates an initial value of an estimated value of a target motion specification using a beat frequency that is an observed value of a target obtained from a radar, and an initial value calculating unit. First estimated value updating means for updating an estimated value of the current motion specification using the beat frequency each time the beat frequency observed by the radar is received after the initial value of the estimated value is calculated; Every time receiving the PRI distance which is the target observation value from the radar, the estimated value of the motion data at the present time is used to determine whether the PRI distance is inside or outside the gate, and the PRI distance outside the gate is determined. A hypothesis of an estimated value is generated for each distance within the PRI determined to be in the gate by the gate internal / external determination unit to be discarded, and the reliability of the hypothesis is calculated. High reliability An estimated value hypothesis generating means that adopts a hypothesis, and a second estimated value update means that updates an estimated value of a motion specification at the present time using the within-PRI distance related to the hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generating means; Is provided.

この発明によれば、レーダから得られる目標の観測値であるビート周波数を用いて、目標の運動諸元の推定値の初期値を算出する初期値算出手段と、初期値算出手段により推定値の初期値が算出された後、レーダにより観測されたビート周波数を受ける毎に、そのビート周波数を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新する第１の推定値更新手段と、レーダから目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受ける毎に、現時点での運動諸元の推定値を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施し、ゲート外にあるＰＲＩ内距離を破棄するゲート内外判定手段と、ゲート内外判定手段によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出し、１以上の仮説の中で、信頼度が高い仮説を採択する推定値仮説生成手段と、推定値仮説生成手段により採択された仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新する第２の推定値更新手段とを備えるように構成したので、ビート周波数だけでなく、アンビギュイティが解消されたＰＲＩ内距離が利用されて目標の運動諸元が推定されるようになり、その結果、運動諸元の推定精度が向上している目標追尾装置が得られる効果がある。   According to the present invention, the initial value calculating means for calculating the initial value of the estimated value of the target motion specification using the beat frequency, which is the target observed value obtained from the radar, and the estimated value by the initial value calculating means. After the initial value is calculated, each time a beat frequency observed by the radar is received, a first estimated value updating means for updating an estimated value of the current motion specification using the beat frequency, and a radar Each time the PRI internal distance, which is the target observation value, is received, a gate internal / external determination of the PRI internal distance is performed using the estimated value of the motion specifications at the present time, and the PRI internal distance outside the gate is discarded. A hypothesis of an estimated value is generated for each distance within the PRI determined to be inside the gate by the inside / outside determination means and the inside / outside determination means, and the reliability of the hypothesis is calculated. Adopting a high degree of hypothesis An estimated value hypothesis generating means, and a second estimated value update means for updating the estimated value of the motion specification at the present time using the within-PRI distance related to the hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generating means. As a result, not only the beat frequency but also the distance within the PRI where the ambiguity is eliminated is used to estimate the target motion specifications. As a result, the estimation accuracy of the motion specifications is improved. The target tracking device can be obtained.

この発明の実施の形態１による目標追尾装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the target tracking apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による目標追尾装置の処理内容（初期２サンプリング時刻までの処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (processing to initial 2 sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による目標追尾装置の処理内容（初期２サンプリング時刻までの処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (processing to initial 2 sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による目標追尾装置の処理内容（第３サンプリング時刻以降の処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (process after 3rd sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による目標追尾装置の処理内容（第３サンプリング時刻以降の処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (process after 3rd sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 1 of this invention. 距離変化率の推定例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of estimation of a distance change rate. この発明の実施の形態２による目標追尾装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the target tracking apparatus by Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態２による目標追尾装置の処理内容（初期２サンプリング時刻までの処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (processing to the initial 2 sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態２による目標追尾装置の処理内容（初期２サンプリング時刻までの処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (processing to the initial 2 sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態２による目標追尾装置の処理内容（第３サンプリング時刻以降の処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (process after 3rd sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態２による目標追尾装置の処理内容（第３サンプリング時刻以降の処理）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (process after 3rd sampling time) of the target tracking apparatus by Embodiment 2 of this invention. ＨＰＲＦレーダにおける送信パルスと受信パルスの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the transmission pulse and reception pulse in HPRF radar. ＨＰＲＦパルスドップラとＦＭ変調を併用する送信波形制御を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the transmission waveform control which uses HPRF pulse Doppler and FM modulation together. ＦＭ変調のみによる送信波形制御を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the transmission waveform control only by FM modulation | alteration. 従来の目標追尾装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the conventional target tracking apparatus.

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による目標追尾装置を示す構成図である。
図１において、レーダ１は繰り返し周波数が高いパルスを空間に放射する一方、空間に存在している目標に反射して戻ってきているパルスを受信することで、目標のビート周波数及びＰＲＩ内距離を観測し、その観測値であるビート周波数及びＰＲＩ内距離を目標追尾装置２に出力する装置である。
目標追尾装置２はレーダ１により観測されたビート周波数及びＰＲＩ内距離を用いて、目標の追尾処理を実施する装置である。 Embodiment 1 FIG.
1 is a block diagram showing a target tracking apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, a radar 1 radiates a pulse having a high repetition frequency to a space, while receiving a pulse reflected back to a target existing in the space, thereby determining a target beat frequency and a PRI inner distance. This is an apparatus for observing and outputting the observed beat frequency and PRI distance to the target tracking device 2.
The target tracking device 2 is a device that performs target tracking processing using the beat frequency and the PRI distance observed by the radar 1.

初期値算出部１１は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、レーダ１から得られる目標の観測値であるビート周波数を用いて、目標の運動諸元（目標までの距離、目標の速度）の推定値の初期値を算出する処理を実施する。
ただし、初期値算出部１１は最初のサンプリング時刻におけるビート周波数と、次のサンプリング時刻におけるビート周波数との差が、目標の最大速度から算出されるビート周波数の差の最大変化より小さい場合に限り、目標の観測値であるビート周波数を用いて、運動諸元の推定値の初期値を算出する。
なお、初期値算出部１１は初期値算出手段を構成している。 The initial value calculation unit 11 is composed of, for example, a semiconductor integrated circuit on which a CPU is mounted, a one-chip microcomputer, or the like, and uses the beat frequency, which is a target observation value obtained from the radar 1, to perform various types of target motion. A process of calculating an initial value of an original (distance to target, target speed) estimated value is performed.
However, only when the difference between the beat frequency at the first sampling time and the beat frequency at the next sampling time is smaller than the maximum change in the difference between the beat frequencies calculated from the target maximum speed, the initial value calculation unit 11 The initial value of the estimated value of the motion specification is calculated using the beat frequency that is the target observation value.
The initial value calculating unit 11 constitutes an initial value calculating unit.

ビート周波数フィルタ処理部１２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、初期値算出部１１により推定値の初期値が算出された後、レーダ１により観測されたビート周波数を受ける毎に、そのビート周波数を用いて、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値を更新し、更新後の推定値を推定結果格納部１３に格納する処理を実施する。なお、ビート周波数フィルタ処理部１２は第１の推定値更新手段を構成している。
推定結果格納部１３は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、最新の推定値（初期値算出部１１により算出された初期推定値、あるいは、ビート周波数フィルタ処理部１２又はＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６により更新された最も新しい推定値）を格納している。 The beat frequency filter processing unit 12 is composed of, for example, a semiconductor integrated circuit on which a CPU is mounted or a one-chip microcomputer. After the initial value of the estimated value is calculated by the initial value calculation unit 11, the radar 1 Each time the observed beat frequency is received, the estimated value of the current motion specification stored in the estimation result storage unit 13 is updated using the beat frequency, and the updated estimated value is updated as the estimation result storage unit. The processing stored in 13 is executed. The beat frequency filter processing unit 12 constitutes a first estimated value update unit.
The estimation result storage unit 13 is composed of a storage device such as a RAM or a hard disk, for example, and the latest estimated value (the initial estimated value calculated by the initial value calculating unit 11, or the beat frequency filter processing unit 12 or the PRI internal distance). The latest estimated value updated by the filter processing unit 16) is stored.

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、レーダ１から目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受ける毎に、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施し、ゲート外にあるＰＲＩ内距離を破棄する処理を実施する。なお、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４はゲート内外判定手段を構成している。   The PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 is composed of, for example, a semiconductor integrated circuit on which a CPU is mounted, a one-chip microcomputer or the like, and is estimated every time the radar internal distance is received from the radar 1 as a target observation value. Using the estimated value of the motion data at the present time stored in the result storage unit 13, the internal / external determination of the PRI internal distance is performed, and the PRI internal distance outside the gate is discarded. In addition, the PRI distance gate inside / outside determination unit 14 constitutes a gate inside / outside determination means.

推定値仮説生成部１５は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出し、１以上の仮説の中で、信頼度が高い仮説を採択する処理を実施する。なお、推定値仮説生成部１５は推定値仮説生成手段を構成している。
ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、推定値仮説生成部１５により採択された仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値を更新する処理を実施する。なお、ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６は第２の推定値更新手段を構成している。 The estimated value hypothesis generation unit 15 is composed of, for example, a semiconductor integrated circuit mounted with a CPU or a one-chip microcomputer, and the PRI internal distance determined to be within the gate by the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14. A hypothesis of an estimated value is generated every time, a reliability of the hypothesis is calculated, and a process of adopting a hypothesis having a high reliability among one or more hypotheses is performed. The estimated value hypothesis generating unit 15 constitutes estimated value hypothesis generating means.
The PRI intra-distance filter processing unit 16 is composed of, for example, a semiconductor integrated circuit mounting a CPU or a one-chip microcomputer, and uses the PRI intra-distance related to the hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generation unit 15. Then, a process of updating the estimated value of the motion specifications at the present time stored in the estimation result storage unit 13 is performed. The PRI distance filter processing unit 16 constitutes a second estimated value update unit.

図１の例では、目標追尾装置の構成要素である初期値算出部１１、ビート周波数フィルタ処理部１２、推定結果格納部１３、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４、推定値仮説生成部１５及びＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、目標追尾装置がコンピュータで構成されていてもよい。
目標追尾装置がコンピュータで構成されている場合、初期値算出部１１、ビート周波数フィルタ処理部１２、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４、推定値仮説生成部１５及びＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２〜図５はこの発明の実施の形態１による目標追尾装置の処理内容を示すフローチャートである。 In the example of FIG. 1, the initial value calculation unit 11, the beat frequency filter processing unit 12, the estimation result storage unit 13, the PRI distance gate inside / outside determination unit 14, the estimated value hypothesis generation unit 15, and the PRI, which are components of the target tracking device. Although each of the inner distance filter processing units 16 is assumed to be configured by dedicated hardware, the target tracking device may be configured by a computer.
When the target tracking device is configured by a computer, the initial value calculation unit 11, the beat frequency filter processing unit 12, the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14, the estimated value hypothesis generation unit 15, and the PRI internal distance filter processing unit 16 A program describing the contents may be stored in the memory of a computer, and the CPU of the computer may execute the program stored in the memory.
2-5 is a flowchart which shows the processing content of the target tracking apparatus by Embodiment 1 of this invention.

次に動作について説明する。
最初に、目標追尾装置２における追尾処理の開始当初（最初の数サンプリング時刻）の処理内容を説明する。
目標追尾装置２でのカルマンフィルタの状態変数は、下記の式（１７）に示す通りであり、従来技術と同様とする。

Next, the operation will be described.
First, processing contents at the beginning (first several sampling times) of the tracking process in the target tracking device 2 will be described.
The state variable of the Kalman filter in the target tracking device 2 is as shown in the following equation (17), which is the same as that in the prior art.

この場合、最初の２サンプリング時刻の観測値で処理を行う。
例えば、カルマンフィルタの状態変数を３つの諸元（距離、距離変化率、距離変化率の変化率）で構成する場合、最初の３サンプリング時刻の観測値で処理する。同様に、カルマンフィルタの状態変数をＪ個の諸元で構成する場合、最初のＪサンプリング時刻の観測値で処理する。
以下では、式（１７）の２つの諸元からなる状態変数を前提とする例を説明する。 In this case, processing is performed with the observed values at the first two sampling times.
For example, when the state variable of the Kalman filter is composed of three specifications (distance, distance change rate, and distance change rate change rate), processing is performed with the observed values at the first three sampling times. Similarly, when the state variable of the Kalman filter is composed of J specifications, processing is performed with the observed value at the first J sampling time.
Below, the example which presupposes the state variable which consists of two specifications of Formula (17) is demonstrated.

カルマンフィルタの予測処理は、下記の式（１８）に示す状態遷移モデルに基づいて行う。

ここで、Φｋは状態遷移行列であり、下記の式（１９）で定義される。

また、ｗ_kは運動に加わる外乱であり、以下の共分散を持つガウス分布に従うとする。

ここで、Ｑ_kは事前に設定されるパラメータである。 The Kalman filter prediction process is performed based on the state transition model shown in the following equation (18).

Here, Φk is a state transition matrix and is defined by the following equation (19).

Further, w _k is a disturbance applied to the motion, and follows a Gaussian distribution having the following covariance.

Here, Q _k is a parameter set in advance.

まず、初期値算出部１１は、レーダ１から観測値として、第１サンプリング時刻のビート周波数と、第２サンプリング時刻のビート周波数が入力されると、それらのビート周波数を用いて、目標の運動諸元（目標までの距離、目標の速度）の推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’を算出するとともに、その推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’を算出する（図２のステップＳＴ１）。

この初期値の算出方法は、従来技術における初期値の算出方法と同等である。
なお、初期値算出部１１により算出された推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’及び推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’は推定結果格納部１３に格納される。 First, when the beat frequency at the first sampling time and the beat frequency at the second sampling time are input as observation values from the radar 1, the initial value calculation unit 11 uses these beat frequencies to perform various target motions. An initial value x ₁ hat (+) ′ of the original (distance to target, target speed) is calculated, and an initial value P ₁ (+) ′ of the estimated error covariance is calculated (FIG. 2). Step ST1).

This initial value calculation method is equivalent to the initial value calculation method in the prior art.
The initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value calculated by the initial value calculating unit 11 and the initial value P ₁ (+) ′ of the estimated error covariance are stored in the estimated result storage unit 13.

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、レーダ１から目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受けると、初期値算出部１１により算出された推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’及び推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施することで、ＰＲＩ内距離の候補の絞り込みを行う（ステップＳＴ２）。
目標の観測値であるＰＲＩ内距離は、下記の式（２２）で表される。

ここで、ｒｐｒｉ₁はＰＲＩ内距離の候補の中で最短の距離、ΔＲｐｒｉはパルス間隔によって定まる折り返し幅である。 When the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 receives the PRI internal distance, which is a target observation value, from the radar 1, the initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value calculated by the initial value calculating unit 11 and the estimation error are calculated. By using the initial value P ₁ (+) ′ of the covariance, the PRI internal distance candidates are narrowed down by performing the internal / external determination of the PRI internal distance (step ST2).
The distance within the PRI, which is the target observation value, is expressed by the following equation (22).

Here, rpri ₁ is the shortest distance among the PRI distance candidates, and ΔRpri is the folding width determined by the pulse interval.

ゲート内外判定は下記の式（２３）の成否により決定され、無限個のＰＲＩ内距離の候補の中から、式（２３）が成立するＰＲＩ内距離はゲート内にあると判定されて、推定値仮説生成部１５に出力されるが、式（２３）が成立しないＰＲＩ内距離はゲート外にあると判定されて破棄される。

式（２３）において、ｄは事前に設定されるゲートサイズパラメータであり、Ｓ_RはＰＲＩ内距離に関する残差共分散行列であり、下記の式（２４）で算出される。

ここで、Ｈ_RpriはＰＲＩ内距離の観測行列、Ｒ_RpriはＰＲＩ内距離の観測誤差共分散行列であり、下記の式（２５）に示す観測モデルを前提とする。

The inside / outside determination of the gate is determined by the success or failure of the following expression (23), and it is determined from the infinite number of PRI distance candidates that the PRI distance satisfying the expression (23) is within the gate, and the estimated value Although it is output to the hypothesis generation unit 15, it is determined that the in-PRI distance that does not hold Expression (23) is outside the gate and is discarded.

In Expression (23), d is a gate size parameter set in advance, and S _R is a residual covariance matrix regarding the distance in PRI, and is calculated by Expression (24) below.

Here, H _Rpri is an observation matrix of PRI internal distance, R _Rpri is an observation error covariance matrix of PRI internal distance, and an observation model shown in the following equation (25) is assumed.

観測行列Ｈ_Rpriは、下記の式（２６）で表される。

また、ｅ_Rpriは無限個のＰＲＩ内距離の候補の中から、ＰＲＩ内距離が折り返し回数の誤りなく選択された場合のＰＲＩ内距離の観測誤差であり、その共分散Ｒ_Rpriがパラメータとして事前に与えられる。

The observation matrix H _Rpri is expressed by the following equation (26).

Moreover, e _Rpri is an observation error of the PRI internal distance when the PRI internal distance is selected from an infinite number of PRI internal distance candidates without error in the number of loopbacks, and its covariance R _Rpri is used as a parameter in advance. Given.

推定値仮説生成部１５は、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出する（ステップＳＴ３）。
この段階では、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の数だけ仮説が生成され、各仮説の信頼度γ_1,iは、下記の式（２８）で算出される。

式（２８）式では、ｉ番目の仮説がＰＲＩ内距離の観測値としてＲｐｒｉ₁ ⁿを選択していることを前提としている。 The estimated value hypothesis generating unit 15 generates an estimated value hypothesis for each PRI internal distance determined to be within the gate by the PRI internal distance gate internal / external determining unit 14, and calculates the reliability of the hypothesis (step ST3). ).
At this stage, hypotheses are generated by the number of PRI internal distances determined to be in the gate by the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14, and the reliability γ _{1, i} of each hypothesis is expressed by the following equation (28). Calculated.

In the equation (28), it is assumed that the i-th hypothesis selects Rpri ₁ ⁿ as the observed value of the PRI intra-distance.

推定値仮説生成部１５は、各仮説の信頼度γ_1,iを算出すると、その信頼度γ_1,iに基づいて目標追尾装置の処理能力に見合った数の仮説を採択し、採択されなかった仮説を破棄する（ステップＳＴ４）。
例えば、信頼度γ_1,iが高い上位Ｎ個の仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法や、信頼度γ_1,iが所定の閾値より高い仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法などが考えられる。 When the estimated value hypothesis generation unit 15 calculates the reliability γ _{1, i} of each hypothesis, the hypothesis generation unit 15 adopts a number of hypotheses corresponding to the processing capability of the target tracking device based on the reliability γ _{1, i} , and is not adopted. This hypothesis is discarded (step ST4).
For example, a method of leaving the top N hypotheses with high reliability γ _{1, i} and discarding other hypotheses, or a hypothesis other than the remaining hypotheses with reliability γ _{1, i} higher than a predetermined threshold A method of discarding the URL can be considered.

ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６は、推定値仮説生成部１５により採択された仮説毎に、当該仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、下記の式（２９）（３０）に示すように、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（初期値算出部１１により算出された推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’、推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’）を更新する（ステップＳＴ５）。

ここで、Ｉは単位行列、Ｋ₁はカルマンゲインであり、下記の式（３１）で算出される。

For each hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generation unit 15, the PRI intra-distance filter processing unit 16 uses the PRI intra-distance related to the hypothesis, as shown in the following formulas (29) and (30). Estimated values of the current motion parameters stored in the storage unit 13 (initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value calculated by the initial value calculating unit 11), initial value P ₁ of estimated error covariance ( +) ′) Is updated (step ST5).

Here, I is a unit matrix, K ₁ is a Kalman gain, and is calculated by the following equation (31).

以上が最初の２サンプリング時刻の観測値での処理である。
この処理においては、追尾対象の目標の速度の最大値が既知であれば、図３に示す手順を実施することにより、不要信号を目標と見做す誤相関の確率を低減することができる。
図３では、初期値算出部１１が推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’等を算出する前に、「ビート周波数の概略ゲート内外判定」を実施している（ステップＳＴ０）点で、図２に示す手順と異なっている。 The above is the processing with the observed values at the first two sampling times.
In this process, if the maximum value of the target speed to be tracked is known, the procedure shown in FIG. 3 can be performed to reduce the probability of cross-correlation when the unnecessary signal is regarded as the target.
In FIG. 3, before the initial value calculation unit 11 calculates the initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value, the “rough frequency gate internal / external determination” (step ST0) is performed. This is different from the procedure shown in FIG.

「ビート周波数の概略ゲート内外判定」は、初期値算出部１１が最初のサンプリング時刻におけるビート周波数ｆｂ₀と、次のサンプリング時刻におけるビート周波数ｆｂ₁との対応付けの可否を判定するものである。
この判定は、ビート周波数ｆｂ₀とビート周波数ｆｂ₁の差が、目標の最大速度Ｖ_maxから算出されるビート周波数の差の最大変化より小さい場合に対応付けが可能であると判定するものであり、具体的には、下記の式（３２）が成立すれば、対応付けが可能であると判定し、不成立ならば、対応付け不可能であると判定する。
初期値算出部１１は、対応付けが可能であると判定すれば、ステップＳＴ１に移行するが、対応付けが不可能であると判定すれば、ステップＳＴ１に移行せずに、目標の観測値であるビート周波数ｆｂ₁を破棄する。

式（３２）において、ｌは係数であり、事前に設定されるパラメータである。 In the “determination of beat frequency approximate gate inside / outside”, the initial value calculator 11 determines whether or not the beat frequency fb ₀ at the first sampling time can be associated with the beat frequency fb ₁ at the next sampling time.
This determination determines that the association is possible when the difference between the beat frequency fb ₀ and the beat frequency fb ₁ is smaller than the maximum change in the difference between the beat frequencies calculated from the target maximum speed V _max . Specifically, if the following equation (32) is established, it is determined that the association is possible, and if it is not established, it is determined that the association is impossible.
If it is determined that the association is possible, the initial value calculation unit 11 proceeds to step ST1, but if it is determined that the association is impossible, the initial value calculation unit 11 does not proceed to step ST1 and uses the target observation value. A certain beat frequency fb ₁ is discarded.

In Expression (32), l is a coefficient and is a parameter set in advance.

初期値算出後は、１サンプリング時刻の観測値毎に処理を行う。
ビート周波数フィルタ処理部１２は、初期値算出部１１により初期値が算出された後、レーダ１により観測されたビート周波数ｆｂ_kを受ける毎に、そのビート周波数ｆｂ_kを用いて、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値を更新し、更新後の推定値を推定結果格納部１３に格納する。 After the initial value is calculated, processing is performed for each observation value at one sampling time.
Beat frequency filter processing unit 12, after the initial value is calculated by the initial value calculation unit 11, each receiving a beat frequency fb _k observed by the radar 1, by using the beat frequency fb _k, estimation result storage unit 13, the estimated value of the current motion specification stored in 13 is updated, and the updated estimated value is stored in the estimation result storage unit 13.

即ち、ビート周波数フィルタ処理部１２は、下記の式（３３）に示すように、レーダ１により観測されたビート周波数ｆｂ_kと、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（初期値算出部１１により算出された初期推定値、または、ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６により更新された推定値）との相関判定を行う（図４のステップＳＴ１１）。

ここで、Ｈ（ｊ）は仮説の番号、ｘ_k ^H(j)ハット（−）は仮説Ｈ（ｊ）における予測値であり、下記の式（３４）で算出される。

また、Ｓ_fbは残差共分散行列であり、下記の式（３５）で算出される。

ここで、Ｐ_k（−）は予測誤差共分散行列であり、下記の式（３６）で算出される。

That is, the beat frequency filter processing unit 12, as shown in the following equation (33), shows the beat frequency fb _k observed by the radar 1 and the current motion specifications stored by the estimation result storage unit 13. A correlation is determined with the estimated value (the initial estimated value calculated by the initial value calculating unit 11 or the estimated value updated by the in-PRI distance filter processing unit 16) (step ST11 in FIG. 4).

Here, H (j) is a hypothesis number, x _k ^{H (j)} hat (−) is a predicted value in hypothesis H (j), and is calculated by the following equation (34).

S _fb is a residual covariance matrix and is calculated by the following equation (35).

Here, P _k (−) is a prediction error covariance matrix, and is calculated by the following equation (36).

ビート周波数フィルタ処理部１２は、式（３３）が成立していなければ、そのビート周波数ｆｂ_kはゲート外にあると判定して、そのビート周波数ｆｂ_kを破棄する。
一方、式（３３）が成立していれば、そのビート周波数ｆｂ_kはゲート内にあると判定し、下記の式（３７）（３８）に示すように、そのビート周波数ｆｂ_kを用いて、推定結果格納部１３により格納されている各仮説の推定値であるｘ_k ^H(j)ハット（−），Ｐ_k（−）を更新し、更新後の推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’を推定結果格納部１３に格納する（ステップＳＴ１２）。

ここで、Ｉは単位行列、Ｋ_k’はカルマンゲインであり、下記の式（３９）で算出される。

If the expression (33) does not hold, the beat frequency filter processing unit 12 determines that the beat frequency fb _k is outside the gate and discards the beat frequency fb _k .
On the other hand, if Expression (33) is established, it is determined that the beat frequency fb _k is in the gate, and using the beat frequency fb _k as shown in Expressions (37) and (38) below, The estimated values x _k ^{H (j)} hat (−) and P _k (−) stored in the estimation result storage unit 13 are updated, and the updated estimated value x _k ^{H (j)} hat ( +) ′ And P _k (+) ′ are stored in the estimation result storage unit 13 (step ST12).

Here, I is a unit matrix, K _k ′ is a Kalman gain, and is calculated by the following equation (39).

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、レーダ１から目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受けると、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（ビート周波数フィルタ処理部１２により更新された推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’）を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施することで、ＰＲＩ内距離の候補の絞り込みを行う（ステップＳＴ１３）。
ゲート内外判定は下記の式（４０）の成否により決定され、式（４０）が成立するＰＲＩ内距離はゲート内にあると判定されて、推定値仮説生成部１５に出力されるが、式（４０）が成立しないＰＲＩ内距離はゲート外にあると判定されて破棄される。

ここで、Ｓ_RはＰＲＩ内距離に関する残差共分散行列であり、下記の式（４１）で算出される。

式（４１）において、Ｐ_k（＋）’はビート周波数フィルタ処理部１２により更新された推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’の平滑誤差共分散行列である。
また、Ｈ_RpriはＰＲＩ内距離の観測行列、Ｒ_RpriはＰＲＩ内距離の観測誤差共分散行列であり、下記の式（４２）に示す観測モデルにより算出される。

Upon receiving the PRI internal distance, which is the target observation value, from the radar 1, the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 estimates the current motion parameters stored in the estimation result storage unit 13 (beat frequency filter processing). By using the estimated value x _k ^{H (j)} hat (+) ′, P _k (+) ′) updated by the unit 12, the PRI internal distance candidate is determined by performing the gate internal / external determination of the PRI internal distance. Is narrowed down (step ST13).
The inside / outside determination of the gate is determined by the success or failure of the following expression (40), and it is determined that the PRI distance within which the expression (40) is satisfied is within the gate and is output to the estimated value hypothesis generation unit 15. It is determined that the PRI internal distance that does not hold 40) is outside the gate and is discarded.

Here, S _R is a residual covariance matrix relating to the distance within PRI, and is calculated by the following equation (41).

In Expression (41), P _k (+) ′ is a smoothing error covariance matrix of the estimated value x _k ^{H (j)} hat (+) ′ updated by the beat frequency filter processing unit 12.
H _Rpri is an observation matrix for the PRI internal distance, and R _Rpri is an observation error covariance matrix for the PRI internal distance, and is calculated by the observation model shown in the following equation (42).

観測行列Ｈ_Rpriは、下記の式（４３）で表される。

また、ｅ_RpriはＰＲＩ内距離の候補の中から、ＰＲＩ内距離が折り返し回数の誤りなく選択された場合のＰＲＩ内距離の観測誤差であり、その共分散Ｒ_Rpriがパラメータとして事前に与えられる。

The observation matrix H _Rpri is expressed by the following equation (43).

Further, e _Rpri is an observation error of the PRI internal distance when the PRI internal distance is selected from the candidates for the PRI internal distance without error in the number of loopbacks, and the covariance R _Rpri is given in advance as a parameter.

ここでは、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４が、式（４０）が成立するか否かで、ＰＲＩ内距離がゲート内にあるか、ゲート外にあるかを判定するものを示したが、目標の角度情報が観測値として得られる場合、この観測値を用いて、更に上記のゲート内外判定を精密化することができる。
ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、目標の角度情報が観測値として得られる場合、サンプリング時刻ｋのＰＲＩ内距離の候補Ｒｐｒｉ_k ⁿと、同時刻の角度観測値（仰角Ｅｌ_k ⁰，方位角Ａｚ_k ⁰）とから、このサンプリング時刻ｋの目標の３次元の位置を算出する。
また、サンプリング時刻ｋ−１の推定値ｘ_k-1 ^H(j)（＋）の距離成分Ｒ_k-1ハット（下記の式（４５）を参照）と、同時刻の角度観測値（仰角Ｅｌ_k-1 ⁰，方位角Ａｚ_k-1 ⁰）とから、このサンプリング時刻ｋ−１の目標の３次元の位置を算出する。

Here, the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 determines whether the PRI internal distance is in the gate or out of the gate depending on whether or not Expression (40) is satisfied. If the angle information is obtained as an observed value, the above-mentioned gate inside / outside determination can be further refined using this observed value.
When the target angle information is obtained as an observation value, the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 and the PRI internal distance candidate Rpri _k ^{n at} the sampling time k and the angle observation value (elevation angle El _k ⁰ , azimuth angle) at the same time. Az _k ⁰ ) to calculate the target three-dimensional position at the sampling time k.
Further, the distance component R _k-1 hat (see the following equation (45)) of the estimated value x _k-1 ^{H (j)} (+) at the sampling time k−1 and the angle observation value (elevation angle El) at the same time. _k-1 ⁰ , azimuth angle Az _k-1 ⁰ ), the target three-dimensional position at the sampling time k−1 is calculated.

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、サンプリング時刻ｋの目標の３次元位置とサンプリング時刻ｋ−１の目標の３次元位置の差分をサンプリング間隔で除算することにより速度ベクトルを算出し、図６に示すように、その速度ベクトルを距離方向に射影すれば、距離変化率Ｒ_k ⁰ハットドットを算出することができる。
以下に示すように、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、この距離変化率と、サンプリング時刻ｋの推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’の距離変化率の成分Ｒ_k ⁰ハットドット’とを照合する。

評価関数は、下記の式（４７）のように定義される。

The PRI distance gate inside / outside determination unit 14 calculates the velocity vector by dividing the difference between the target three-dimensional position at the sampling time k and the target three-dimensional position at the sampling time k−1 by the sampling interval, and FIG. As shown, the distance change rate R _k ⁰ hat dot can be calculated by projecting the velocity vector in the distance direction.
As shown below, the PRI distance gate inside / outside determination unit 14 determines the distance change rate and the distance change rate component R _k ⁰ hat dot of the estimated value x _k ^{H (j)} hat (+) ′ at the sampling time k. Matches'.

The evaluation function is defined as the following formula (47).

評価関数の誤差共分散行列は、下記の式（４８）で算出される。

The error covariance matrix of the evaluation function is calculated by the following equation (48).

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、上記の評価関数を用いて、下記の式（４９）のように、照合判定を行う。

The PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 performs collation determination using the above evaluation function as shown in the following equation (49).

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４が、角度観測値を用いた照合を行う場合、式（４０）と式（４９）の双方が成立すれば、当該ＰＲＩ距離はゲート内にあると判定し、何れかが不成立であれば、当該ＰＲＩ距離はゲート外にあると判定する。   When the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 performs collation using the angle observation value, if both the expressions (40) and (49) are satisfied, the PRI distance is determined to be within the gate, If is not established, it is determined that the PRI distance is outside the gate.

推定値仮説生成部１５は、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出する（ステップＳＴ１４）。
この段階では、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の数だけ仮説が生成され、各仮説の信頼度γ_k,iは、下記の式（５１）で算出される。

ここでは、現サンプリング時刻ｋのｉ番目の仮説Ｈ（ｉ）におけるサンプリング時刻ｋ−１の親仮説をＨ（ｊ）としている。つまり、この時刻の仮説の信頼度は、親仮説の信頼度に現サンプリング時刻のＰＲＩ内距離に関する尤度を積算することにより得られる。 The estimated value hypothesis generating unit 15 generates an estimated value hypothesis for each PRI internal distance determined to be within the gate by the PRI internal distance gate internal / external determining unit 14, and calculates the reliability of the hypothesis (step ST14). ).
At this stage, hypotheses are generated by the number of PRI internal distances determined to be in the gate by the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14, and the reliability γ _{k, i} of each hypothesis is expressed by the following equation (51). Calculated.

Here, the parent hypothesis at the sampling time k−1 in the i-th hypothesis H (i) at the current sampling time k is H (j). That is, the reliability of the hypothesis at this time is obtained by adding the likelihood related to the distance in the PRI at the current sampling time to the reliability of the parent hypothesis.

なお、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４が、角度観測値を用いた照合を行っている場合、各仮説の信頼度γ_k,iは、下記の式（５２）で算出される。

When the PRI intra-distance gate inside / outside determination unit 14 performs collation using the angle observation value, the reliability γ _{k, i} of each hypothesis is calculated by the following equation (52).

推定値仮説生成部１５は、各仮説の信頼度γ_k,iを算出すると、その信頼度γ_k,iに基づいて目標追尾装置の処理能力に見合った数の仮説を採択し、採択されなかった仮説を破棄する（ステップＳＴ１５）。
例えば、信頼度γ_k,iが高い上位Ｎ個の仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法や、信頼度γ_k,iが所定の閾値より高い仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法などが考えられる。 When the estimated value hypothesis generation unit 15 calculates the reliability γ _{k, i} of each hypothesis, the hypothesis generation unit 15 adopts a number of hypotheses corresponding to the processing capability of the target tracking device based on the reliability γ _{k, i} and is not adopted. The hypothesis is discarded (step ST15).
For example, a method of leaving the top N hypotheses with high reliability γ _{k, i} and discarding other hypotheses, or a hypothesis other than the remaining hypotheses with reliability γ _{k, i} higher than a predetermined threshold A method of discarding the URL can be considered.

ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６は、推定値仮説生成部１５により採択された仮説毎に、当該仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、下記の式（５３）（５４）に示すように、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（ビート周波数フィルタ処理部１２により更新された推定値ｘ_k ^H(i)ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’）を更新する（ステップＳＴ１６）。

ここで、Ｉは単位行列、Ｋ_kはカルマンゲインであり、下記の式（５５）で算出される。

For each hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generation unit 15, the PRI intra-distance filter processing unit 16 uses the PRI intra-distance related to the hypothesis, as shown in the following formulas (53) and (54). The estimated values of the motion parameters at the current time stored in the storage unit 13 (estimated values x _k ^{H (i)} hat (+) ′, P _k (+) ′ updated by the beat frequency filter processing unit 12) are used. Update (step ST16).

Here, I is a unit matrix, K _k is a Kalman gain, and is calculated by the following equation (55).

以上が第３サンプリング時刻以降の１サンプリング時刻の観測値での処理である。
なお、図４では、ステップＳＴ１１でビート周波数のゲート内外判定を実施し、ステップＳＴ１３でＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施するものを示したが、図５に示すように、ステップＳＴ１０で、ビート周波数のゲート内外判定とＰＲＩ内距離のゲート内外判定とを一括して実施するようにしてもよい。
即ち、ステップＳＴ１０は「観測値のゲート内外判定」であり、ビート周波数ｆｂ_k及びＰＲＩ内距離Ｒｐｒｉ_k ⁿのゲート内外判定を行っている。 The above is the processing with the observation value at one sampling time after the third sampling time.
In FIG. 4, the inside / outside determination of the beat frequency is performed in step ST11 and the inside / outside determination of the PRI distance is performed in step ST13. However, as shown in FIG. The gate internal / external determination of the frequency and the gate internal / external determination of the PRI internal distance may be collectively performed.
That is, step ST10 is “observation gate inside / outside determination”, and the gate inside / outside determination of the beat frequency fb _k and the PRI internal distance Rpri _k ⁿ is performed.

このゲート内外判定では、下記の式（５６）が成立すれば、対応付けが可能であると判定し、不成立であれば、対応付け不可能であると判定する。
対応付けが可能であると判定すれば、ステップＳＴ１２に移行するが、対応付けが不可能であると判定すれば、ステップＳＴ１２に移行せずに、目標の観測値を破棄する。

ここで、ｚ_k ⁿは下記の式（５７）に示される観測ベクトルである。

Ｈ_zは観測行列であり、その要素は下記の式（５８）で表される。

In this gate inside / outside determination, if the following formula (56) is established, it is determined that association is possible, and if it is not established, it is determined that association is impossible.
If it is determined that the association is possible, the process proceeds to step ST12. If it is determined that the association is impossible, the target observation value is discarded without moving to step ST12.

Here, z _k ⁿ is an observation vector represented by the following formula (57).

H _z is an observation matrix whose elements are represented by the following equation (58).

ｘ_k ^H(j)ハット（−）は仮説Ｈ（ｊ）における予測値であり、上記の式（３４）で得られる。
Ｓ_zは残差共分散行列であり、下記の式（５９）で得られる。

Ｐ_k（−）は予測誤差共分散行列であり、上記の式（３６）で得られる。
また、Ｒ_zは観測行列であり、その要素は下記の式（６０）で表される。

x _k ^{H (j)} hat (−) is a predicted value in hypothesis H (j), and is obtained by the above equation (34).
S _z is a residual covariance matrix, and is obtained by the following equation (59).

P _k (−) is a prediction error covariance matrix, and is obtained by the above equation (36).
R _z is an observation matrix whose elements are represented by the following equation (60).

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、レーダ１から得られる目標の観測値であるビート周波数を用いて、目標の運動諸元の推定値の初期値を算出する初期値算出部１１と、初期値算出部１１により推定値の初期値が算出された後、レーダ１により観測されたビート周波数を受ける毎に、そのビート周波数を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新するビート周波数フィルタ処理部１２と、レーダ１から目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受ける毎に、現時点での運動諸元の推定値を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施し、ゲート外にあるＰＲＩ内距離を破棄するＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４と、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出し、１以上の仮説の中で、信頼度が高い仮説を採択する推定値仮説生成部１５と、推定値仮説生成部１５により採択された仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新するＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６とを備えるように構成したので、ビート周波数だけでなく、アンビギュイティが解消されたＰＲＩ内距離が利用されて目標の運動諸元が推定されるようになり、その結果、運動諸元の推定精度が向上している目標追尾装置が得られる効果がある。   As is apparent from the above, according to the first embodiment, the initial value calculation for calculating the initial value of the estimated value of the target motion using the beat frequency that is the target observation value obtained from the radar 1 is performed. After the initial value of the estimated value is calculated by the unit 11 and the initial value calculating unit 11, each time the beat frequency observed by the radar 1 is received, the estimated value of the motion specifications at the present time is used using the beat frequency. Each time the beat frequency filter processing unit 12 for updating the signal is received and the distance within the PRI, which is the target observation value, is received from the radar 1, the estimated value of the motion data at the present time is used to determine whether the PRI distance is inside or outside the gate. A PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 that discards the PRI internal distance outside the gate, and an estimated value hypothesis for each PRI internal distance determined by the PRI internal gate internal / external determination unit 14 Then, the reliability of the hypothesis is calculated, and an estimated value hypothesis generating unit 15 that adopts a hypothesis having a high reliability among one or more hypotheses, and a hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generating unit 15 Since it is configured to include the PRI intra-distance filter processing unit 16 that updates the estimated value of the motion parameters at the present time using the PRI intra-distance, not only the beat frequency but also the PRI ambiguity is eliminated. The distance is used to estimate the motion specification of the target, and as a result, there is an effect that a target tracking device with improved estimation accuracy of the motion specification can be obtained.

即ち、この実施の形態１では、ＰＲＩ内距離の候補の選択について複数の仮説を生成し、それらの仮説の信頼度に応じて絞り込みながらＰＲＩ距離の候補の特定を行うので、候補選択を誤る可能性が低減される。その結果、ＰＲＩ内距離の観測情報を推定に使うことができ、ビート周波数のみで推定する場合と比べて推定精度が大幅に向上する。   That is, in the first embodiment, a plurality of hypotheses are generated for selection of the PRI distance candidates, and the PRI distance candidates are specified while being narrowed down according to the reliability of these hypotheses. Is reduced. As a result, the observation information of the distance in the PRI can be used for estimation, and the estimation accuracy is greatly improved as compared with the case of estimation using only the beat frequency.

実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２による目標追尾装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
推定値収束判定部１７は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値が収束しているか否かを判定し、その推定値が収束していれば、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離を推定値仮説生成部１５に与える処理を実施する。なお、推定値収束判定部１７は推定値収束判定手段を構成している。 Embodiment 2. FIG.
FIG. 7 is a block diagram showing a target tracking apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
The estimated value convergence determination unit 17 is constituted by, for example, a semiconductor integrated circuit on which a CPU is mounted, a one-chip microcomputer, or the like, and an estimated value of the current motion specification stored in the estimation result storage unit 13 is stored. Processing for determining whether or not convergence has occurred, and if the estimated value has converged, processing for providing the estimated value hypothesis generating unit 15 with the PRI distance determined to be within the gate by the PRI internal distance gate internal / external determining unit 14 To implement. The estimated value convergence determination unit 17 constitutes estimated value convergence determination means.

図７の例では、目標追尾装置の構成要素である初期値算出部１１、ビート周波数フィルタ処理部１２、推定結果格納部１３、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４、推定値仮説生成部１５、ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６及び推定値収束判定部１７のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、目標追尾装置がコンピュータで構成されていてもよい。
目標追尾装置がコンピュータで構成されている場合、初期値算出部１１、ビート周波数フィルタ処理部１２、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４、推定値仮説生成部１５、ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６及び推定値収束判定部１７の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図８〜図１１はこの発明の実施の形態２による目標追尾装置の処理内容を示すフローチャートである。 In the example of FIG. 7, the initial value calculation unit 11, the beat frequency filter processing unit 12, the estimation result storage unit 13, the PRI distance gate inside / outside determination unit 14, the estimated value hypothesis generation unit 15, which are components of the target tracking device. Although it is assumed that each of the inner distance filter processing unit 16 and the estimated value convergence determination unit 17 is configured by dedicated hardware, the target tracking device may be configured by a computer.
When the target tracking device is configured by a computer, the initial value calculation unit 11, the beat frequency filter processing unit 12, the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14, the estimated value hypothesis generation unit 15, the PRI internal distance filter processing unit 16, and the estimation A program describing the processing contents of the value convergence determination unit 17 may be stored in the memory of a computer, and the CPU of the computer may execute the program stored in the memory.
8 to 11 are flowcharts showing the processing contents of the target tracking device according to the second embodiment of the present invention.

次に動作について説明する。
最初に、目標追尾装置２における追尾処理の開始当初（最初の数サンプリング時刻）の処理内容を説明する。
以下、この実施の形態２では、上記実施の形態１と同様に、カルマンフィルタの状態変数が距離と距離変化率の２つの諸元から成る例を説明する。状態遷移モデル及び観測モデルも上記実施の形態１と同様であるとする。 Next, the operation will be described.
First, processing contents at the beginning (first several sampling times) of the tracking process in the target tracking device 2 will be described.
Hereinafter, in the second embodiment, as in the first embodiment, an example will be described in which the state variable of the Kalman filter is composed of two parameters, a distance and a distance change rate. It is assumed that the state transition model and the observation model are the same as those in the first embodiment.

まず、初期値算出部１１は、レーダ１から観測値として、第１サンプリング時刻のビート周波数と、第２サンプリング時刻のビート周波数が入力されると、それらのビート周波数を用いて、目標の運動諸元（目標までの距離、目標の速度）の推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’を算出するとともに、その推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’を算出する（図８のステップＳＴ２１）。

この初期値の算出方法は、従来技術における初期値の算出方法と同等である。
なお、初期値算出部１１により算出された推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’及び推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’は推定結果格納部１３に格納される。 First, when the beat frequency at the first sampling time and the beat frequency at the second sampling time are input as observation values from the radar 1, the initial value calculation unit 11 uses these beat frequencies to perform various target motions. The initial value x ₁ hat (+) ′ of the original (distance to target, target speed) is calculated, and the initial value P ₁ (+) ′ of the estimated error covariance is calculated (FIG. 8). Step ST21).

This initial value calculation method is equivalent to the initial value calculation method in the prior art.
The initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value calculated by the initial value calculating unit 11 and the initial value P ₁ (+) ′ of the estimated error covariance are stored in the estimated result storage unit 13.

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、レーダ１から目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受けると、初期値算出部１１により算出された推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’及び推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施することで、ＰＲＩ内距離の候補の絞り込みを行う（ステップＳＴ２２）。
目標の観測値であるＰＲＩ内距離は、下記の式（６２）で表される。

ここで、ｒｐｒｉ₁はＰＲＩ内距離の候補の中で最短の距離、ΔＲｐｒｉはパルス間隔によって定まる折り返し幅である。 When the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 receives the PRI internal distance, which is a target observation value, from the radar 1, the initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value calculated by the initial value calculating unit 11 and the estimation error are calculated. By using the initial value P ₁ (+) ′ of the covariance, the PRI internal distance candidates are narrowed down by performing the internal / external determination of the PRI internal distance (step ST22).
The distance within the PRI, which is the target observation value, is expressed by the following formula (62).

Here, rpri ₁ is the shortest distance among the PRI distance candidates, and ΔRpri is the folding width determined by the pulse interval.

ゲート内外判定は下記の式（６３）の成否により決定され、無限個のＰＲＩ内距離の候補の中から、式（６３）が成立するＰＲＩ内距離はゲート内にあると判定されて、推定値仮説生成部１５に出力されるが、式（６３）が成立しないＰＲＩ内距離はゲート外にあると判定されて破棄される。

式（６３）において、Ｓ_RはＰＲＩ内距離に関する残差共分散行列であり、下記の式（６４）で算出される。

ここで、Ｈ_RpriはＰＲＩ内距離の観測行列、Ｒ_RpriはＰＲＩ内距離の観測誤差共分散行列であり、下記の式（６５）に示す観測モデルを前提とする。

The inside / outside determination of the gate is determined based on the success or failure of the following expression (63), and it is determined from the infinite number of PRI internal distance candidates that the PRI internal distance satisfying the expression (63) is within the gate, and the estimated value Although it is output to the hypothesis generation unit 15, the in-PRI distance that does not hold Equation (63) is determined to be outside the gate and discarded.

In the equation (63), S _R is a residual covariance matrix regarding the distance in the PRI, and is calculated by the following equation (64).

Here, H _Rpri is an observation matrix of PRI internal distance, R _Rpri is an observation error covariance matrix of PRI internal distance, and an observation model shown in the following equation (65) is assumed.

観測行列Ｈ_Rpriは、下記の式（６６）で表される。

また、ｅ_Rpriは無限個のＰＲＩ内距離の候補の中から、ＰＲＩ内距離が折り返し回数の誤りなく選択された場合のＰＲＩ内距離の観測誤差であり、その共分散Ｒ_Rpriがパラメータとして事前に与えられる。

The observation matrix H _Rpri is expressed by the following equation (66).

Moreover, e _Rpri is an observation error of the PRI internal distance when the PRI internal distance is selected from an infinite number of PRI internal distance candidates without error in the number of loopbacks, and its covariance R _Rpri is used as a parameter in advance. Given.

推定値収束判定部１７は、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値の収束度合いを判定する（ステップＳＴ２３）。
この推定値が十分に収束していれば、レーダ１の観測値であるＰＲＩ内距離の候補の絞込みが十分であるが、収束が不十分であれば、ＰＲＩ内距離の候補が十分に絞り込められておらず、そのＰＲＩ内距離の候補を使用して追尾処理を実施すると、後段の準最適化処理で正しい仮説を棄却してしまう危険性が高くなる。 The estimated value convergence determination unit 17 determines the degree of convergence of the estimated value of the motion specification at the current time stored by the estimation result storage unit 13 (step ST23).
If this estimated value has sufficiently converged, the candidate for the PRI distance, which is the observation value of the radar 1, is sufficient, but if the convergence is insufficient, the candidate for the PRI distance is sufficiently narrowed. If the tracking process is performed using the PRI distance candidate, the risk of rejecting the correct hypothesis in the subsequent quasi-optimization process increases.

推定値収束判定部１７は、下記の（１）又は（２）に該当する場合、推定値が十分に収束していると判定する。
（１）ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の個数が閾値Ｍ_priより少なければ、推定値が十分に収束していると判定する。
（２）初期値算出部１１により算出された推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’の固有値の最大値が閾値ｅｉｇ_thより小さければ、推定値が十分に収束していると判定する。
ただし、閾値Ｍ_pri，閾値ｅｉｇ_thは事前に設定されるパラメータである。
なお、上記の（２）による判定は、ステップＳＴ２１における「ビート周波数による初期値の算出処理」の直後に実施することができるため、処理の実施手順は、図９のようになる。 The estimated value convergence determination unit 17 determines that the estimated value has sufficiently converged when the following (1) or (2) is satisfied.
(1) If the number of PRI internal distances determined by the internal / external PRI gate determination unit 14 to be within the gate is less than the threshold value M _pri, it is determined that the estimated value has sufficiently converged.
(2) If the maximum eigenvalue of the initial value P ₁ (+) ′ of the estimated error covariance calculated by the initial value calculator 11 is smaller than the threshold eig _th, it is determined that the estimated value has sufficiently converged. .
However, the threshold value M _pri and the threshold value eig _th are parameters set in advance.
Note that the determination according to the above (2) can be performed immediately after the “initial value calculation processing based on the beat frequency” in step ST21, so the processing procedure is as shown in FIG.

推定値収束判定部１７により推定値が十分に収束していると判定された場合、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離を推定値仮説生成部１５に与えられるが、推定値収束判定部１７により推定値が十分に収束していないと判定された場合（ステップＳＴ２４）、ステップＳＴ２５の「推定値出力」に移行し、現時点の推定値ｘ₁ ¹ハット（＋）’，Ｐ₁（＋）’が目標追尾装置の最終推定値ｘ₁ ¹ハット（＋），Ｐ₁（＋）として出力され、現サンプリング時刻の処理を終了する。

なお、この時点では、ＰＲＩ内距離の観測値が推定処理に使用されていないため、仮説の数は唯一つである。 When the estimated value convergence determination unit 17 determines that the estimated value has sufficiently converged, the PRI internal distance determined by the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 to the estimated value hypothesis generating unit 15 If the estimated value convergence determining unit 17 determines that the estimated value is not sufficiently converged (step ST24), the process proceeds to “estimated value output” in step ST25, and the current estimated value x ₁ ¹ hat (+) ′, P ₁ (+) ′ are output as final estimated values x ₁ ¹ hat (+), P ₁ (+) of the target tracking device, and the processing of the current sampling time is terminated.

At this time, since the observed value of the PRI distance is not used for the estimation process, the number of hypotheses is only one.

推定値仮説生成部１５は、推定値収束判定部１７により推定値が十分に収束していると判定された場合、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出する（ステップＳＴ２６）。
この段階では、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の数だけ仮説が生成され、各仮説の信頼度γ_1,iは、下記の式（７０）で算出される。

式（７０）式では、ｉ番目の仮説がＰＲＩ内距離の観測値としてＲｐｒｉ₁ ⁿを選択していることを前提としている。 When the estimated value hypothesis generating unit 15 determines that the estimated value has sufficiently converged by the estimated value convergence determining unit 17, the PRI internal distance determined to be within the gate by the PRI internal distance gate internal / external determining unit 14. A hypothesis of an estimated value is generated every time, and the reliability of the hypothesis is calculated (step ST26).
At this stage, hypotheses are generated by the number of PRI internal distances determined to be within the gate by the PRI internal gate internal / external determination unit 14, and the reliability γ _{1, i} of each hypothesis is expressed by the following equation (70). Calculated.

In the equation (70), it is assumed that the i-th hypothesis selects Rpri ₁ ⁿ as the observed value of the PRI distance.

推定値仮説生成部１５は、各仮説の信頼度γ_1,iを算出すると、その信頼度γ_1,iに基づいて目標追尾装置の処理能力に見合った数の仮説を採択し、採択されなかった仮説を破棄する（ステップＳＴ２７）。
例えば、信頼度γ_1,iが高い上位Ｎ個の仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法や、信頼度γ_1,iが所定の閾値より高い仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法などが考えられる。 When the estimated value hypothesis generation unit 15 calculates the reliability γ _{1, i} of each hypothesis, the hypothesis generation unit 15 adopts a number of hypotheses corresponding to the processing capability of the target tracking device based on the reliability γ _{1, i} , and is not adopted. The hypothesis is discarded (step ST27).
For example, a method of leaving the top N hypotheses with high reliability γ _{1, i} and discarding other hypotheses, or a hypothesis other than the remaining hypotheses with reliability γ _{1, i} higher than a predetermined threshold A method of discarding the URL can be considered.

ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６は、推定値仮説生成部１５により採択された仮説毎に、当該仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、下記の式（７１）（７２）に示すように、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（初期値算出部１１により算出された推定値の初期値ｘ₁ハット（＋）’、推定誤差共分散の初期値Ｐ₁（＋）’）を更新する（ステップＳＴ２８）。

ここで、Ｉは単位行列、Ｋ₁はカルマンゲインであり、下記の式（７３）で算出される。

For each hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generation unit 15, the PRI intra-distance filter processing unit 16 uses the PRI intra-distance related to the hypothesis, as shown in the following formulas (71) and (72). Estimated values of the current motion parameters stored in the storage unit 13 (initial value x ₁ hat (+) ′ of the estimated value calculated by the initial value calculating unit 11), initial value P ₁ of estimated error covariance ( +) ′) Is updated (step ST28).

Here, I is a unit matrix, K ₁ is a Kalman gain, and is calculated by the following equation (73).

以上が最初の２サンプリング時刻の観測値での処理である。
以降のサンプリング時刻では、１サンプリング時刻の観測値毎に処理する。
ビート周波数フィルタ処理部１２は、初期値算出部１１により初期値が算出された後、レーダ１により観測されたビート周波数ｆｂ_kを受ける毎に、そのビート周波数ｆｂ_kを用いて、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値を更新し、更新後の推定値を推定結果格納部１３に格納する。 The above is the processing with the observed values at the first two sampling times.
At subsequent sampling times, processing is performed for each observation value at one sampling time.
Beat frequency filter processing unit 12, after the initial value is calculated by the initial value calculation unit 11, each receiving a beat frequency fb _k observed by the radar 1, by using the beat frequency fb _k, estimation result storage unit 13, the estimated value of the current motion specification stored in 13 is updated, and the updated estimated value is stored in the estimation result storage unit 13.

即ち、ビート周波数フィルタ処理部１２は、下記の式（７４）に示すように、レーダ１により観測されたビート周波数ｆｂ_kと、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（初期値算出部１１により算出された初期推定値、または、ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６により更新された推定値）との相関判定を行う（図１０のステップＳＴ３１）。

ここで、Ｈ（ｊ）は仮説の番号、ｘ_k ^H(j)ハット（−）は仮説Ｈ（ｊ）における予測値であり、下記の式（７５）で算出される。

また、Ｓ_fbは残差共分散行列であり、下記の式（７６）で算出される。

ここで、Ｐ_k（−）は予測誤差共分散行列であり、下記の式（７７）で算出される。

That is, the beat frequency filter processing unit 12, as shown in the following formula (74), represents the beat frequency fb _k observed by the radar 1 and the current motion specifications stored by the estimation result storage unit 13. A correlation is determined with the estimated value (the initial estimated value calculated by the initial value calculating unit 11 or the estimated value updated by the in-PRI distance filter processing unit 16) (step ST31 in FIG. 10).

Here, H (j) is a hypothesis number, and x _k ^{H (j)} hat (−) is a predicted value in hypothesis H (j), and is calculated by the following equation (75).

S _fb is a residual covariance matrix and is calculated by the following equation (76).

Here, P _k (−) is a prediction error covariance matrix, and is calculated by the following equation (77).

ビート周波数フィルタ処理部１２は、式（７４）が成立していなければ、そのビート周波数ｆｂ_kはゲート外にあると判定して、そのビート周波数ｆｂ_kを破棄する。
一方、式（７４）が成立していれば、そのビート周波数ｆｂ_kはゲート内にあると判定し、下記の式（７８）（７９）に示すように、そのビート周波数ｆｂ_kを用いて、推定結果格納部１３により格納されている各仮説の推定値であるｘ_k ^H(j)ハット（−），Ｐ_k（−）を更新し、更新後の推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’を推定結果格納部１３に格納する（ステップＳＴ３２）。

ここで、Ｉは単位行列、Ｋ_k’はカルマンゲインであり、下記の式（８０）で算出される。

If the expression (74) is not established, the beat frequency filter processing unit 12 determines that the beat frequency fb _k is outside the gate, and discards the beat frequency fb _k .
On the other hand, if Expression (74) is established, it is determined that the beat frequency fb _k is in the gate, and using the beat frequency fb _k as shown in Expressions (78) and (79) below, The estimated values x _k ^{H (j)} hat (−) and P _k (−) stored in the estimation result storage unit 13 are updated, and the updated estimated value x _k ^{H (j)} hat ( +) ′, P _k (+) ′ are stored in the estimation result storage unit 13 (step ST32).

Here, I is a unit matrix, K _k ′ is a Kalman gain, and is calculated by the following equation (80).

ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４は、レーダ１から目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受けると、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（ビート周波数フィルタ処理部１２により更新された推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’）を用いて、そのＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施することで、ＰＲＩ内距離の候補の絞り込みを行う（ステップＳＴ３３）。
ゲート内外判定は下記の式（８１）の成否により決定され、式（８１）が成立するＰＲＩ内距離はゲート内にあると判定されて、推定値仮説生成部１５に出力されるが、式（８１）が成立しないＰＲＩ内距離はゲート外にあると判定されて破棄される。

ここで、Ｓ_RはＰＲＩ内距離に関する残差共分散行列であり、下記の式（８２）で算出される。

式（８２）において、Ｐ_k（＋）’はビート周波数フィルタ処理部１２により更新された推定値ｘ_k ^H(j)ハット（＋）’の平滑誤差共分散行列である。
また、Ｈ_RpriはＰＲＩ内距離の観測行列、Ｒ_RpriはＰＲＩ内距離の観測誤差共分散行列であり、下記の式（８３）に示す観測モデルにより算出される。

Upon receiving the PRI internal distance, which is the target observation value, from the radar 1, the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 estimates the current motion parameters stored in the estimation result storage unit 13 (beat frequency filter processing). By using the estimated value x _k ^{H (j)} hat (+) ′, P _k (+) ′) updated by the unit 12, the PRI internal distance candidate is determined by performing the gate internal / external determination of the PRI internal distance. Is narrowed down (step ST33).
The inside / outside determination of the gate is determined by the success or failure of the following expression (81), and it is determined that the PRI distance within which the expression (81) is satisfied is within the gate and is output to the estimated value hypothesis generation unit 15. It is determined that the PRI inner distance that does not hold 81) is outside the gate and is discarded.

Here, S _R is a residual covariance matrix relating to the distance within PRI, and is calculated by the following equation (82).

In Expression (82), P _k (+) ′ is a smoothing error covariance matrix of the estimated value x _k ^{H (j)} hat (+) ′ updated by the beat frequency filter processing unit 12.
H _Rpri is an observation matrix of PRI distance, R _Rpri is an observation error covariance matrix of PRI distance, and is calculated by the observation model shown in the following equation (83).

観測行列Ｈ_Rpriは、下記の式（８４）で表される。

また、ｅ_RpriはＰＲＩ内距離の候補の中から、ＰＲＩ内距離が折り返し回数の誤りなく選択された場合のＰＲＩ内距離の観測誤差であり、その共分散Ｒ_Rpriがパラメータとして事前に与えられる。

The observation matrix H _Rpri is expressed by the following equation (84).

Further, e _Rpri is an observation error of the PRI internal distance when the PRI internal distance is selected from the candidates for the PRI internal distance without error in the number of loopbacks, and the covariance R _Rpri is given in advance as a parameter.

推定値収束判定部１７は、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値の収束度合いを判定する（ステップＳＴ３４）。
この推定値が十分に収束していれば、レーダ１の観測値であるＰＲＩ内距離の候補の絞込みが十分であるが、収束が不十分であれば、ＰＲＩ内距離の候補が十分に絞り込められておらず、そのＰＲＩ内距離の候補を使用して追尾処理を実施すると、後段の準最適化処理で正しい仮説を棄却してしまう危険性が高くなる。 The estimated value convergence determination unit 17 determines the degree of convergence of the estimated values of the motion specifications stored at this time in the estimation result storage unit 13 (step ST34).
If this estimated value has sufficiently converged, the candidate for the PRI distance, which is the observation value of the radar 1, is sufficient, but if the convergence is insufficient, the candidate for the PRI distance is sufficiently narrowed. If the tracking process is performed using the PRI distance candidate, the risk of rejecting the correct hypothesis in the subsequent quasi-optimization process increases.

推定値収束判定部１７は、下記の（１）又は（２）に該当する場合、推定値が十分に収束していると判定する。
（１）ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の個数が閾値Ｍ_priより少なければ、推定値が十分に収束していると判定する。
（２）ビート周波数フィルタ処理部１２により算出された誤差共分散行列Ｐ_k（＋）’の固有値の最大値が閾値ｅｉｇ_thより小さければ、推定値が十分に収束していると判定する。
ただし、閾値Ｍ_pri，閾値ｅｉｇ_thは事前に設定されるパラメータである。
なお、上記の（２）による判定は、ステップＳＴ３２における「ビート周波数の平滑処理」の直後に実施することができるため、処理の実施手順は、図１１のようになる。 The estimated value convergence determination unit 17 determines that the estimated value has sufficiently converged when the following (1) or (2) is satisfied.
(1) If the number of PRI internal distances determined by the internal / external PRI gate determination unit 14 to be within the gate is less than the threshold value M _pri, it is determined that the estimated value has sufficiently converged.
(2) If the maximum eigenvalue of the error covariance matrix P _k (+) ′ calculated by the beat frequency filter processing unit 12 is smaller than the threshold eig _th, it is determined that the estimated value has sufficiently converged.
However, the threshold value M _pri and the threshold value eig _th are parameters set in advance.
Since the determination according to the above (2) can be performed immediately after the “beat frequency smoothing process” in step ST32, the execution procedure of the process is as shown in FIG.

推定値収束判定部１７により推定値が十分に収束していると判定された場合、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離を推定値仮説生成部１５に与えられるが、推定値収束判定部１７により推定値が十分に収束していないと判定された場合（ステップＳＴ３５）、ステップＳＴ３６の「推定値出力」に移行し、現時点の推定値ｘ_k ¹ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’が目標追尾装置の最終推定値ｘ_k ¹ハット（＋），Ｐ_k（＋）として出力され、現サンプリング時刻の処理を終了する。

When the estimated value convergence determination unit 17 determines that the estimated value has sufficiently converged, the PRI internal distance determined by the PRI internal distance gate internal / external determination unit 14 to the estimated value hypothesis generating unit 15 If the estimated value convergence determining unit 17 determines that the estimated value has not sufficiently converged (step ST35), the process proceeds to “estimated value output” in step ST36, and the current estimated value x _k ¹ hat (+) ′, P _k (+) ′ are output as final estimated values x _k ¹ hat (+), P _k (+) of the target tracking device, and the processing at the current sampling time is terminated.

推定値仮説生成部１５は、推定値収束判定部１７により推定値が十分に収束していると判定された場合、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、その仮説の信頼度を算出する（ステップＳＴ３７）。
この段階では、ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部１４によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の数だけ仮説が生成され、各仮説の信頼度γ_k,iは、下記の式（８８）で算出される。

ここでは、現サンプリング時刻ｋのｉ番目の仮説Ｈ（ｉ）におけるサンプリング時刻ｋ−１の親仮説をＨ（ｊ）としている。つまり、この時刻の仮説の信頼度は、親仮説の信頼度に現サンプリング時刻のＰＲＩ内距離に関する尤度を積算することにより得られる。 When the estimated value hypothesis generating unit 15 determines that the estimated value has sufficiently converged by the estimated value convergence determining unit 17, the PRI internal distance determined to be within the gate by the PRI internal distance gate internal / external determining unit 14. A hypothesis of an estimated value is generated every time, and the reliability of the hypothesis is calculated (step ST37).
At this stage, hypotheses are generated by the number of PRI internal distances determined to be in the gate by the PRI internal gate internal / external determination unit 14, and the reliability γ _{k, i} of each hypothesis is expressed by the following equation (88). Calculated.

Here, the parent hypothesis at the sampling time k−1 in the i-th hypothesis H (i) at the current sampling time k is H (j). That is, the reliability of the hypothesis at this time is obtained by adding the likelihood related to the distance in the PRI at the current sampling time to the reliability of the parent hypothesis.

推定値仮説生成部１５は、各仮説の信頼度γ_k,iを算出すると、その信頼度γ_k,iに基づいて目標追尾装置の処理能力に見合った数の仮説を採択し、採択されなかった仮説を破棄する（ステップＳＴ３８）。
例えば、信頼度γ_k,iが高い上位Ｎ個の仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法や、信頼度γ_k,iが所定の閾値より高い仮説を残して、それ以外の仮説を破棄する方法などが考えられる。 When the estimated value hypothesis generation unit 15 calculates the reliability γ _{k, i} of each hypothesis, the hypothesis generation unit 15 adopts a number of hypotheses corresponding to the processing capability of the target tracking device based on the reliability γ _{k, i} and is not adopted. The hypothesis is discarded (step ST38).
For example, a method of leaving the top N hypotheses with high reliability γ _{k, i} and discarding other hypotheses, or a hypothesis other than the remaining hypotheses with reliability γ _{k, i} higher than a predetermined threshold A method of discarding the URL can be considered.

ＰＲＩ内距離フィルタ処理部１６は、推定値仮説生成部１５により採択された仮説毎に、当該仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、下記の式（８９）（９０）に示すように、推定結果格納部１３により格納されている現時点での運動諸元の推定値（ビート周波数フィルタ処理部１２により更新された推定値ｘ_k ^H(i)ハット（＋）’，Ｐ_k（＋）’）を更新する（ステップＳＴ３９）。

ここで、Ｉは単位行列、Ｋ_kはカルマンゲインであり、下記の式（９１）で算出される。

For each hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generation unit 15, the PRI intra-distance filter processing unit 16 uses the PRI intra-distance related to the hypothesis, as shown in the following equations (89) and (90), The estimated values of the motion parameters at the current time stored in the storage unit 13 (estimated values x _k ^{H (i)} hat (+) ′, P _k (+) ′ updated by the beat frequency filter processing unit 12) are used. Update (step ST39).

Here, I is a unit matrix, K _k is a Kalman gain, and is calculated by the following equation (91).

この実施の形態２では、上記実施の形態１と同様に、ＰＲＩ内距離の候補の選択について複数の仮説を生成し、それらの仮説を信頼度に応じて絞り込みながら候補の特定を行うことを前提とするが、レーダ１の観測値であるビート周波数の推定値の精度に応じて、レーダ１の観測値であるＰＲＩ内距離の利用を決定しているので、候補選択を誤る危険性が上記実施の形態１より更に低減される。また、処理負荷についても上記実施の形態１より削減される。   In the second embodiment, as in the first embodiment, it is assumed that a plurality of hypotheses are generated for selection of candidates for the distance within the PRI, and the candidates are specified while narrowing down the hypotheses according to the reliability. However, since the use of the PRI internal distance that is the observation value of the radar 1 is determined in accordance with the accuracy of the estimated value of the beat frequency that is the observation value of the radar 1, there is a risk of erroneous selection of candidates as described above. This is further reduced from the first form. Also, the processing load is reduced from that of the first embodiment.

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。   In the present invention, within the scope of the invention, any combination of the embodiments, or any modification of any component in each embodiment, or omission of any component in each embodiment is possible. .

１ レーダ、２ 目標追尾装置、１１ 初期値算出部（初期値算出手段）、１２ ビート周波数フィルタ処理部（第１の推定値更新手段）、１３ 推定結果格納部、１４ ＰＲＩ内距離ゲート内外判定部（ゲート内外判定手段）、１５ 推定値仮説生成部（推定値仮説生成手段）、１６ ＰＲＩ内距離フィルタ処理部（第２の推定値更新手段）、１７ 推定値収束判定部（推定値収束判定手段）。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Radar, 2 target tracking apparatus, 11 Initial value calculation part (initial value calculation means), 12 Beat frequency filter process part (1st estimated value update means), 13 Estimation result storage part, 14 PRI internal distance gate inside / outside determination part (Gate inside / outside determining means), 15 estimated value hypothesis generating section (estimated value hypothesis generating means), 16 PRI internal distance filter processing section (second estimated value updating means), 17 estimated value convergence determining section (estimated value convergence determining means) ).

Claims (8)

レーダから得られる目標の観測値であるビート周波数を用いて、上記目標の運動諸元の推定値の初期値を算出する初期値算出手段と、上記初期値算出手段により推定値の初期値が算出された後、上記レーダにより観測されたビート周波数を受ける毎に、上記ビート周波数を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新する第１の推定値更新手段と、上記レーダから目標の観測値であるＰＲＩ内距離を受ける毎に、現時点での運動諸元の推定値を用いて、上記ＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施し、ゲート外にあるＰＲＩ内距離を破棄するゲート内外判定手段と、上記ゲート内外判定手段によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離毎に推定値の仮説を生成して、上記仮説の信頼度を算出し、１以上の仮説の中で、信頼度が高い仮説を採択する推定値仮説生成手段と、上記推定値仮説生成手段により採択された仮説に係るＰＲＩ内距離を用いて、現時点での運動諸元の推定値を更新する第２の推定値更新手段とを備えた目標追尾装置。   An initial value calculation means for calculating an initial value of an estimated value of the target motion specifications using a beat frequency which is a target observation value obtained from a radar, and an initial value of the estimated value is calculated by the initial value calculation means. After that, each time the beat frequency observed by the radar is received, a first estimated value updating means for updating an estimated value of the current motion specification using the beat frequency, Each time the PRI internal distance, which is an observed value, is received, using the estimated value of the motion specifications at the present time, the internal / external determination of the PRI internal distance is performed, and the internal / external PRI determination that discards the PRI internal distance outside the gate is discarded. And a hypothesis of an estimated value for each PRI distance determined to be inside the gate by the gate inside / outside determination means, and calculating the reliability of the hypothesis, Take a high hypothesis Estimated value hypothesis generating means, and second estimated value update means for updating the estimated value of the motion parameters at the present time using the distance in the PRI related to the hypothesis adopted by the estimated value hypothesis generating means. Target tracking device. 初期値算出手段は、目標の観測値である最初のサンプリング時刻におけるビート周波数と、次のサンプリング時刻におけるビート周波数との差が、上記目標の最大速度から算出されるビート周波数の差の最大変化より小さい場合に限り、上記目標の観測値であるビート周波数を用いて、推定値の初期値を算出することを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。   The initial value calculation means determines that the difference between the beat frequency at the first sampling time, which is the target observation value, and the beat frequency at the next sampling time is greater than the maximum change in the difference between the beat frequencies calculated from the target maximum speed. 2. The target tracking device according to claim 1, wherein an initial value of the estimated value is calculated using a beat frequency that is the observed value of the target only when the target value is small. ゲート内外判定手段は、レーダから得られる目標の観測値である角度情報を用いて、目標の距離変化率を算出し、上記目標の距離変化率と現時点での運動諸元の推定値における距離変化率の成分との照合判定を実施して、所定の関係が認められなければ、ＰＲＩ内距離のゲート内外判定を実施して、上記ＰＲＩ内距離がゲート内にあると判定しても、上記ＰＲＩ内距離を破棄することを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。   The gate inside / outside determination means calculates the distance change rate of the target using the angle information that is the target observation value obtained from the radar, and the distance change between the target distance change rate and the estimated value of the motion parameters at the present time. Even if the comparison with the rate component is performed and a predetermined relationship is not recognized, the PRI internal distance inside / outside determination is performed, and the PRI internal distance is determined to be within the gate. The target tracking device according to claim 1, wherein the inner distance is discarded. 推定値仮説生成手段は、前サンプリング時刻における仮説の信頼度に対して、照合の尤度を積算することで、現サンプリング時刻における仮説の信頼度を算出することを特徴とする請求項３記載の目標追尾装置。   The estimated value hypothesis generation means calculates the reliability of the hypothesis at the current sampling time by integrating the likelihood of matching with the reliability of the hypothesis at the previous sampling time. Target tracking device. ゲート内外判定手段は、ＰＲＩ内距離とビート周波数からなる２次元の観測値のゲート内外判定を実施し、ゲート外にある観測値を破棄することを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。   2. The target tracking device according to claim 1, wherein the gate inside / outside determination means performs a gate inside / outside determination of a two-dimensional observation value comprising a PRI internal distance and a beat frequency, and discards the observation value outside the gate. 運動諸元の推定値が収束しているか否かを判定し、上記推定値が収束していれば、ゲート内外判定手段によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離を推定値仮説生成手段に与える推定値収束判定手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の目標追尾装置。   It is determined whether or not the estimated value of the motion specification has converged, and if the estimated value has converged, the within-PRI distance determined by the gate inside / outside determining means as the estimated value hypothesis generating means 6. The target tracking device according to claim 1, further comprising an estimated value convergence judging means for giving. 推定値収束判定手段は、ゲート内外判定手段によりゲート内にあると判定されたＰＲＩ内距離の個数が所定の閾値より少なければ、推定値が収束していると判定することを特徴とする請求項６記載の目標追尾装置。   The estimated value convergence determining means determines that the estimated value has converged if the number of PRI internal distances determined by the inside / outside gate determining means is less than a predetermined threshold. 6. The target tracking device according to 6. 推定値収束判定手段は、第１の推定値更新手段により推定値が更新される際に算出される誤差共分散行列の固有値の最大値が所定の閾値より小さければ、推定値が収束していると判定することを特徴とする請求項６記載の目標追尾装置。   The estimated value convergence judging means converges if the maximum eigenvalue of the error covariance matrix calculated when the estimated value is updated by the first estimated value updating means is smaller than a predetermined threshold value. The target tracking device according to claim 6, wherein the target tracking device is determined.

Images