JPH1144754A - 目標追尾方法及び装置 - Google Patents
目標追尾方法及び装置Info
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- JPH1144754A JPH1144754A JP9203368A JP20336897A JPH1144754A JP H1144754 A JPH1144754 A JP H1144754A JP 9203368 A JP9203368 A JP 9203368A JP 20336897 A JP20336897 A JP 20336897A JP H1144754 A JPH1144754 A JP H1144754A
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Abstract
ータが時系列に到着した場合のみならず非時系列に到着
した場合においてもデータを破棄することなく観測情報
として有効に活用して精度の良い追尾処理を行う装置を
得る。 【解決手段】 非時系列に観測結果が到着した場合に、
観測時刻から現在保持しているサンプリング時刻への状
態ベクトルの推移行列を算出し、該推移行列の逆行列を
算出し、上記観測時刻から上記サンプリング時刻への駆
動雑音ベクトルの変換行列を算出し、非時系列データ処
理用のゲイン行列を算出し、該非時系列データ処理用の
ゲイン行列と現在保持されているカルマンゲイン行列を
使用することにより上記観測値が遅れることなく到着し
て時系列にカルマンフィルタの処理を行った場合の計算
結果と等価な平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカ
ルマンゲイン行列を算出する、新たな処理アルゴリズム
に従い追尾処理を実行する。
Description
物体を目標とし、レーダ等の電波センサや赤外線カメラ
等の光学センサに代表される観測装置を複数用い、これ
ら観測装置による目標位置の観測結果に基づいて目標の
位置、速度等の真値を推定することにより、目標の運動
を追尾する目標追尾方法及び装置に関するものである。
カルマンフィルタを使用したものが一般的であった。以
下、カルマンフィルタの処理アルゴリズムを述べ、従来
の目標追尾装置の構成例を説明する。時間軸を必ずしも
一定間隔と限ることなくサンプリングしたサンプリング
時刻の時系列をtk (k=1,2,・・・)とする。カ
ルマンフィルタの理論では、まず、目標の運動モデルを
式(1)のように表現する。 xk=Φ(tk-1,tk)xk-1+Γ(tk-1,tk)wk-1 (1)
刻tk における目標運動諸元の真値を表すn次元状態ベ
クトル、Φ(tk-1,tk)はサンプリング時刻tk-1 か
らサンプリング時刻tk への状態ベクトルxk の推移を
表すn×nの推移行列である。また、wkはサンプリン
グ時刻tk におけるr次元駆動雑音ベクトルで、平均
0、共分散行列のQk のr変量正規分布に従う白色雑音
系列であるとする。Γ(tk-1,tk)は駆動雑音ベクト
ルの変換行列で、n×r行列である。
標の位置及び速度を追尾する場合、式(1)の運動モデ
ルとして式(2)〜(4)のように設定することができ
る。ここで、wkはx,y,z各軸の加速度相当の外乱
入力を表す3次元ベクトルとする。なお、In×nはn×
nの単位行列を表す。
に表現する。 zk=Hxk+νk (5) 式(5)において、zk はサンプリング時刻tk におけ
るm次元観測値ベクトル、Hはm×nの観測行列であ
る。また、νk はサンプリング時刻tk における観測値
ベクトルzk に対応したm次元観測雑音ベクトルで、平
均0、共分散行列のRk のm変量正規分布に従う白色雑
音系列であるとする。なお、駆動雑音ベクトルwk と観
測雑音ベクトルνk は互いに独立であるとする。
y−zの直交座標系における目標位置が観測値として得
られる場合、式(5)の観測モデルとして式(6),
(7)のように設定することができる。
ルの集積を次のように表すこととする。 Zk={z1,z2,・・・,zk-1,zk} (8) カルマンフィルタの理論によれば、上記モデルに従いサ
ンプリング時刻の観測値が時系列に得られる場合の、状
態ベクトルxk の推定値xk ハットが式(9)〜(1
3)によって計算される。ただし、Qk,Rkはパラメー
タであるとする。なお、Tは行列の転置を表す。
ット,Pk チルダはそれぞれ式(14)〜(17)のよ
うに定義される。ただし、E[・]は平均操作を表す記号で
ある。xk ハットはサンプリング時刻tk までの観測情
報Zk に基づくxk の条件付き平均値で、サンプリング
時刻tk までの観測情報Zk に基づいてサンプリング時
刻tk の状態ベクトルの真値を推定した平滑ベクトルに
相当し、xk チルダはサンプリング時刻tk-1 までの観
測情報Zk-1 に基づくxk の条件付き平均値で、サンプ
リング時刻tk-1 までの観測情報Zk-1 に基づいてサン
プリング時刻tk の状態ベクトルの真値を推定した予測
ベクトルに相当する。Pk ハット,Pkチルダはそれぞ
れxk ハット,xk チルダの誤差共分散行列を表す平滑
誤差共分散行列及び予測誤差共分散行列である。また、
式(12)のKk はカルマンゲイン行列と呼ばれ、n×
m行列である。なお、上記式(9)〜(13)により算
出される平滑ベクトルxk ハットは、観測情報Zk の下
での、推定誤差の平均がゼロで分散が最小となる意味で
最適な推定値となる。
来の目標追尾装置の構成例を示す図である。図6におい
て、1は間欠的に目標の位置を観測する複数の観測装置
であって、各観測装置により得られた目標位置の観測値
とその観測時刻とで構成される観測結果のデータ2は、
伝送路3を経て入力部4に伝送される。
り観測装置1aと1bを備える場合についての観測結果
の入力タイミングを説明するタイミングチャートを示し
ている。各観測装置1a,1bは、それぞれ独立に時間
軸をサンプリングしながら目標の観測を行い、観測結果
のデータ2を伝送路3に送出する。各観測結果は伝送路
における伝送時間の経過後、入力部4に到着する。この
図7では、いずれの観測装置による観測であるかに係わ
らず、観測時刻の古いものから順にサンプリング時刻を
表している。なお、入力部4には、観測時刻の古いもの
から順にデータが到着するものとする。
持する平滑ベクトル用メモリ、6は平滑ベクトルの平滑
誤差共分散行列を格納保持する平滑誤差共分散行列用メ
モリ、9は入力部4からのサンプリング時刻tk のデー
タ8を入力して1サンプリング前の時刻tk-1 をサンプ
リング時刻用メモリ10から読み出し、最新のサンプリ
ング時刻tk と1サンプリング前の時刻tk-1 を送出し
た後、最新のサンプリング時刻tk をサンプリング時刻
用メモリ10に格納する時刻管理部である。
り追尾処理を行う追尾処理部を示し、この追尾処理部
は、時刻管理部9からの最新のサンプリング時刻と1サ
ンプリング前の時刻との入力に基づいて推移行列を算出
する推移行列算出器21と、この推移行列算出器21か
らの推移行列と平滑ベクトル用メモリ5からの1サンプ
リング前の平滑ベクトルとに基づいて予測ベクトルを算
出する予測処理器22と、時刻管理部9からの最新のサ
ンプリング時刻と1サンプリング前の時刻との入力に基
づいて駆動雑音の変換行列を算出する変換行列算出器2
3と、推移行列算出器21からの推移行列と変換行列算
出器23からの駆動雑音の変換行列及び平滑誤差共分散
行列用メモリ6からの1サンプリング前の平滑誤差共分
散行列とに基づいて予測誤差共分散行列を算出する予測
誤差共分散行列算出器24と、予測誤差共分散行列算出
器24からの予測誤差共分散行列に基づいてカルマンゲ
イン行列を算出するカルマンゲイン行列算出器25と、
入力部4からの目標位置の観測値のデータ13と予測処
理器22からの予測ベクトル及びカルマンゲイン行列算
出器25からのカルマンゲイン行列とに基づいて平滑ベ
クトルを算出し平滑ベクトル用メモリ5に格納する平滑
処理器26と、予測誤差共分散行列算出器24からの予
測誤差共分散行列とカルマンゲイン行列算出器25から
のカルマンゲイン行列とに基づいて平滑誤差共分散行列
を算出し平滑誤差共分散行列用メモリ6に格納する平滑
誤差共分散行列算出器27とを備えている。
の動作について説明する。まず、平滑ベクトル用メモリ
5に式(14)に示す平滑ベクトルxk ハットの適切な
初期値x0 ハットを設定し、また、平滑誤差共分散行列
用メモリ6に式(16)に示す平滑誤差共分散行列Pk
ハットの適切な初期値P0 ハットを設定することで、目
標の追尾処理が開始される。以降、複数の観測装置1の
いずれかからの新たな観測結果が入力部4に到着する度
に、追尾処理部41において、平滑ベクトル用メモリ5
から平滑ベクトルの値を読み出し、また、平滑誤差共分
散行列用メモリ6から平滑誤差共分散行列の値を読み出
し、これらの値を更新したのち、更新結果を再び平滑ベ
クトル用メモリ5及び平滑誤差共分散用メモリ6に格納
する。上記一連の処理を追尾終了まで繰り返し実行す
る。
のデータが入力部4に到着したときの処理の流れを説明
する。まず、入力部4からサンプリング時刻tk のデー
タ8が時刻管理部9に送出される。時刻管理部9では、
サンプリング時刻用メモリ10から1サンプリング前の
時刻tk-1 を読み出し、追尾処理部41の推移行列算出
器21及び変換行列算出器23に対して、最新のサンプ
リング時刻tk と1サンプリング前の時刻tk- 1 を送出
したのち、最新のサンプリング時刻tk をサンプリング
時刻用メモリ10に格納する。
管理部9から最新のサンプリング時刻tk と1サンプリ
ング前の時刻tk-1 を入力し、式(3)に従い推移行列
Φ(tk-1,tk)を算出したのち、予測処理器22にお
いて、推移行列算出器21から推移行列Φ(tk-1,
tk)を入力し、また、平滑ベクトル用メモリ5から1
サンプリング前の平滑ベクトルxk-1 ハットを読み出
し、式(9)に従い予測ベクトルxk チルダを算出す
る。一方、変換行列算出器23では、時刻管理部9から
最新のサンプリング時刻tk と1サンプリング前の時刻
tk-1 を入力し、式(4)に従い駆動雑音の変換行列Γ
(tk-1,tk)を算出し、次に、予測誤差共分散行列算
出器24において、推移行列算出器21から推移行列Φ
(tk-1,tk)を入力し、変換行列算出器23から駆動
雑音の変換行列Γ(tk-1,tk)を入力し、さらに平滑
誤差共分散行列用メモリ6から1サンプリング前の平滑
誤差共分散行列Pk-1 ハットを読み出し、式(11)に
従い予測誤差共分散行列Pk チルダを算出する。
いて、予測誤差共分散行列算出器24から予測誤差共分
散行列Pk チルダを入力し、式(12)に従いカルマン
ゲイン行列Kk を算出する。さらに、平滑処理器26に
おいて、入力部4から目標位置の観測値zk のデータ1
3を入力し、予測処理器22より予測ベクトルxk チル
ダを入力し、カルマンゲイン行列算出器25からカルマ
ンゲイン行列Kk を入力し、式(10)に従い平滑ベク
トルxk ハットを算出した後、該平滑ベクトルを平滑ベ
クトル用メモリ5に格納する。また、平滑誤差共分散行
列算出器27において、予測誤差共分散行列算出器24
から予測誤差共分散行列Pk チルダを入力し、カルマン
ゲイン行列算出器25からカルマンゲイン行列Kk を入
力し、式(13)に従い平滑誤差共分散行列Pk ハット
を算出し、該平滑誤差共分散行列を平滑誤差共分散行列
用メモリ6に格納する。
追尾装置は構成されており、図7に示すように、観測装
置1a,1bから入力部4に対して伝送される観測結果
データが時刻tk-2,tk -1,tk,tk+1というように、
観測時刻の古い順に観測結果データが入力部4に到着
し、時系列に観測値が得られる場合に限って適正な追尾
処理ができるよう構成されていたため、例えば、伝送路
3での伝送時間が観測装置1毎に異なるなどして、図8
に示すように、観測装置1a,1bから入力部4に対し
て伝送される観測結果データが時刻tk-2,tk,tk-1
というように、観測時刻の順と到着時刻の順の間に逆転
が起こることにより、非時系列に観測値が得られた場合
にはこれを適正に処理することができないという問題が
あった。観測時刻の早いデータが遅れて到着した場合に
は、例えばこの観測結果データを捨てざるを得ないとい
う問題があった。
されたもので、観測結果のデータが時系列に到着した場
合のみならず、非時系列に到着した場合にも適正に追尾
処理を行い得る目標追尾方法及び装置を得ることを目的
とする。
方法は、目標の位置、速度等の運動諸元で構成される状
態ベクトルの平滑ベクトルとその誤差を推定した平滑誤
差共分散行列及びカルマンゲイン行列の初期値を設定
し、間欠的に目標位置を観測する複数の観測装置のうち
いずれかからの観測値が到着する度に、上記観測値の観
測時刻が現在格納保持されている平滑ベクトルのサンプ
リング時刻より新しい時刻であるか否かを判定し、上記
観測値の観測時刻が現在格納保持されている平滑ベクト
ルのサンプリング時刻より新しい場合には、上記観測値
と現在格納保持されている平滑ベクトル及び平滑誤差共
分散行列の各値に基づいてカルマンフィルタの処理アル
ゴリズムに従い平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及び
カルマンゲイン行列の値を更新してその更新結果を格納
保持すると共に、上記観測値の観測時刻が現在格納保持
されている平滑ベクトルのサンプリング時刻より古い場
合には、該観測値は遅れて到着したと判断して、現在格
納保持している平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及び
カルマンゲイン行列の値及び上記遅れて到着した観測値
とに基づいて該観測値が遅れることなく到着して時系列
にカルマンフィルタの処理を行った場合に得られる計算
結果と等価な平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカ
ルマンゲイン行列の値を算出し、この各算出値を平滑ベ
クトルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列の
更新結果として格納保持することを特徴とするものであ
る。
持されている平滑ベクトルのサンプリング時刻より古い
場合には、該観測時刻から該サンプリング時刻への状態
ベクトルの推移行列を算出し、該推移行列の逆行列を算
出し、上記観測時刻から上記サンプリング時刻への駆動
雑音ベクトルの変換行列を算出し、非時系列データ処理
用のゲイン行列を算出し、該非時系列データ処理用のゲ
イン行列と現在保持されているカルマンゲイン行列を使
用することにより、上記観測値が遅れることなく到着し
て時系列にカルマンフィルタの処理を行った場合の計算
結果と等価な平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカ
ルマンゲイン行列を算出することを特徴とするものであ
る。
欠的に目標位置を観測する複数の観測装置と、上記各観
測装置から送出される観測結果のデータを受信する入力
部と、最新のサンプリング時刻の平滑ベクトルを保持す
る平滑ベクトル用メモリと、上記平滑ベクトルの平滑誤
差共分散行列を保持する平滑誤差共分散行列用メモリ
と、最新のサンプリング時刻のカルマンゲイン行列を保
持するカルマンゲイン行列用メモリと、上記平滑ベクト
ルのサンプリング時刻を保持するサンプリング時刻用メ
モリと、上記入力部に受信された観測値の観測時刻と上
記サンプリング時刻用メモリに保持されている平滑ベク
トルのサンプリング時刻との比較を行う時刻管理部と、
上記時刻管理部による比較結果に基づいて上記観測値の
観測時刻が上記平滑値のサンプリング時刻より新しい場
合に、上記入力部から観測値データを取り込むと共に上
記平滑ベクトル用メモリ及び上記平滑誤差共分散行列用
メモリから平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の各値
を読み出し、カルマンフィルタの処理アルゴリズムに従
い平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の値を更新して
その更新結果を上記平滑ベクトル用メモリ及び上記平滑
誤差共分散行列用メモリに格納すると共に更新演算中に
算出したカルマンゲイン行列の値を上記カルマンゲイン
行列用メモリに格納する時系列データ用追尾処理部と、
上記時刻管理部による比較結果に基づいて上記観測値の
観測時刻が上記平滑ベクトルのサンプリング時刻より古
い場合に、上記入力部から観測値データを取り込むと共
に上記平滑ベクトル用メモリと上記平滑誤差共分散行列
用メモリ及び上記カルマンゲイン行列用メモリから平滑
ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列
の各値を読み出し、上記観測値が遅れることなく到着し
時系列にカルマンフィルタの処理を行った場合の計算結
果と等価な平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカル
マンゲイン行列の値を算出し、この各算出値を平滑ベク
トルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列の更
新結果として上記平滑ベクトル用メモリと上記平滑誤差
共分散行列用メモリ及び上記カルマンゲイン行列用メモ
リに格納する非時系列データ用追尾処理部とを具備した
ことを特徴とするものである。
は、観測値の観測時刻から現在保持している平滑ベクト
ルのサンプリング時刻への状態ベクトルの推移行列を算
出する推移行列算出器と、該推移行列の逆行列を算出す
る逆行列算出器と、上記観測時刻から上記サンプリング
時刻への駆動雑音ベクトルの変換行列を算出する変換行
列算出器と、非時系列データ処理用のゲイン行列を算出
するゲイン行列算出器と、該ゲイン行列と現在保持され
ているカルマンゲイン行列とを使用して観測値が遅れる
ことなく到着し時系列にカルマンフィルタの処理を行っ
た場合の計算結果と等価な平滑ベクトルを算出する平滑
処理器と、上記非時系列データ処理用のゲイン行列と現
在保持されているカルマンゲイン行列とを使用して上記
平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差
共分散行列算出器と、上記非時系列データ処理用のゲイ
ン行列と現在保持されているカルマンゲイン行列とを使
用して観測値が遅れることなく到着し時系列にカルマン
フィルタの処理を行った場合に得られる計算結果と等価
なカルマンゲイン行列を算出するゲイン行列換算器とを
具備したことを特徴とするものである。
明するに先立ち、この発明の根拠となる理論の骨子を説
明する。目標追尾装置により既に処理された最新のサン
プリング時刻をtk とし、これまでに処理されたすべて
の観測値のサンプリング時刻を時系列に並べた結果をt
k (k=1,2,・・・)とする。ここでは、最新のサ
ンプリング時刻tk についての追尾処理を前記カルマン
フィルタの処理アルゴリズムに従い終了したのち、図5
に示す過去のサンプリング時刻td(ただしtk-1<td
<tkと仮定する)の観測値zd が遅れて入力部に到着
した場合を考える。
ち、遅れて到着した観測値zd を除く他のすべての観測
値の集積を式(18)のようにZk と表す。また、遅れ
て到着した観測値zd を含めた全観測値の集積を式(1
9)のようにZk+と表す。 Zk ={z1,z2,・・・,zk-1,zk} (18) Zk+={z1,z2,・・・,zk-1,zd,zk} (19) 上記カルマンフィルタの処理アルゴリズムに従い、サン
プリング時刻tk についての追尾処理が終了した時点に
おいての、目標追尾装置で得られている平滑ベクトル及
び平滑誤差共分散行列は、上記カルマンフィルタの理論
より、式(20),(21)で定義されるxk ハット,
Pk ハットとなる。
測値zn が遅れることなく到着し、tk-1,td,tk の
順に時系列にカルマンフィルタの処理を実行していた場
合、目標追尾装置では、式(22)で定義される平滑ベ
クトルxk+ハット及び式(23)で定義される平滑誤差
共分散行列Pk+ハットが得られるはずである。
ハットは、式(22)の平滑ベクトルxk+ハットに比べ
て1回分の観測値zd の情報が不足しているとの条件の
下での状態ベクトルxk の推定値であって、相対的に推
定精度の低い推定値となっている。
グ時刻tk についての追尾処理が終了した時点において
の、式(20)の平滑ベクトルxk ハット及び式(2
1)の平滑誤差共分散行列Pk ハットより、遅れて到着
したサンプリング時刻td の観測値zd を使用して、式
(22)の平滑ベクトルxk+ハット及び式(23)の平
滑誤差共分散行列Pk+ハットを算出する新たな処理アル
ゴリズムに基づき、非時系列な観測値の場合の追尾処理
を実行するものである。
式(23)の平滑誤差共分散行列Pk+ハットを算出する
ための新たな処理アルゴリズムは以下の式(24)〜
(26)ように与えられる。
用するKk は、観測値zd の到着前に実行したサンプリ
ング時刻tk について追尾処理において、式(12)に
より算出したカルマンゲイン行列である。したがって、
式(24)〜(26)の処理を行うためには、サンプリ
ング時刻tk についてのカルマンフィルタの処理におけ
る、カルマンゲイン行列Kk の算出値を別途保持してお
くことが必要である。
に対する追尾処理が上記式(24)〜(26)に従い終
了したのち、さらに新たなサンプリング時刻tの観測値
が到着した際の処理について考えると、この新たなサン
プリング時刻tとしては、次の2つの場合が考えられ
る。すなわち、(a)サンプリング時刻tがtk より後
か同一、または(b)サンプリング時刻tがtk より前
(ただしtd<t<tkを仮定する)である。
前述したように、式(24)〜(26)により算出され
た式(22),(23)の平滑ベクトルxk+ハット及び
平滑誤差共分散行列Pk+ハットは、tk-1,td,tk の
順に時系列にカルマンフィルタの処理を実行した場合に
得られる平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列と等価で
ある。したがって、上記(a)の場合は、新たに到着し
たサンプリング時刻tを時系列のサンプリング時刻t
k+1として、通常のカルマンフィルタの処理に従い追尾
処理を継続することができる。
に到着した観測値のサンプリング時刻tは、現在、目標
追尾装置が保持している最新のサンプリング時刻tk よ
り古い時刻であるから、再び、式(24)〜(26)の
非時系列データ用の処理アルゴリズムにより追尾処理を
実行することが必要である。この際、式(25),(2
6)の右辺において、前述のように、最新のサンプリン
グ時刻tk についてのカルマンゲイン行列を必要とす
る。このゲイン行列は、本来、観測値zd,zk をこの順
にカルマンフィルタで処理した場合に得られるサンプリ
ング時刻tk のカルマンゲイン行列Kk'であって、式
(25)で算出するKk+とは異なるものである。したが
って、このカルマンゲイン行列Kk'を別途算出すること
が必要となるが、この算出式は次式(27)により与え
られる。 Kk'=Kk−Kk+HΦ(td,tk)-1Kk (27) ここで、式(27)の右辺で使用するKk は、観測値z
d の到着前に実行したサンプリング時刻tk について追
尾処理において、式(12)により算出したカルマンゲ
イン行列である。
時刻td の観測値zd が遅れて入力部に到着した場合の
処理の手順は、まず、サンプリング時刻td,tk の値及
び既に目標追尾装置に保持されている平滑ベクトルxk
ハット、平滑誤差共分散行列Pk ハットの値から、式
(24)〜(26)に従い新たな平滑ベクトルxk+ハッ
ト、平滑誤差共分散行列Pk+ハットの値を算出した後、
次に到着する観測値が再び非時系列である場合に備え、
式(27)に従いカルマンゲイン行列Kk'を算出してい
おく、という手順となる。以上がこの発明の根拠となる
理論の骨子である。以下、この発明の実施の形態につい
て説明する。
態1に係る目標追尾装置の全体構成図である。図1にお
いて、図6に示す従来例と同一部分は同一符号を付して
その説明は省略する。新たな符号として、7は後述する
時系列データ用追尾処理部11において算出されるカル
マンゲイン行列及び設定されるカルマンゲイン行列の初
期値を格納保持するカルマンゲイン行列用メモリ、11
は観測結果が時系列に到着した場合に通常のカルマンフ
ィルタにより追尾処理を行う時系列データ用追尾処理部
で、入力部4から観測値データ13を取り込み、平滑ベ
クトル用メモリ5から平滑ベクトルの値を読み出し、平
滑誤差共分散行列用メモリ6から平滑誤差共分散行列の
値を読み出し、カルマンフィルタの処理アルゴリズムに
従いこれら平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の値を
更新して、更新結果を再び平滑ベクトル用メモリ5及び
平滑誤差共分散用メモリ6に格納すると共に、上記更新
演算中に算出したカルマンゲイン行列の値をカルマンゲ
イン行列用メモリ7に格納する。また、12は観測結果
が非時系列に到着した場合に非時系列の観測値を処理す
るための新たな処理方法により追尾処理を行う非時系列
データ用追尾処理部で、入力部4から観測値データ13
を取り込み、平滑ベクトル用メモリ5から平滑ベクトル
の値を読み出し、平滑誤差共分散行列用メモリ6から平
滑誤差共分散行列の値を読み出し、さらにカルマンゲイ
ン行列用メモリ7からカルマンゲイン行列の値を読み出
し、これら平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列及びカル
マンゲイン行列の値を更新して、更新結果を再び平滑ベ
クトル用メモリ5、平滑誤差共分散用メモリ6、カルマ
ンゲイン行列用メモリ7に格納する。
1は図2に示す構成を備えている。図2に示すように、
時系列データ用追尾処理部11は、時刻管理部9からの
最新のサンプリング時刻と1サンプリング前の時刻との
入力に基づいて推移行列を算出する推移行列算出器21
と、この推移行列算出器21からの推移行列と平滑ベク
トル用メモリ5からの1サンプリング前の平滑ベクトル
とに基づいて予測ベクトルを算出する予測処理器22
と、時刻管理部9からの最新のサンプリング時刻と1サ
ンプリング前の時刻との入力に基づいて駆動雑音ベクト
ルの変換行列を算出する変換行列算出器23と、推移行
列算出器21からの推移行列と変換行列算出器23から
の駆動雑音の変換行列及び平滑誤差共分散行列用メモリ
6からの1サンプリング前の平滑誤差共分散行列とに基
づいて予測誤差共分散行列を算出する予測誤差共分散行
列算出器24と、予測誤差共分散行列算出器24からの
予測誤差共分散行列に基づいてカルマンゲイン行列を算
出して算出結果をカルマンゲイン行列用メモリ7に格納
するカルマンゲイン行列算出器25と、入力部4からの
目標位置の観測値のデータ13と予測処理器22からの
予測ベクトル及びカルマンゲイン行列算出器25からの
カルマンゲイン行列とに基づいて平滑ベクトルを算出し
平滑ベクトル用メモリ5に格納する平滑処理器26と、
予測誤差共分散行列算出器24からの予測誤差共分散行
列とカルマンゲイン行列算出器25からのカルマンゲイ
ン行列とに基づいて平滑誤差共分散行列を算出し平滑誤
差共分散行列用メモリ6に格納する平滑誤差共分散行列
算出器27とを備えている。
2は図3に示す構成を備えている。図3に示すように、
非時系列データ用追尾処理部12は、時系列データ用追
尾処理部11と同様な推移行列算出器21及び変換行列
算出器23を備えると共に、推移行列算出器21により
算出された推移行列の逆行列を算出する逆行列算出器3
1と、変換行列算出器23からの駆動雑音ベクトルの変
換行列、逆行列算出器31からの推移行列の逆行列、平
滑誤差共分散行列用メモリ6からの平滑誤差共分散行列
及びカルマンゲイン行列用メモリ7からのカルマンゲイ
ン行列に基づいて非時系列データ処理用のゲイン行列を
算出するゲイン行列算出器32と、入力部4からの観測
値、逆行列算出器31からの推移行列の逆行列、ゲイン
行列算出器32からの非時系列データ処理用のゲイン行
列及び平滑ベクトル用メモリ5からの平滑ベクトルに基
づいて観測値が遅れることなく到着し時系列にカルマン
フィルタの処理を行った場合の計算結果と等価な平滑ベ
クトルを算出し算出された平滑ベクトルを改めて平滑ベ
クトル用メモリ5に格納する平滑処理器33と、変換行
列算出器23からの駆動雑音ベクトルの変換行列、逆行
列算出器31からの推移行列の逆行列、ゲイン行列算出
器32からの非時系列データ処理用のゲイン行列、平滑
誤差共分散行列用メモリ6からの平滑誤差共分散行列及
びカルマンゲイン行列用メモリ7からのカルマンゲイン
行列に基づいて平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列を算
出し算出された平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列を平
滑誤差共分散行列用メモリ6に格納する平滑誤差共分散
行列算出器34と、逆行列算出器31からの推移行列の
逆行列、ゲイン行列算出器32からの非時系列データ処
理用のゲイン行列及びカルマンゲイン行列用メモリ7か
らのカルマンゲイン行列に基づいて観測値が遅れること
なく到着し時系列にカルマンフィルタの処理を行った場
合に得られる計算結果と等価なカルマンゲイン行列を算
出し算出されたカルマンゲイン行列をカルマンゲイン行
列用メモリ7に格納するゲイン行列換算器35とを備え
ている。
る。始めに、図1に示す目標追尾装置の全体構成図にお
ける動作を説明する。間欠的に目標の位置を観測する複
数の観測装置1により得られた目標位置の観測値とその
観測時刻とで構成される観測結果データ2は、伝送路3
を経て入力部4に伝送される。各観測結果データは伝送
路2における伝送時間の経過の後、入力部4に到着す
る。なお、伝送路3における伝送時間は観測装置間で必
ずしも同一ではないとする。まず、平滑ベクトル用メモ
リ5に式(14)に示す平滑ベクトルxk ハットの適切
な初期値x0 ハットを設定し、平滑誤差共分散行列用メ
モリ6に式(16)に示す平滑誤差共分散行列Pk ハッ
トの適切な初期値P0 ハットを設定し、カルマンゲイン
行列用メモリ7にカルマンゲイン行列Kk の適切な初期
値K0 をそれぞれ設定することで目標の追尾処理が開始
される。
観測結果データが入力部4に到着すると、まず、到着し
た観測結果のサンプリング時刻(tarriveとする)のデ
ータ8が時刻管理部9に送出され、時刻管理部9におい
て、サンプリング時刻用メモリ10より目標追尾装置が
現在保持している最新の平滑ベクトルの時刻(tholdと
する)を読み出し、tarriveとtholdの値を比較を行
う。この比較の結果、tarrive≧tholdである場合、時
刻管理部9はtarrive及びtholdのデータを時系列デー
タ用追尾処理部11に送出したのち、サンプリング時刻
用メモリ10の内容をtarriveに更新する。一方、t
arrive<tholdである場合には、時刻管理部9はt
arrive及びtholdのデータを非時系列データ用追尾処理
部12に送出し、サンプリング時刻用メモリ10の内容
の更新を行わない。
及びtholdのデータが送出されると、時系列データ用追
尾処理部11は、入力部4から観測値データ13を取り
込み、平滑ベクトル用メモリ5から平滑ベクトルの値を
読み出し、平滑誤差共分散行列用メモリ6から平滑誤差
共分散行列の値を読み出し、これら平滑ベクトル及び平
滑誤差共分散行列の値を更新して、更新結果を再び平滑
ベクトル用メモリ5、平滑誤差共分散用メモリ6に格納
し、また、上記更新演算中に算出したカルマンゲイン行
列の値をカルマンゲイン行列用メモリ7に格納する。
tarrive及びtholdのデータが送出されると、非時系列
データ用追尾処理部12は、入力部4から観測値データ
13を取り込み、平滑ベクトル用メモリ5から平滑ベク
トルの値を読み出し、平滑誤差共分散行列用メモリ6か
ら平滑誤差共分散行列の値を読み出し、さらにカルマン
ゲイン行列用メモリ7からカルマンゲイン行列の値を読
み出し、これら平滑ベクトル、平滑誤差共分散行列及び
カルマンゲイン行列の値を更新して、更新結果を再び平
滑ベクトル用メモリ5、平滑誤差共分散用メモリ6、カ
ルマンゲイン行列用メモリ7に格納する。
部11の動作について説明する。時系列データ用追尾処
理部11の構成と動作は、図6に示す従来の目標追尾装
置の追尾処理部41と同様であり、カルマンゲイン行列
算出器25によるゲイン行列算出結果をカルマンゲイン
行列用メモリ7に格納する点のみが異なっている。
11では、tk-1=thold,tk=tarriveとおいて従来
の目標追尾装置の追尾処理部41と同様の処理を行う。
すなわち、推移行列算出器21において、式(3)に従
い推移行列Φ(tk-1,tk)を算出したのち、予測処理
器22において、式(9)に従い予測ベクトルxk チル
ダを算出し、一方、変換行列算出器23において、式
(4)に従い駆動雑音の変換行列Γ(tk-1,tk)を算出
し、次に、予測誤差共分散行列算出器24において、平
滑誤差共分散行列用メモリ6から1サンプリング前の平
滑誤差共分散行列Pk-1 ハットを読み出し、式(11)
に従い予測誤差共分散行列Pk チルダを算出する。次
に、カルマンゲイン行列算出器25において、式(1
2)に従いカルマンゲイン行列Kk を算出したのち、該
カルマンゲイン行列をカルマンゲイン行列用メモリ7に
格納する。さらに、平滑処理器26において、式(1
0)に従い平滑ベクトルxk ハットを算出した後、該平
滑ベクトルを平滑ベクトル用メモリ5に格納する。ま
た、平滑誤差共分散行列算出器27において、式(1
3)に従い平滑誤差共分散行列Pk ハットを算出し、該
平滑誤差共分散行列を平滑誤差共分散行列用メモリ6に
格納する。
2の動作について、図4に示す処理手順の流れを参照し
て説明する。時刻管理部9からサンプリング時刻t
arrive及びtholdが送出されると、非時系列データ用追
尾処理部12では、td=tarrive,tk=tholdとお
き、まず、推移行列算出器21において、式(3)に示
す推移行列の定義式を使用し推移行列Φ(td,tk)を
算出する(ステップ1)。また、逆行列算出器31にお
いて、推移行列の逆行列Φ(td,tk)-1を算出し(ス
テップ2)、変換行列算出器23において、式(4)に
示す駆動雑音変換行列の定義式を使用して変換行列Γ
(td,tk)を算出する(ステップ3)。
行列算出器31から推移行列の逆行列Φ(td,tk)-1
を入力し、変換行列算出器23から駆動雑音ベクトルの
変換行列Γ(td,tk)を入力し、平滑誤差共分散行列
用メモリ6から式(21)に示す平滑誤差共分散行列P
k ハットを読み出し、カルマンゲイン行列用メモリ7か
らカルマンゲイン行列Kk を読み出して、式(25)に
従い非時系列データ処理用のゲイン行列Kk+を算出し
(ステップ4)、次に平滑処理器33において、入力部
4から観測値zd を入力し、逆行列算出器31から推移
行列の逆行列Φ(td,tk)-1を入力し、ゲイン行列算
出器32から非時系列データ処理用のゲイン行列Kk+を
入力し、平滑ベクトル用メモリ5から式(20)に示す
平滑ベクトルを読み出し、式(24)に従い式(22)
に示す平滑ベクトルxk+ハットを算出した後、該平滑ベ
クトルxk+ハットを改めて平滑ベクトル用メモリ5に格
納する(ステップ5)。
おいて、逆行列算出器31から推移行列の逆行列Φ(t
d,tk)-1を入力し、変換行列算出器23から駆動雑音
ベクトルの変換行列Γ(td,tk)を入力し、ゲイン行
列算出器32から非時系列データ処理用のゲイン行列K
k+を入力し、平滑誤差共分散行列用メモリ6から式(2
1)に示す平滑誤差共分散行列Pk ハットを読み出し、
カルマンゲイン行列用メモリ7からカルマンゲイン行列
Kk を読み出して、式(26)に従い式(23)に示す
平滑誤差共分散行列Pk+ハットを算出した後、該平滑誤
差共分散行列Pk+ハットを改めて平滑誤差共分散行列用
メモリ6に格納し(ステップ6)、最後にゲイン行列換
算器35において、逆行列算出器31から推移行列の逆
行列Φ(td,tk)-1を入力し、ゲイン行列算出器32
から非時系列データ処理用のゲイン行列Kk+ハットを入
力し、カルマンゲイン行列用メモリ7からカルマンゲイ
ン行列Kk を読み出して、式(27)に従いカルマンゲ
イン行列Kk'を算出した後、該カルマンゲイン行列Kk'
を改めてカルマンゲイン行列用メモリ7に格納して(ス
テップ7)、処理を終了する。
特徴を要約すると次のようになる。上述した実施の形態
に係る目標追尾装置は、時系列データ用追尾処理部11
と非時系列データ用追尾処理部12の2つの処理部を設
け、時刻管理部9において入力部4に到着した観測結果
データの観測時刻を監視することにより、観測結果が時
系列に到着した場合には、時系列データ用追尾処理部1
1にて通常のカルマンフィルタにから追尾処理を行い、
観測結果が非時系列に到着した場合には、非時系列デー
タ用追尾処理部12にて非時系列の観測値を処理するた
めの新たな処理方法により追尾処理を行うように構成さ
れている。
7を設け、観測結果が時系列に到着した場合には、時系
列データ用追尾処理部11において算出したカルマンゲ
イン行列を上記カルマンゲイン行列用メモリ7に格納
し、観測結果が非時系列に到着した場合には、非時系列
データ用追尾処理部12において、上記カルマンゲイン
行列用メモリ7に格納されているカルマンゲイン行列を
読み出して、これを追尾処理に使用したのち、上記読み
出したカルマンゲイン行列を更新して、この更新結果を
上記カルマンゲイン行列用メモリ7に再び格納するよう
に構成されている。
は、遅れて到着した古い観測値と、すでにこの観測値が
存在しないものとして追尾処理を実行した結果で得られ
ている最新時刻についての平滑ベクトル及び平滑誤差共
分散行列と、これらを算出する際に計算したカルマンゲ
イン行列の値に基づき、上記古い観測値が遅れることな
く到着し時系列にカルマンフィルタで追尾処理を行った
場合に得られるはずであった最適な平滑ベクトル及び平
滑誤差共分散行列を算出し、さらに、上記古い観測値が
遅れることなく到着し時系列にカルマンフィルタで追尾
処理を行った場合に計算されるはずであった最新時刻に
ついてのカルマンゲイン行列を算出する処理方法により
追尾処理を行っている。
は、上記処理方法により追尾処理を実行するために、状
態ベクトルの推移行列を算出する推移行列算出器21
と、該推移行列の逆行列を算出する逆行列算出器31
と、駆動雑音の変換行列を算出する変換行列算出器23
と、非時系列データ処理用のゲイン行列を算出するゲイ
ン行列算出器32と、前記最適な平滑ベクトルを算出す
る平滑処理器33と、上記最適な平滑ベクトルの平滑誤
差共分散行列を算出する平滑誤差共分散行列算出器34
と、上記古い観測値が遅れることなく到着し時系列にカ
ルマンフィルタで追尾処理を行った場合に計算されるは
ずであった最新時刻についてのカルマンゲイン行列を算
出するゲイン行列換算器35とを備えている。
数の観測装置からの観測結果が時系列に到着した場合の
みならず、非時系列に到着した場合にも、遅れて到着し
た古い観測値を捨て去ることなく追尾処理を実行するこ
とができる。また、この発明の目標追尾装置の非時系列
データ用追尾処理の方法によれば、観測時刻の古い観測
値が遅れて到着した場合にも、この観測値が遅れること
なく到着し時系列にカルマンフィルタを実行していた場
合に得られる平滑ベクトルと等価な最適な平滑ベクトル
を算出することでき、時系列に観測結果が到着していた
場合と同等の追尾精度を得ることができる。さらに、上
記非時系列データ用追尾処理方法に基づき、観測結果が
時系列に到着した場合の追尾処理を実行することができ
る。
追尾方法及び装置によれば、観測結果のデータが時系列
に到着した場合のみならず、非時系列に到着した場合に
も遅れて到着した古い観測値を破棄することなく有効に
活用して適正に追尾処理を行い得ることができる。
した場合にも、この観測値が遅れることなく到着し時系
列にカルマンフィルタを実行していた場合に得られる平
滑ベクトルと等価な最適な平滑ベクトルを算出すること
でき、時系列に観測結果が到着していた場合と同等の追
尾精度を得ることができる。
全体構成図である。
構成図である。
部構成図である。
ける処理手順を示すフローチャートである。
した観測値の観測時刻を説明する説明図である。
るもので、2つの観測装置からの観測結果が時系列に到
着する場合のタイミングチャートである。
るもので、2つの観測装置からの観測結果が非時系列に
到着する場合のタイミングチャートである。
伝送路、4 入力部、5 平滑ベクトル用メモリ、6
平滑誤差共分散行列用メモリ、7 カルマンゲイン行列
用メモリ、8 観測時刻のデータ、9 時刻管理部、1
0 サンプリング時刻用メモリ、11 時系列データ用
追尾処理部、12 非時系列データ用追尾処理部、13
目標位置観測値のデータ、21 推移行列算出器、2
3 変換行列算出器、31 逆行列算出器、32 ゲイ
ン行列算出器、33 平滑処理器、34 平滑誤差共分
散行列算出器、35 ゲイン行列換算器。
Claims (4)
- 【請求項1】 目標の位置、速度等の運動諸元で構成さ
れる状態ベクトルの平滑ベクトルとその誤差を推定した
平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列の初期値を
設定し、 間欠的に目標位置を観測する複数の観測装置のうちいず
れかからの観測値が到着する度に、 上記観測値の観測時刻が現在格納保持されている平滑ベ
クトルのサンプリング時刻より新しい時刻であるか否か
を判定し、 上記観測値の観測時刻が現在格納保持されている平滑ベ
クトルのサンプリング時刻より新しい場合には、上記観
測値と現在格納保持されている平滑ベクトル及び平滑誤
差共分散行列の各値に基づいてカルマンフィルタの処理
アルゴリズムに従い平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列
及びカルマンゲイン行列の値を更新してその更新結果を
格納保持すると共に、 上記観測値の観測時刻が現在格納保持されている平滑ベ
クトルのサンプリング時刻より古い場合には、該観測値
は遅れて到着したと判断して、現在格納保持している平
滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行
列の値及び上記遅れて到着した観測値とに基づいて該観
測値が遅れることなく到着して時系列にカルマンフィル
タの処理を行った場合に得られる計算結果と等価な平滑
ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列
の値を算出し、この各算出値を平滑ベクトルと平滑誤差
共分散行列及びカルマンゲイン行列の更新結果として格
納保持することを特徴とする目標追尾方法。 - 【請求項2】 上記観測値の観測時刻が現在格納保持さ
れている平滑ベクトルのサンプリング時刻より古い場合
には、該観測時刻から該サンプリング時刻への状態ベク
トルの推移行列を算出し、該推移行列の逆行列を算出
し、上記観測時刻から上記サンプリング時刻への駆動雑
音ベクトルの変換行列を算出し、非時系列データ処理用
のゲイン行列を算出し、該非時系列データ処理用のゲイ
ン行列と現在保持されているカルマンゲイン行列を使用
することにより、上記観測値が遅れることなく到着して
時系列にカルマンフィルタの処理を行った場合の計算結
果と等価な平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカル
マンゲイン行列を算出することを特徴とする請求項1記
載の目標追尾方法。 - 【請求項3】 間欠的に目標位置を観測する複数の観測
装置と、 上記各観測装置から送出される観測結果のデータを受信
する入力部と、 最新のサンプリング時刻の平滑ベクトルを保持する平滑
ベクトル用メモリと、 上記平滑ベクトルの平滑誤差共分散行列を保持する平滑
誤差共分散行列用メモリと、 最新のサンプリング時刻のカルマンゲイン行列を保持す
るカルマンゲイン行列用メモリと、 上記平滑ベクトルのサンプリング時刻を保持するサンプ
リング時刻用メモリと、 上記入力部に受信された観測値の観測時刻と上記サンプ
リング時刻用メモリに保持されている平滑ベクトルのサ
ンプリング時刻との比較を行う時刻管理部と、 上記時刻管理部による比較結果に基づいて上記観測値の
観測時刻が上記平滑値のサンプリング時刻より新しい場
合に、上記入力部から観測値データを取り込むと共に上
記平滑ベクトル用メモリ及び上記平滑誤差共分散行列用
メモリから平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の各値
を読み出し、カルマンフィルタの処理アルゴリズムに従
い平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列の値を更新して
その更新結果を上記平滑ベクトル用メモリ及び上記平滑
誤差共分散行列用メモリに格納すると共に更新演算中に
算出したカルマンゲイン行列の値を上記カルマンゲイン
行列用メモリに格納する時系列データ用追尾処理部と、 上記時刻管理部による比較結果に基づいて上記観測値の
観測時刻が上記平滑ベクトルのサンプリング時刻より古
い場合に、上記入力部から観測値データを取り込むと共
に上記平滑ベクトル用メモリと上記平滑誤差共分散行列
用メモリ及び上記カルマンゲイン行列用メモリから平滑
ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列
の各値を読み出し、上記観測値が遅れることなく到着し
時系列にカルマンフィルタの処理を行った場合の計算結
果と等価な平滑ベクトルと平滑誤差共分散行列及びカル
マンゲイン行列の値を算出し、この各算出値を平滑ベク
トルと平滑誤差共分散行列及びカルマンゲイン行列の更
新結果として上記平滑ベクトル用メモリと上記平滑誤差
共分散行列用メモリ及び上記カルマンゲイン行列用メモ
リに格納する非時系列データ用追尾処理部とを具備した
ことを特徴とする目標追尾装置。 - 【請求項4】 上記非時系列データ用追尾処理部は、観
測値の観測時刻から現在保持している平滑ベクトルのサ
ンプリング時刻への状態ベクトルの推移行列を算出する
推移行列算出器と、該推移行列の逆行列を算出する逆行
列算出器と、上記観測時刻から上記サンプリング時刻へ
の駆動雑音ベクトルの変換行列を算出する変換行列算出
器と、非時系列データ処理用のゲイン行列を算出するゲ
イン行列算出器と、該ゲイン行列と現在保持されている
カルマンゲイン行列とを使用して観測値が遅れることな
く到着し時系列にカルマンフィルタの処理を行った場合
の計算結果と等価な平滑ベクトルを算出する平滑処理器
と、上記非時系列データ処理用のゲイン行列と現在保持
されているカルマンゲイン行列とを使用して上記平滑ベ
クトルの平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差共分散
行列算出器と、上記非時系列データ処理用のゲイン行列
と現在保持されているカルマンゲイン行列とを使用して
観測値が遅れることなく到着し時系列にカルマンフィル
タの処理を行った場合に得られる計算結果と等価なカル
マンゲイン行列を算出するゲイン行列換算器とを具備し
たことを特徴とする請求項3記載の目標追尾装置。
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1031719A2 (en) | 1999-02-23 | 2000-08-30 | Nissan Motor Co., Ltd. | Diesel engine controller |
JP2009014596A (ja) * | 2007-07-06 | 2009-01-22 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置及び目標追尾方法 |
JP2016004014A (ja) * | 2014-06-19 | 2016-01-12 | 日本電気株式会社 | 目標追尾装置、目標追尾方法、プログラム |
JP6194520B1 (ja) * | 2016-06-24 | 2017-09-13 | 三菱電機株式会社 | 物体認識装置、物体認識方法および自動運転システム |
CN110567461A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-12-13 | 北京航空航天大学 | 一种考虑无陀螺仪的非合作航天器姿态和参数估计方法 |
CN110995203A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-10 | 广东海洋大学深圳研究院 | 一种基于条件数融合的非线性可观测度分析方法 |
CN111257824A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 西安工程大学 | 基于扩散卡尔曼滤波的分布式检测方法 |
JPWO2021009852A1 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-01-21 | ||
CN117908034A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 西北工业大学 | 基于自适应波束跟踪水下目标高稳健模基doa估计方法 |
-
1997
- 1997-07-29 JP JP20336897A patent/JP3330852B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1031719A2 (en) | 1999-02-23 | 2000-08-30 | Nissan Motor Co., Ltd. | Diesel engine controller |
JP2009014596A (ja) * | 2007-07-06 | 2009-01-22 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置及び目標追尾方法 |
JP2016004014A (ja) * | 2014-06-19 | 2016-01-12 | 日本電気株式会社 | 目標追尾装置、目標追尾方法、プログラム |
JP6194520B1 (ja) * | 2016-06-24 | 2017-09-13 | 三菱電機株式会社 | 物体認識装置、物体認識方法および自動運転システム |
JP2017227580A (ja) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | 三菱電機株式会社 | 物体認識装置、物体認識方法および自動運転システム |
WO2021009852A1 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-01-21 | 日本電気株式会社 | 推定装置、制御システム、推定方法及びプログラム |
JPWO2021009852A1 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-01-21 | ||
CN110567461A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-12-13 | 北京航空航天大学 | 一种考虑无陀螺仪的非合作航天器姿态和参数估计方法 |
CN110995203A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-10 | 广东海洋大学深圳研究院 | 一种基于条件数融合的非线性可观测度分析方法 |
CN110995203B (zh) * | 2019-12-27 | 2023-03-21 | 广东海洋大学深圳研究院 | 一种基于条件数融合的非线性可观测度分析方法 |
CN111257824A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 西安工程大学 | 基于扩散卡尔曼滤波的分布式检测方法 |
CN111257824B (zh) * | 2020-01-20 | 2023-03-28 | 西安工程大学 | 基于扩散卡尔曼滤波的分布式检测方法 |
CN117908034A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 西北工业大学 | 基于自适应波束跟踪水下目标高稳健模基doa估计方法 |
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