JP4558600B2 - Wake correlation integration device - Google Patents
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Description
この発明は、レーダと角度センサを搭載するセンサシステムにおいて、各々のセンサで目標の観測値を使って追尾を行った結果得られる航跡が同一の目標であることを判定し、さらに同一と判定された航跡の推定諸元を統合する、航跡相関統合装置に関するものである。特に、各センサの航跡の統合することによって、センサ単独の場合に比べて、より有効なセンサ制御を行うこと、目標情報のより状況認識を行い易い表示をユーザに提供する航跡相関統合装置に関するものである。 In the present invention, in a sensor system equipped with a radar and an angle sensor, it is determined that the wakes obtained as a result of tracking using the observed value of the target by each sensor are the same target, and are further determined to be the same. The present invention relates to a wake correlation integration device that integrates estimated wake parameters. In particular, the present invention relates to a wake correlation integration device that provides a user with a more effective sensor control than the case of a single sensor by providing integration of the wake of each sensor and provides a user with a display that makes it easier to recognize the situation of the target information. It is.
現在、複数センサを用いて目標を観測して追尾する技術については、すでに多くの論文、特許（例えば、特許文献１参照）等の公知文献で取り挙げられており、その装置および方法については、様々な提案がなされていることは周知のところである。その中でも、センサ毎に追尾を行い航跡を統合する航跡相関統合は、処理の簡便さとセンサネットワークで目標追尾を行う場合の通信負荷軽減の面から有益あるとして、広く知られた技術である。 Currently, a technique for observing and tracking a target using a plurality of sensors has already been taken up in many published articles, patents (see, for example, Patent Document 1) and the like, and about the apparatus and method thereof, It is well known that various proposals have been made. Among them, wake correlation integration, in which tracking is performed for each sensor and the wakes are integrated, is a well-known technique because it is useful in terms of simplicity of processing and reduction of communication load when target tracking is performed with a sensor network.
異種センサによる航跡相関統合では、単独のセンサでは得られない観測情報を補い合うことによる効果が得られる。例えば、以下の２つのセンサで追尾を行う場合を想定する。（１）目標の距離、角度、距離変化率の観測値が得られるレーダ
（２）目標の角度が得られる角度センサ
角度センサによる追尾で生成される航跡(角度センサ航跡)は運動諸元として角度、角速度を持っているが、この航跡にレーダの追尾により生成される航跡(レーダ航跡)を統合することより、目標に関する距離情報を得ることができる。この距離情報により、例えば「角度センサで距離が近い目標を優先的に観測する」といった角度センサ航跡のみではできなかったセンサの制御が可能となる。
In the wake correlation integration by different sensors, the effect is obtained by supplementing observation information that cannot be obtained by a single sensor. For example, assume that tracking is performed by the following two sensors. (1) Radar that provides observations of target distance, angle, and rate of change in distance (2) Angle sensor that obtains target angle Wake generated by tracking by angle sensor (angle sensor wake) Although it has an angular velocity, it is possible to obtain distance information regarding the target by integrating a track (radar track) generated by tracking the radar into this track. With this distance information, for example, it is possible to control a sensor that could not be achieved only by the track of the angle sensor, such as “observe a target with a close distance with priority by an angle sensor”.
相関統合処理は、主に以下の２つの処理から成り立っている。
（１）各センサの航跡が追尾している目標の一致、不一致を検査する相関処理
（２）相関処理で同一目標を追尾していると判定された航跡の位置、速度等の運動諸元を統合する統合処理
前者の相関処理は、観測領域に目標が複数存在する場合に、その対応付けの決定方法が、性能を左右する。この対応付けが困難となるのは以下の様な場合である。
・複数の目標が空間上に密集して存在し、１つのレーダ航跡に対して相関がある角度センサ航跡が複数あり、また１つの角度センサ航跡に対して相関があるレーダ航跡が複数ある場合。
・観測可能な空間領域がセンサにより異なり、レーダでは観測されないが、角度センサでは観測される領域に目標が存在する場合。
・観測可能な目標の種類がセンサにより異なり、レーダでは観測されるが、角度センサでは観測されない目標が存在する場合。
上記の様な場合にはセンサ間の航跡の対応が１対１とならないため、どの航跡とどの航跡を統合すればよいのか決定することが困難である。
The correlation integration process mainly includes the following two processes.
(1) Correlation process for inspecting the coincidence and inconsistency of targets tracked by the tracks of each sensor (2) Motion parameters such as the position and speed of the wake determined to be tracking the same target in the correlation process In the correlation process of the former integration process to be integrated, when there are a plurality of targets in the observation area, the method for determining the correspondence affects the performance. This association is difficult in the following cases.
A case where a plurality of targets are densely present in space, there are a plurality of angle sensor tracks correlated with one radar track, and a plurality of radar tracks correlated with one angle sensor track.
• The observable spatial area differs depending on the sensor and is not observed by the radar, but the target exists in the area observed by the angle sensor.
• The types of targets that can be observed differ depending on the sensor, and there are targets that are observed by radar but not by angle sensors.
In such a case, since the correspondence of the wakes between the sensors is not 1: 1, it is difficult to determine which wake and which wake should be integrated.
レーダと角度センサ間で相関処理を行う方式が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。なお、この非特許文献１ではレーダ航跡と角度センサの観測値の相関処理を行う目的で方式の提案が行われているが、レーダ航跡と角度センサ航跡の相関処理にも適用可能である。この方式ではレーダ航跡と角度センサ航跡の組合せについて相関の有無を判定する際に、２つの航跡が共通して持つ諸元である角度推定値を比較し、「２つの航跡は同一目標を追尾した結果である」との仮説を検定する。なお、レーダ航跡と角度センサ航跡の相関処理の場合には、比較する航跡の諸元として角度推定値のみでなく角速度推定値を併用できる。その際に計算された相関の尤度、さらにその尤度と別の航跡との組合せについて計算された相関の尤度との差で、２航跡の相関の有無、すなわち仮説の成否を判定する。上記の非特許文献１で紹介された方式では、相関の尤度に応じて判定レベルを５段階設定している。 A method of performing correlation processing between a radar and an angle sensor has been proposed (see, for example, Non-Patent Document 1). In this Non-Patent Document 1, a method is proposed for the purpose of performing a correlation process between the radar wake and the observation value of the angle sensor, but it can also be applied to a correlation process between the radar wake and the angle sensor wake. In this method, when determining the presence or absence of correlation for the combination of radar track and angle sensor track, the angle estimates, which are the specifications common to the two tracks, are compared, and the two tracks track the same target. Test the hypothesis that it is the result. In the case of the correlation process between the radar track and the angle sensor track, not only the angle estimated value but also the angular velocity estimated value can be used together as specifications of the track to be compared. Based on the likelihood of the correlation calculated at that time, and the difference between the likelihood of the correlation calculated for the combination of the likelihood and another track, the presence or absence of the correlation between the two tracks, that is, the success or failure of the hypothesis is determined. In the method introduced in the above Non-Patent Document 1, five determination levels are set according to the likelihood of correlation.
この非特許文献１で示されている方式を相関処理に適用した、航跡相関統合装置の従来方式の処理手順を以下に説明する。図１２は、従来の航跡相関統合装置の構成を示すブロック図であり、図１３は、従来の航跡相関統合装置の動作を示すフローチャートである。 The processing procedure of the conventional method of the wake correlation integration apparatus in which the method shown in Non-Patent Document 1 is applied to the correlation processing will be described below. FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a conventional wake correlation integration apparatus, and FIG. 13 is a flowchart showing an operation of the conventional wake correlation integration apparatus.
フローチャートに従って処理手順を説明する。まず、ステップ９０１の「１対１航跡相関」で、航跡相関部１０が、航跡間の各センサで生成された航跡の全ての組合せについて、相関の尤度の計算を行う。
The processing procedure will be described according to the flowchart. First, in “one-to-one track correlation” in
例えば、図１４の様に、レーダで生成された航跡（○印）がＲ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５の５個、角度センサで生成された航跡（△印）がＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５の５個の存在する場合、以下の２５通りの組合せがある。
（Ｒ１，Ａ１）、（Ｒ１，Ａ２）、（Ｒ１，Ａ３）、（Ｒ１，Ａ４）、（Ｒ１，Ａ５）、（Ｒ２，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ２）、（Ｒ２，Ａ３）、（Ｒ２，Ａ４）、（Ｒ２，Ａ５）、（Ｒ３，Ａ１）、（Ｒ３，Ａ２）、（Ｒ３，Ａ３）、（Ｒ３，Ａ４）、（Ｒ３，Ａ５）、（Ｒ４，Ａ１）、（Ｒ４，Ａ２）、（Ｒ４，Ａ３）、（Ｒ４，Ａ４）、（Ｒ４，Ａ５）、（Ｒ５，Ａ１）、（Ｒ５，Ａ２）、（Ｒ５，Ａ３）、（Ｒ５，Ａ４）、（Ｒ５，Ａ５）
For example, as shown in FIG. 14, five wakes (marked by ○) generated by the radar are R1, R2, R3, R4, and R5, and wakes (△ marked) generated by the angle sensor are A1, A2, A3, When there are five A4 and A5, there are the following 25 combinations.
(R1, A1), (R1, A2), (R1, A3), (R1, A4), (R1, A5), (R2, A1), (R2, A2), (R2, A3), (R2 , A4), (R2, A5), (R3, A1), (R3, A2), (R3, A3), (R3, A4), (R3, A5), (R4, A1), (R4, A2) ), (R4, A3), (R4, A4), (R4, A5), (R5, A1), (R5, A2), (R5, A3), (R5, A4), (R5, A5)
各組合せについて、相関判定の尤度を計算し、その尤度が閾値を超えた場合に、その組合せを「相関有り」と判定する。上記の例では以下の組合せが「相関有り」と判定されたとする。
（Ｒ１，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ２）、（Ｒ３，Ａ４）、（Ｒ４，Ａ４）、（Ｒ５，Ａ５）
For each combination, the likelihood of correlation determination is calculated, and when the likelihood exceeds a threshold, the combination is determined to be “correlated”. In the above example, it is assumed that the following combinations are determined to be “correlated”.
(R1, A1), (R2, A1), (R2, A2), (R3, A4), (R4, A4), (R5, A5)
これらのセンサ毎の航跡及びその相関による対応関係の情報を計算機の記憶手段である航跡情報記憶部１２に格納する形態例を図１５に示す。
FIG. 15 shows a configuration example in which the track information for each sensor and the information of the correspondence relationship based on the correlation are stored in the track
次に、ステップ９０２の「航跡統合」では、航跡統合部１１が、相関有りと判定され、かつ１対１対応がとれた航跡の組合せについて、２つの航跡の諸元を統合して統合航跡を生成する。
Next, in “track integration” in
上記の例では、Ｒ５がＡ５との組合せのみで１対１対応となっている。なお、Ｒ１についてはＡ１のみと対応するが、同時にＲ２もＡ１と対応し、さらにＲ２はＡ２とも対応するため２対２の対応になっている。このため、Ｒ５とＡ５の航跡の位置、速度、誤差共分散を統合して統合航跡Ｆ５を生成する。 In the above example, R5 has a one-to-one correspondence only in combination with A5. Note that R1 corresponds only to A1, but at the same time, R2 also corresponds to A1, and further R2 corresponds to A2, so that there is a two-to-two correspondence. Therefore, the integrated wake F5 is generated by integrating the position, velocity, and error covariance of the wakes of R5 and A5.
次に、ステップ９０３の「航跡表示」では、航跡表示部１３が、航跡相関処理を行った結果が反映された航跡の表示を行う。
Next, in “wake display” in
図１６に角度空間上の航跡の表示例を示す。１対１対応がとれた航跡群については、統合航跡（例えば、Ｆ５（□印））を表示する。１対１対応がとれなかった航跡についてはセンサ毎の航跡をそのまま表示し、２つの航跡間で相関がある場合には、その航跡間を線分で結んで表示する。統合航跡、レーダ航跡、角度センサ航跡の種別が分かる様、表示する図形を変えている。 FIG. 16 shows a display example of the wake on the angle space. For a track group that has a one-to-one correspondence, an integrated track (for example, F5 (□ mark)) is displayed. The track for each sensor is displayed as it is for the track for which the one-to-one correspondence cannot be obtained, and when there is a correlation between the two tracks, the track is connected by a line segment and displayed. The figure to be displayed is changed so that the types of integrated track, radar track, and angle sensor track can be understood.
以上の流れは航跡相関統合の処理指示が外部より入力されてから１周期分の処理を表している。センサ毎の追尾では観測が行われる度に航跡の更新が行われるため、航跡相関統合処理指令がかかる度にこの１周期分の処理を実施する。 The above flow represents processing for one cycle after a processing instruction for wake correlation integration is input from the outside. In tracking for each sensor, the wake is updated each time observation is performed. Therefore, every time a wake correlation integration processing command is issued, processing for one cycle is performed.
上記の従来技術には、各周期で常に全てのレーダ航跡と角度センサ航跡の組合せの相関尤度を計算するため、航跡相関統合処理指令が入力される頻度が高い場合には、処理負荷が問題となる。また、相関統合情報が組合せ毎に管理されているため煩雑であり、１対１対応がとれない場合には、表示がユーザにとって分かり難くになり、センサ制御は役立つ情報を取得し難いという問題点があった。 The above prior art always calculates the correlation likelihood of all radar track and angle sensor track combinations in each cycle, so the processing load becomes a problem when the track correlation integration processing command is frequently input. It becomes. In addition, since the correlation integrated information is managed for each combination, it is complicated. When the one-to-one correspondence cannot be taken, the display becomes difficult for the user to understand, and sensor control is difficult to obtain useful information. was there.
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、相関統合結果を効率的に管理し、センサ単独の場合に比べて、より有効なセンサ制御を行うことができ、目標情報のより状況認識を行い易い表示をユーザに提供することができる航跡相関統合装置を得るものである。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and its purpose is to efficiently manage the correlation integration result, and to perform more effective sensor control compared to the case of a single sensor. This is a track correlation integration device that can provide a user with a display that can easily recognize the situation of the target information.
この発明に係る航跡相関統合装置は、レーダと角度センサの２つのセンサを有する航跡相関統合装置であって、前記レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部と、前記角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部と、最初の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部で生成された航跡と前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡との全ての組合せの相関の尤度を計算して航跡同士の組合せの相関の有無を判定するとともに、２回目以降の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部及び前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡と既存のグループとの相関の尤度を計算して前記航跡と前記既存のグループとの相関の有無を判定する航跡相関部と、少なくとも前記航跡相関部により相関の尤度の計算で相関有りと判定された航跡同士、又は航跡と既存のグループは必ず同一のグループに入るようにグループ化し、グループを構成する航跡に基づきグループの中心位置と広がりを計算するグループ処理部と、１対１対応がとれた航跡群については統合航跡を表示し、１対１対応がとれない航跡群については前記グループの中心位置と広がりに基づいてグループを楕円で表示する統合航跡・グループ表示部とを設けたものである。 The wake correlation integration device according to the present invention is a wake correlation integration device having two sensors, a radar and an angle sensor, and a radar wake generation unit that performs three-dimensional tracking using observation values from the radar, and the angle An angle sensor wake generation unit that performs angle tracking using observation values from the sensor, and in the first wake correlation integration, the wake generated by the radar wake generation unit and the wake generated by the angle sensor wake generation unit In the second and subsequent wake correlation integration, the radar wake generation unit and the angle sensor wake generation unit generate the correlation likelihoods of all the combinations and determine the presence or absence of the correlation between the wakes. A wake correlator that calculates the likelihood of correlation between a wake and an existing group and determines whether there is a correlation between the wake and the existing group, and at least the likelihood of correlation by the wake correlator A group processing unit for grouping the wakes determined to have correlation in the calculation, or the wake and the existing group so as to be included in the same group, and calculating the center position and spread of the group based on the wakes constituting the group, An integrated wake / group display unit that displays an integrated wake for a wake group that has a one-to-one correspondence, and that displays a group as an ellipse based on the center position and spread of the group for a wake group that does not have a one-to-one correspondence Are provided.
この発明に係る航跡相関統合装置は、相関統合結果を効率的に管理し、センサ単独の場合に比べて、より有効なセンサ制御を行うことができ、目標情報のより状況認識を行い易い表示をユーザに提供することができるという効果を奏する。 The wake correlation integration apparatus according to the present invention efficiently manages the correlation integration result, can perform more effective sensor control than the case of the sensor alone, and displays a display that makes it easier to recognize the situation of the target information. There exists an effect that it can provide to a user.
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る航跡相関統合装置について図１から図４までを参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る航跡相関統合装置の構成を示すブロック図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
Embodiment 1 FIG.
A wake correlation integration apparatus according to Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a wake correlation integration apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In addition, in each figure, the same code | symbol shows the same or equivalent part.
図１において、この実施の形態１に係る航跡相関統合装置は、レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部１と、角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部２と、最初の航跡相関統合では、レーダ航跡生成部１で生成された航跡と角度センサ航跡生成部２で生成された航跡の各々の角度推定値を比較して「同一目標である」との仮説を検定することにより相関の有無の判定とその尤度計算を行い、２回目以降の航跡相関統合では各センサの航跡とグループの尤度計算を行いグループと航跡の相関の有無を判定する航跡相関部３と、２つのセンサの航跡群で１対１の対応が取れない場合に、その航跡群を一まとめにして、グループ化し、さらにグループの中心値と広がりを計算するグループ処理部４と、センサ別航跡とグループ情報を記憶する航跡情報記憶部５と、統合航跡とグループ情報を表示する統合航跡・グループ表示部６とが設けられている。
In FIG. 1, the track correlation integration apparatus according to the first embodiment performs a radar track generation unit 1 that performs three-dimensional tracking using observation values from a radar, and performs angle tracking using observation values from an angle sensor. In the angle sensor
つぎに、この実施の形態１に係る航跡相関統合装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態１に係る航跡相関統合装置の動作を示すフローチャートである。また、図３は、この発明の実施の形態１に係る航跡相関統合装置の航跡情報記憶部の航跡相関データの管理の例を示す図である。図４は、この発明の実施の形態１に係る航跡相関統合装置の統合航跡・グループ表示部の航跡相関統合結果の表示の例を示す図である。 Next, the operation of the wake correlation integration apparatus according to the first embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the wake correlation integration apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. Moreover, FIG. 3 is a figure which shows the example of management of the wake correlation data of the wake information storage part of the wake correlation integration apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. FIG. 4 is a diagram showing an example of the display of the track correlation integration result of the integrated track / group display unit of the track correlation integration device according to Embodiment 1 of the present invention.
まず、ステップ１０１の「１対１航跡相関」で、航跡相関部３がレーダによる航跡、角度センサによる航跡の組合せを全て作り、相関の尤度を計算する。
First, in “one-to-one track correlation” in
図１４の例では、以下の２５通りの組合せについて相関の尤度を計算する。
（Ｒ１，Ａ１）、（Ｒ１，Ａ２）、（Ｒ１，Ａ３）、（Ｒ１，Ａ４）、（Ｒ１，Ａ５）、（Ｒ２，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ２）、（Ｒ２，Ａ３）、（Ｒ２，Ａ４）、（Ｒ２，Ａ５）、（Ｒ３，Ａ１）、（Ｒ３，Ａ２）、（Ｒ３，Ａ３）、（Ｒ３，Ａ４）、（Ｒ３，Ａ５）、（Ｒ４，Ａ１）、（Ｒ４，Ａ２）、（Ｒ４，Ａ３）、（Ｒ４，Ａ４）、（Ｒ４，Ａ５）、（Ｒ５，Ａ１）、（Ｒ５，Ａ２）、（Ｒ５，Ａ３）、（Ｒ５，Ａ４）、（Ｒ５，Ａ５）
In the example of FIG. 14, the likelihood of correlation is calculated for the following 25 combinations.
(R1, A1), (R1, A2), (R1, A3), (R1, A4), (R1, A5), (R2, A1), (R2, A2), (R2, A3), (R2 , A4), (R2, A5), (R3, A1), (R3, A2), (R3, A3), (R3, A4), (R3, A5), (R4, A1), (R4, A2) ), (R4, A3), (R4, A4), (R4, A5), (R5, A1), (R5, A2), (R5, A3), (R5, A4), (R5, A5)
次に、ステップ１０２の「航跡のグループ分け」で、グループ処理部４が航跡群のグループ分けを行う。このとき、航跡同士の組合せの相関の尤度の計算で相関有りと判定された航跡同士は必ず同一のグループに入る様にする。
Next, the
例えば、図１４の例における２５通りの組合せから、（Ｒ１，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ２）、（Ｒ３，Ａ４）、（Ｒ４，Ａ４）、（Ｒ５，Ａ５）の６つの組合せに「相関あり」と判定されたとする。このときのグループ分けの結果は以下となる。
グループ１：Ｒ１、Ｒ２、Ａ１、Ａ２。
グループ２：Ａ３。
グループ３：Ｒ３、Ｒ４、Ａ４。
グループ４：Ｒ５、Ａ５。
上記のグループ１、３は１つのレーダ航跡に対して、対応する角度センサ航跡が２つあり、あるいは１つの角度センサ航跡に対して、対応するレーダ航跡が２つあり、１対１対応がとれない場合である。また、グループ２を構成する角度センサ航跡Ａ３も対応するレーダ航跡がないため、１対１対応がとれない。グループ４は唯一１対１対応がとれているグループである。これらのセンサ毎の航跡、グループ情報を計算機の記憶手段である航跡情報記憶部５に格納する形態例を図３に示す。
For example, from the 25 combinations in the example of FIG. 14, (R1, A1), (R2, A1), (R2, A2), (R3, A4), (R4, A4), (R5, A5) 6 Assume that it is determined that there is “correlation” in one combination. The result of grouping at this time is as follows.
Group 1: R1, R2, A1, A2.
Group 2: A3.
Group 3: R3, R4, A4.
Group 4: R5, A5.
The
次に、ステップ１０３の「グループ中心、広がり計算」で、グループ処理部４が、グループを構成する航跡の距離、角度、さらに距離変化率、角度変化率の平均値を計算し、グループの中心位置、速度とする。さらにグループを構成する全航跡の誤差共分散行列の和を計算して、グループの広がりとする。
Next, in “group center, spread calculation” in
なお、レーダ航跡１つ、角度センサ航跡１つで構成されるグループではセンサ間で１対１対応がとれているが、このグループについては従来技術におけるステップ９０２の「航跡統合」の処理を実施して、統合航跡を計算する。さらに、統合航跡の位置、速度をグループの中心位置、速度とする。また、統合航跡の誤差共分散行列をグループの広がりとする。また、何れかの航跡１つのみで構成されるグループについては、その単独センサの航跡の位置、速度をグループの中心位置、速度とする。また、単独センサの誤差共分散行列をグループの広がりとする。
Note that a group consisting of one radar track and one angle sensor track has a one-to-one correspondence between the sensors. For this group, the “track integration” process of
次に、ステップ１０４の「統合航跡・グループ表示」では、統合航跡・グループ表示部６が、グループ処理を行った結果が反映された航跡の表示を行う。
Next, in “integrated wake / group display” in
図４に角度空間上の航跡の表示例を示す。１対１対応がとれた航跡群については、統合航跡（□印）を表示する。１対１対応がとれなかった航跡についてはセンサ毎の航跡をそのまま表示するが、従来技術の例（図１６）の様に２つの航跡間を線分で結ぶ表示は行わない。この航跡表示に加え、グループを楕円体（または円）で表示する。この楕円体の中心位置と大きさは、グループの中心位置と広がりによって決まる。 FIG. 4 shows a display example of the wake on the angle space. For a track group that has a one-to-one correspondence, an integrated track (□ mark) is displayed. For the wakes that could not be handled in a one-to-one correspondence, the wakes for each sensor are displayed as they are, but the display for connecting the two wakes with a line segment is not performed as in the prior art example (FIG. 16). In addition to this wake display, groups are displayed as ellipsoids (or circles). The center position and size of the ellipsoid are determined by the center position and spread of the group.
以上で１周期分の処理が終了する。上記は初めて航跡相関統合を行う場合の手順となるが、２回目以降、すなわち、次に航跡相関統合指示が入力される場合（ステップ１０６）には、既存のグループ情報を使って相関処理を行うため、最初の１周期目とは異なる処理を行う。以下に２周期目以降の処理内容を説明する。 This completes the process for one cycle. The above is the procedure for wake correlation integration for the first time, but for the second and subsequent times, that is, when the wake correlation integration instruction is input next (step 106), correlation processing is performed using existing group information. Therefore, a process different from that in the first cycle is performed. The contents of processing after the second period will be described below.
まず、ステップ１０７において、航跡相関部３が「グループ相関」を実行する。このステップでは、ステップ１０１の「１対１航跡相関」の様に全ての航跡の組合せについて尤度計算は行わず、既存のグループとレーダ航跡の相関、既存のグループと角度センサ航跡の相関処理を行う。
First, in
上記の例では、相関処理は以下の組合せについて行う。
グループ１とＲ１、グループ１とＲ２、グループ１とＡ１、グループ１とＡ２、
グループ２とＡ３、
グループ３とＲ３、グループ３とＲ４、グループ３とＡ４、
グループ４とＲ５、グループ４とＡ５。
以上の１０通りの組合せで、相関がないと判定された組合せが１つあり、それがグループ１とＲ１の組合せとする。この場合には、レーダ航跡Ｒ１と他のグループ、すなわちグループ２、３、４との相関処理が行われる。
In the above example, the correlation process is performed for the following combinations.
Group 1 and R1, Group 1 and R2, Group 1 and A1, Group 1 and A2,
Of the above 10 combinations, there is one combination that is determined to have no correlation, and this is the combination of group 1 and R1. In this case, correlation processing between the radar wake R1 and other groups, that is,
このグループ相関処理を行わずに、１対１航跡相関を繰り返すと、上記の例では常に２５回の相関尤度計算が必要となるが、グループ相関処理を行う場合、必要な相関尤度計算の回数は１４回であり、処理効率化が図られることが分かる。 If the one-to-one track correlation is repeated without performing this group correlation process, the above example always requires 25 correlation likelihood calculations. However, if the group correlation process is performed, the necessary correlation likelihood calculation is required. The number of times is 14, and it can be seen that the processing efficiency is improved.
次に、ステップ１０３の「航跡のグループ分け」では、グループ処理部４が、前ステップのグループ相関の結果を基に、航跡のグループ分けを行う。
Next, in “track grouping” in
上記の例で、航跡Ｒ１にグループ２と相関があった場合には、グループ構成は以下となる。
グループ１：Ｒ２、Ａ１、Ａ２。
グループ２：Ｒ１、Ａ３。
グループ３：Ｒ３、Ｒ４、Ａ４。
グループ４：Ｒ５、Ａ５。
In the above example, when there is a correlation with the
Group 1: R2, A1, A2.
Group 2: R1, A3.
Group 3: R3, R4, A4.
Group 4: R5, A5.
また、もし航跡Ｒ１がどの既存グループに対しても相関がなかった場合は、新しいグループを作りそこにＲ１を所属させる。結果としてグループ構成は以下となる。
グループ１：Ｒ２、Ａ１、Ａ２。
グループ２：Ａ３。
グループ３：Ｒ３、Ｒ４、Ａ４。
グループ４：Ｒ５、Ａ５。
グループ５：Ｒ１。
Also, if the wake R1 has no correlation with any existing group, a new group is created and R1 belongs to it. As a result, the group structure is as follows.
Group 1: R2, A1, A2.
Group 2: A3.
Group 3: R3, R4, A4.
Group 4: R5, A5.
Group 5: R1.
以降のステップ１０３の「グループ中心、広がり計算」と、ステップ１０４の「統合航跡、グループ表示」の処理内容は１周期目と同様の処理となる。
The subsequent processing contents of “group center, spread calculation” in
以上のように、この実施の形態１によれば、１対１対応がとれない場合でも、航跡群のグループ化を行うため、グループの中心値、広がりといった諸元によりセンサを向ける方向を決定できる。すなわち、２つのセンサの統合情報をセンサ制御に利用できる。また、グループ諸元を用いてグループとセンサ毎の航跡の相関を行うため、効率的に統合航跡及びグループの更新を行える。さらに、簡明でユーザにとって状況認識が行い易い目標情報を表示できる。 As described above, according to the first embodiment, even when the one-to-one correspondence cannot be obtained, the wake groups are grouped, and therefore the direction in which the sensor is directed can be determined based on specifications such as the center value and spread of the group. . That is, the integrated information of the two sensors can be used for sensor control. In addition, since the group and the track for each sensor are correlated using the group specifications, the integrated track and the group can be updated efficiently. Further, it is possible to display target information that is simple and easy for the user to recognize the situation.
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る航跡相関統合装置について図５から図８までを参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態２に係る航跡相関統合装置の構成を示すブロック図である。
A wake correlation integration apparatus according to
図５において、この実施の形態２に係る航跡相関統合装置は、レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部１と、角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部２と、レーダ航跡生成部１で生成された航跡と角度センサ航跡生成部２で生成された航跡の各々の角度推定値を比較して「同一目標である」との仮説を検定することにより相関の有無の判定とその尤度計算を行う航跡相関部３と、２つのセンサの航跡群で１対１の対応が取れない場合に、その航跡群を一まとめにして、グループ化し、さらにグループの中心値と広がりを計算するグループ処理部４と、センサ別航跡とグループ情報を記憶する航跡情報記憶部５と、分離、統合を起こす可能性が高いグループを検出し、相関処理を行う航跡を絞り込む再検査航跡選択部７と、統合航跡とグループ情報を表示する統合航跡・グループ表示部６とが設けられている。
In FIG. 5, the wake correlation integration apparatus according to the second embodiment performs a radar wake generation unit 1 that performs three-dimensional tracking using observation values from a radar, and performs angle tracking using observation values from an angle sensor. The angle
つぎに、この実施の形態２に係る航跡相関統合装置の動作について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態２に係る航跡相関統合装置の動作を示すフローチャートである。また、図７は、この発明の実施の形態２に係る航跡相関統合装置のセンサの接近によるグループ分離の例を示す図である。図８は、この発明の実施の形態２に係る航跡相関統合装置のグループ間距離を示す図である。
Next, the operation of the wake correlation integration apparatus according to the second embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the wake correlation integration apparatus according to
まず、ステップ２０１の「１対１航跡相関」で、航跡相関部３がレーダによる航跡、角度センサによる航跡の組合せを全て作り、相関の尤度を計算する。
First, in “one-to-one track correlation” in
次に、ステップ２０２の「航跡のグループ分け」で、グループ処理部４が航跡群のグループ分けを行う。このとき、航跡同士の組合せの相関の尤度の計算で相関有りと判定された航跡同士は必ず同一のグループに入る様にする。
Next, the
例えば、図１４における２５通りの組合せから、（Ｒ１，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ２）、（Ｒ３，Ａ４）、（Ｒ４，Ａ４）、（Ｒ５，Ａ５）の６つの組合せに「相関あり」と判定されたとする。このときのグループ分けの結果は以下となる。
グループ１：Ｒ１、Ｒ２、Ａ１、Ａ２。
グループ２：Ａ３。
グループ３：Ｒ３、Ｒ４、Ａ４。
グループ４：Ｒ５、Ａ５。
上記のグループ１、３は１つのレーダ航跡に対して、対応する角度センサ航跡が２つあり、あるいは１つの角度センサ航跡に対して、対応するレーダ航跡が２つあり、１対１対応がとれない場合である。また、グループ２を構成する角度センサ航跡Ａ３も対応するレーダ航跡がないため、１対１対応がとれない。グループ４は唯一１対１対応がとれているグループである。これらのセンサ毎の航跡、グループ情報を計算機の記憶手段である航跡情報記憶部５に格納する形態例を図３に示す。
For example, 6 combinations of (R1, A1), (R2, A1), (R2, A2), (R3, A4), (R4, A4), (R5, A5) from 25 combinations in FIG. Is determined to be “correlated”. The result of grouping at this time is as follows.
Group 1: R1, R2, A1, A2.
Group 2: A3.
Group 3: R3, R4, A4.
Group 4: R5, A5.
The
次に、ステップ２０３の「グループ中心、広がり計算」で、グループ処理部４が、グループを構成する航跡の距離、角度、さらに距離変化率、角度変化率の平均値を計算し、グループの中心位置、速度とする。さらに、各航跡の誤差共分散行列の和を計算して、グループの広がりとする。
Next, in “Group center, spread calculation” in
なお、レーダ航跡１つ、角度センサ航跡１つで構成されるグループではセンサ間で１対１対応がとれているが、このグループについては従来技術におけるステップ９０２の「航跡統合」の処理を実施して、統合航跡を計算する。さらに、統合航跡の位置、速度をグループの中心値、速度とする。また、統合航跡の誤差共分散行列をグループの広がりとする。また、何れかの航跡１つのみで構成されるグループについては、その単独センサの航跡の位置、速度をグループの中心位置、速度とする。また、単独センサの誤差共分散行列をグループの広がりとする。
Note that a group consisting of one radar track and one angle sensor track has a one-to-one correspondence between the sensors. For this group, the “track integration” process of
次に、ステップ２０４の「統合航跡表示」では、統合航跡・グループ表示部６が、グループ処理を行った結果が反映された航跡の表示を行う。
Next, in “integrated wake display” in
図４に角度空間上の航跡の表示例を示す。１対１対応がとれた航跡群については、統合航跡（□印）を表示する。１対１対応がとれなかった航跡についてはセンサ毎の航跡をそのまま表示するが、従来方式の様に２つの航跡間を線分で結ぶ表示は行わない。この航跡表示に加え、グループを楕円体（または円）で表示する。この楕円体の位置と形状は、グループの中心位置と広がりによって決まる。 FIG. 4 shows a display example of the wake on the angle space. For a track group that has a one-to-one correspondence, an integrated track (□ mark) is displayed. For the wakes that could not be matched one-to-one, the wakes for each sensor are displayed as they are, but the two wakes are not displayed as a line segment as in the conventional method. In addition to this wake display, groups are displayed as ellipsoids (or circles). The position and shape of the ellipsoid are determined by the center position and spread of the group.
以上で１周期分の処理が終了する。上記は初めて航跡相関統合を行う場合の手順となるが、２回目以降、すなわち、次に航跡相関統合指示が入力される場合（ステップ２０６）には、既存のグループ情報を使って相関処理を行うため、最初の１周期目とは異なる処理方法となる。以下に２周期目以降の処理内容を説明する。 This completes the process for one cycle. The above is the procedure for performing track correlation integration for the first time, but for the second and subsequent times, that is, when a track correlation integration instruction is input next (step 206), correlation processing is performed using existing group information. Therefore, the processing method is different from the first cycle. The contents of processing after the second period will be described below.
まず、ステップ２０７の「再検査航跡選択」で、再検査航跡選択部７が構成に変化の起きる可能性の高いグループを選択する。構成の変化には以下の様な場合が考えられる。
・センサと目標群の距離が縮まり、観測精度が向上することにより、誤った相関がなくなり、目標毎にグループが分離される。図７に例を示す。
・編隊飛行から一部の目標が離脱することによりグループが分離される。
・目標群の接近により、グループの統合が起きる。
First, in “re-examination track selection” in
・ Since the distance between the sensor and the target group is reduced and the observation accuracy is improved, there is no false correlation, and the group is separated for each target. An example is shown in FIG.
• The group is separated when some targets leave the formation flight.
・ Group integration occurs when the target group approaches.
以上の様な分離、統合が起きそうなグループ程、航跡相関処理の再計算を行う頻度を高くする。分離、統合が起きそうなグループの判定方法として、以下がある。
・グループ内での目標の密度が薄い場合には次のサンプリング時刻で分離が起きる可能性が高いので、目標密度が薄い程、選択の頻度を高くする。この目標の密度は、グループ内の目標数をグループの広がりで除算することにより計算する。なお、グループ内の目標数はグループを構成するレーダ航跡の数と角度センサ航跡の数のうち、多い方とする。
・グループ内での航跡間の相関の尤度が低い場合には次のサンプリング時刻で分離が起きる可能性が高いので、グループ内での航跡間の相関尤度の最小値が小さい程、選択の頻度を高くする。
・グループ間の距離が短いほど、次のサンプリング時刻で統合が起きる可能性が高いので、グループ間の距離が短いほど、選択の頻度を高くする。このグループ間の距離は、グループの位置を、グループ速度と現在時刻とグループ最新更新時刻の時間差の積により移動させた分の距離とする。図８で、例を使ってグループ間距離を示す。
The frequency of recalculation of the wake correlation process is increased for the groups that are likely to be separated and integrated as described above. The following is a method for determining a group that is likely to be separated or integrated.
-If the target density in the group is low, there is a high possibility that separation will occur at the next sampling time. Therefore, the selection frequency is increased as the target density is lower. This target density is calculated by dividing the number of targets in the group by the spread of the group. The number of targets in the group is the larger of the number of radar tracks and the number of angle sensor tracks constituting the group.
・ If the likelihood of correlation between tracks in a group is low, separation is likely to occur at the next sampling time, so the smaller the minimum correlation likelihood between tracks in a group, the smaller the selection. Increase the frequency.
-The shorter the distance between groups, the more likely integration will occur at the next sampling time. Therefore, the shorter the distance between groups, the higher the frequency of selection. The distance between the groups is a distance obtained by moving the group position by the product of the time difference between the group speed, the current time, and the latest update time of the group. FIG. 8 shows the distance between groups using an example.
次に、ステップ２０１において、レーダの航跡、角度センサの航跡が更新されて「１対１航跡相関」を再度行実行するが、このとき上記のステップ２０７の「再検査航跡選択」で選択されたグループ内にある航跡のみについて、相関判定を行う。
Next, in
ここで、前ステップにおいて、グループ１に分離が起きそうで、グループ２とグループ４に統合が起きそうであると判定されたとする。この場合、相関尤度計算を行うのは、以下の組合せとなる。
グループ１内の組合せ：（Ｒ１，Ａ１）、（Ｒ１，Ａ２）、（Ｒ２，Ａ１）、（Ｒ２，Ａ２）。
グループ２と４による組合せ：（Ｒ５，Ａ３）。
上記の組合せの数の合計は５であり、全ての組合せ数が２５であるため、相関尤度計算の回数が従来技術に比べて削減されることが分かる。
Here, in the previous step, it is assumed that it is determined that group 1 is likely to be separated and
Combinations in group 1: (R1, A1), (R1, A2), (R2, A1), (R2, A2).
Combination by
Since the total number of the above combinations is 5, and the number of all combinations is 25, it can be seen that the number of correlation likelihood calculations is reduced as compared with the prior art.
以降のステップ２０２の「航跡のグループ分け」と、ステップ２０３の「グループ中心、広がり計算」と、ステップ２０４の「統合航跡表示」の処理内容は１周期目と同様の処理となる。
Subsequent processing contents of “track grouping” in
以上のように、この実施の形態２によれば、グループの構成の変化を予測しながら、分離、統合が起きそうなグループに所属する航跡のみについて航跡の相関を行うため、効率的に統合航跡及びグループの更新を行える。 As described above, according to the second embodiment, since the wake correlation is performed only for the wakes belonging to the group that is likely to be separated and integrated while predicting the change in the group structure, the integrated wake is efficiently performed. And update groups.
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る航跡相関統合装置について図９から図１１までを参照しながら説明する。図９は、この発明の実施の形態３に係る航跡相関統合装置の構成を示すブロック図である。
A wake correlation integration apparatus according to
図９において、この実施の形態３に係る航跡相関統合装置は、レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部１と、角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部２と、最初の航跡相関統合では、レーダ航跡生成部１で生成された航跡と角度センサ航跡生成部２で生成された航跡の各々の角度推定値を比較して「同一目標である」との仮説を検定することにより相関の有無の判定とその尤度計算を行い、２回目以降の航跡相関統合では各センサの航跡とグループの尤度計算を行いグループと航跡の相関の有無を判定する航跡相関部３と、２つのセンサの航跡群で１対１の対応が取れない場合に、その航跡群を一まとめにして、グループ化し、さらにグループの中心値と広がりを計算するグループ処理部４と、センサ別航跡とグループ情報を記憶する航跡情報記憶部５と、グループ内に含まれる目標数、目標の重要度に応じて、表示されるグループの色の種類、濃淡を変えてグループ情報を表示するグループ表示部８とが設けられている。
In FIG. 9, the wake correlation integration apparatus according to the third embodiment performs radar tracking generation unit 1 that performs three-dimensional tracking using observation values from radar, and angle tracking using observation values from angle sensors. In the angle sensor
つぎに、この実施の形態３に係る航跡相関統合装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１０は、この発明の実施の形態３に係る航跡相関統合装置の動作を示すフローチャートである。また、図１１は、この発明の実施の形態３に係る航跡相関統合装置のグループ表示部の航跡相関統合結果の表示の例を示す図である。
Next, the operation of the wake correlation integration apparatus according to the third embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the wake correlation integration apparatus according to
ステップ３０４の「グループ表示」以外は、上記実施の形態１におけるステップ１０１〜１０３、１０５〜１０７と同一の処理内容であるため、このステップ３０４の処理内容のみを以下に説明する。
Since the processing contents other than the “group display” in
ステップ３０４の「グループ表示」では、まずグループ内の推定目標数を算出する。推定目標数は、グループを構成するレーダ航跡の数と角度センサ航跡の数のうち、多い方とする。
In “group display” in
次に、グループの重要度を計算する。グループの重要度は、各航跡の重要度の最大値とする。航跡の重要度は、航跡の更新に利用した観測値から得られる目標の位置、速度以外の識別情報、目標信号の信号強度などを使って決定する。 Next, the importance of the group is calculated. The importance of the group is the maximum importance of each wake. The importance of the wake is determined by using the target position, the identification information other than the speed, the signal strength of the target signal, and the like obtained from the observation values used for the wake update.
以上によって計算された目標数、重要度に従ってグループを以下の方針に従って表示する。
・グループ内の目標の重要度に応じて、塗り潰しの色の種類を変える。
・グループ内の目標数に応じて、塗り潰しの色の濃さを変える。
図１１にグループの表示例を示す。
The group is displayed according to the following policy according to the target number and importance calculated as described above.
-Change the type of fill color according to the importance of the target in the group.
・ Change the intensity of the fill color according to the target number in the group.
FIG. 11 shows a display example of the group.
以上のように、この実施の形態３によれば、グループを構成する目標の重要度と目標数を視覚的に表示するため、ユーザにとって状況認識が行い易くなる。 As described above, according to the third embodiment, since the importance level and the target number of targets constituting a group are visually displayed, it is easy for the user to recognize the situation.
１ レーダ航跡生成部、２ 角度センサ航跡生成部、３ 航跡相関部、４ グループ処理部、５ 航跡情報記憶部、６ 統合航跡・グループ表示部、７ 再検査航跡選択部、８ グループ表示部。 1 radar track generation unit, 2 angle sensor track generation unit, 3 track correlation unit, 4 group processing unit, 5 track information storage unit, 6 integrated track / group display unit, 7 reexamination track selection unit, 8 group display unit.
Claims (6)
前記レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部と、
前記角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部と、
最初の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部で生成された航跡と前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡との全ての組合せの相関の尤度を計算して航跡同士の組合せの相関の有無を判定するとともに、２回目以降の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部及び前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡と既存のグループとの相関の尤度を計算して前記航跡と前記既存のグループとの相関の有無を判定する航跡相関部と、
少なくとも前記航跡相関部により相関の尤度の計算で相関有りと判定された航跡同士、又は航跡と既存のグループは必ず同一のグループに入るようにグループ化し、グループを構成する航跡に基づきグループの中心位置と広がりを計算するグループ処理部と、
１対１対応がとれた航跡群については統合航跡を表示し、１対１対応がとれない航跡群については前記グループの中心位置と広がりに基づいてグループを楕円で表示する統合航跡・グループ表示部と
を備えたことを特徴とする航跡相関統合装置。 A wake correlation integration device having two sensors, a radar and an angle sensor,
A radar wake generator that performs three-dimensional tracking using observation values from the radar;
An angle sensor wake generating unit for performing angle tracking using an observation value from the angle sensor;
In the first wake correlation integration, the likelihood of the correlation of all combinations of the wake generated by the radar wake generator and the wake generated by the angle sensor wake generator is calculated to calculate the correlation of the wake combinations. In the second and subsequent wake correlation integration, the likelihood of the correlation between the wake generated by the radar wake generator and the angle sensor wake generator and the existing group is calculated, and the wake and the wake A wake correlator that determines whether there is a correlation with an existing group,
At least the wakes determined to have correlation in the calculation of the likelihood of correlation by the wake correlator, or the wake and the existing group are always grouped so that they belong to the same group, and the center of the group is based on the wakes constituting the group. A group processing unit for calculating position and spread;
An integrated wake / group display unit that displays an integrated wake for a track group that has a one-to-one correspondence, and displays an ellipse group based on the center position and spread of the group for a wake group that does not have a one-to-one correspondence And a wake correlation integration device.
前記レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部と、
前記角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部と、
最初の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部で生成された航跡と前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡との全ての組合せの相関の尤度を計算して航跡同士の組合せの相関の有無を判定するとともに、２回目以降の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部及び前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡のうち、選択されたグループ内の航跡同士の組合せの相関の尤度を計算して航跡同士の組合せの相関の有無を判定する航跡相関部と、
少なくとも前記航跡相関部により相関の尤度の計算で相関有りと判定された航跡同士、又は航跡と既存のグループは必ず同一のグループに入るようにグループ化し、グループを構成する航跡に基づきグループの中心位置と広がりを計算するグループ処理部と、
分離、統合を起こす可能性が高いグループを選択し、前記航跡相関部の相関処理を行う航跡を絞り込む再検査航跡選択部と、
１対１対応がとれた航跡群については統合航跡を表示し、１対１対応がとれない航跡群については前記グループの中心位置と広がりに基づいてグループを楕円で表示する統合航跡・グループ表示部と
を備えたことを特徴とする航跡相関統合装置。 A wake correlation integration device having two sensors, a radar and an angle sensor,
A radar wake generator that performs three-dimensional tracking using observation values from the radar;
An angle sensor wake generating unit for performing angle tracking using an observation value from the angle sensor;
In the first wake correlation integration, the likelihood of the correlation of all combinations of the wake generated by the radar wake generator and the wake generated by the angle sensor wake generator is calculated to calculate the correlation of the wake combinations. In the second and subsequent wake correlation integration, the likelihood of the correlation between the wakes in the selected group among the wakes generated by the radar wake generator and the angle sensor wake generator. A wake correlator that calculates the correlation between wakes and
At least the wakes determined to have correlation in the calculation of the likelihood of correlation by the wake correlator, or the wake and the existing group are always grouped so that they belong to the same group, and the center of the group is based on the wakes constituting the group. A group processing unit for calculating position and spread;
A re-examination track selection unit that selects a group that is highly likely to cause separation and integration, and narrows down a track on which the correlation processing of the track correlation unit is performed,
An integrated wake / group display unit that displays an integrated wake for a track group that has a one-to-one correspondence, and displays an ellipse group based on the center position and spread of the group for a wake group that does not have a one-to-one correspondence And a wake correlation integration device.
ことを特徴とする請求項２記載の航跡相関統合装置。 The re-examination track selection unit is configured to select the group according to the minimum likelihood of the correlation between the tracks generated by the radar track generation unit and the angle sensor track generation unit within the group. The wake correlation integration apparatus according to claim 2, wherein:
ことを特徴とする請求項２記載の航跡相関統合装置。 The track correlation integration device according to claim 2, wherein the re-examination track selection unit changes the selection frequency of the group according to a target density calculated based on the number of targets in the group and the spread of the group. .
ことを特徴とする請求項２記載の航跡相関統合装置。 The wake correlating integration apparatus according to claim 2, wherein the reexamination wake selection unit changes the frequency of selection of two groups according to a spatial distance between different groups.
前記レーダからの観測値を使って３次元追尾を行うレーダ航跡生成部と、
前記角度センサからの観測値を使って角度追尾を行う角度センサ航跡生成部と、
最初の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部で生成された航跡と前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡との全ての組合せの相関の尤度を計算して航跡同士の組合せの相関の有無を判定するとともに、２回目以降の航跡相関統合では、前記レーダ航跡生成部及び前記角度センサ航跡生成部で生成された航跡と既存のグループとの相関の尤度を計算して前記航跡と前記既存のグループとの相関の有無を判定する航跡相関部と、
少なくとも前記航跡相関部により相関の尤度の計算で相関有りと判定された航跡同士、又は航跡と既存のグループは必ず同一のグループに入るようにグループ化し、グループを構成する航跡に基づきグループの中心位置と広がりを計算するグループ処理部と、
グループを構成する航跡の重要度の最大値に基づき算出されたグループの重要度に応じてグループの色の種類を変え、グループを構成する航跡の数に基づき算出されたグループの目標数に応じてグループの色濃淡を変えて表示するグループ表示部と
を備えたことを特徴とする航跡相関統合装置。 A wake correlation integration device having two sensors, a radar and an angle sensor,
A radar wake generator that performs three-dimensional tracking using observation values from the radar;
An angle sensor wake generating unit for performing angle tracking using an observation value from the angle sensor;
In the first wake correlation integration, the likelihood of the correlation of all combinations of the wake generated by the radar wake generator and the wake generated by the angle sensor wake generator is calculated to calculate the correlation of the wake combinations. In the second and subsequent wake correlation integration, the likelihood of the correlation between the wake generated by the radar wake generator and the angle sensor wake generator and the existing group is calculated, and the wake and the wake A wake correlator that determines whether there is a correlation with an existing group,
At least the wakes determined to have correlation in the calculation of the likelihood of correlation by the wake correlator, or the wake and the existing group are always grouped so that they belong to the same group, and the center of the group is based on the wakes constituting the group. A group processing unit for calculating position and spread;
Change the color type of the group according to the importance of the group calculated based on the maximum importance of the wakes that make up the group, and according to the target number of groups calculated based on the number of wakes that make up the group A wake correlation integration apparatus, comprising: a group display unit that displays a group with different color shades.
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- 2005-07-20 JP JP2005210167A patent/JP4558600B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
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