JP6541538B2 - 目標追尾装置及びレーダ装置 - Google Patents

Description

本発明は、センサによる観測情報に基づいて、移動体などの観測対象物となる目標の航跡を推定する目標追尾技術に関する。

レーダセンサなどのアクティブセンサまたは赤外線センサなどのパッシブセンサによる観測情報に基づき、飛行機などの移動目標を探知してこの移動目標の航跡を推定するという目標追尾技術が存在する。たとえば、非特許文献１（Donald B. Reid, "An Algorithm for Tracking Multiple Targets"）には、複数の移動目標の同時追尾を可能とするアルゴリズムが開示されている。

しかしながら、移動目標に関する距離、角度（仰角及び方位角）及びドップラ速度などのセンサ観測値にアンビギュイティ（ａｍｂｉｇｕｉｔｙ：不明確さ）が存在すると、航跡の推定精度が低下して目標航跡以外の誤航跡を発生させるという問題がある。

たとえば、パルス繰り返し周波数（ＰＲＦ：Ｐｕｌｓｅ Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が比較的高いパルスレーダであるＭＰＲＦ（Ｍｉｄｄｌｅ ＰＲＦ）レーダ及びＨＰＲＦ（Ｈｉｇｈ ＰＲＦ）レーダの場合、パルス繰り返し周期（ＰＲＩ：Ｐｕｌｓｅ Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）が比較的短いので、目標までの距離の観測値またはその相対速度の観測値にアンビギュイティが発生しやすい。ここで、ＰＲＦは、パルス繰り返し周期（ＰＲＩ）の逆数である。

一方、ＰＲＦが比較的低いパルスレーダであるＬＰＲＦ（Ｌｏｗ ＰＲＦ）レーダの場合には、その想定される最大探知距離をパルス波が往復する時間よりもパルス繰り返し周期が長いので、距離観測値にアンビギュイティは発生しないが、ドップラ速度観測値にアンビギュイティが発生しやすい。それ故、ドップラ速度観測値を目標追尾に直接利用することが難しく、ドップラ速度観測値のアンビギュイティ（以下「ドップラアンビギュイティ」とも呼ぶ。）が発生する環境下では、目標追尾の相関性能が低くなるという問題があった。

この問題に対しては、特許文献１（特開２００５−８３８６７号公報）の従来技術が存在する。特許文献１に開示されている目標追尾装置は、パルス圧縮レーダによる観測で得られた探知データからドップラ速度の候補を絞り込むドップラ速度情報抽出部を備えている。このドップラ速度情報抽出部は、パルス圧縮レーダの送信周波数と受信周波数との周波数偏差から第１のドップラ速度の候補を求めるとともに、アップチャープ及びダウンチャープを交互に実行して得られた距離観測値の距離偏差から第２のドップラ速度を算出し、第１のドップラ速度を第２のドップラ速度と比較して第１のドップラ速度の候補を絞り込む。これにより、良質なドップラ速度観測値を取得することができるので、ドップラアンビギュイティに起因する前述の問題を改善することが可能となる。

特開２００５−８３８６７号公報（たとえば、段落００４５〜００６９）

Donald B. Reid, "An Algorithm for Tracking Multiple Targets," IEEE Transactions on Automatic Control. Vol. AC-24. N0. 6, December, 1979.

しかしながら、特許文献１の従来技術では、ドップラアンビギュイティのみが発生する環境下で高い精度で目標航跡を推定することはできても、距離観測値または角度観測値にアンビギュイティが発生する環境下では、航跡の推定精度が十分ではなく、誤航跡が発生し得る。ドップラアンビギュイティだけでなく、距離観測値及び角度観測値などの種々のセンサ観測値のいずれのアンビギュイティが発生する環境下でも高い精度で目標航跡を決定し得る、汎用性が高く且つ効率の良いアルゴリズムが求められている。

上記に鑑みて本発明の目的は、アンビギュイティが発生する環境下でも、センサ観測値の種類に依らずに効率良く且つ高い精度で目標航跡を決定することができる目標追尾装置及びレーダ装置を提供することである。

本発明の第１の態様による目標追尾装置は、移動目標を観測するセンサを用いて当該移動目標に対する追尾処理を行う目標追尾装置であって、前記センサの出力に基づいて当該移動目標の位置を示す探知データを生成する信号処理部と、前記探知データから複数の仮探知データを生成する仮探知データ生成部と、過去の追尾処理で得られた既存の航跡をなす観測値と前記仮探知データとの組み合わせで形成される航跡候補の確からしさを示す相関尤度を算出する尤度演算部と、前記相関尤度を用いて前記航跡候補の中から前記移動目標の航跡を決定する追尾航跡決定部と、前記探知データに含まれる各センサ観測値の観測誤差分布を定める誤差分布データが記憶されている誤差分布データ記憶部とを備え、前記観測誤差分布は、複数の確率分布が混在する混合分布であり、前記仮探知データ生成部は、前記誤差分布データに基づき、前記探知データに含まれる各センサ観測値を前記複数の確率分布の代表値だけずらすことにより、当該探知データから前記複数の仮探知データを生成することを特徴とする。

本発明の第２の態様によるレーダ装置は、前記移動目標を観測する当該センサと、前記目標追尾装置とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、各センサ観測値を、混合分布中の複数の確率分布の代表値だけずらすことにより、複数の仮探知データが生成される。これら複数の仮探知データに基づいて航跡候補が生成され、当該航跡候補の中から移動目標の航跡を決定することができる。よって、センサ観測値にアンビギュイティが発生する環境下でも、そのセンサ観測値の種類に依らずに効率良く且つ高い精度で目標航跡を決定することができる。これにより、誤航跡の発生が低減され、航跡の早期確立が可能となる。

本発明に係る実施の形態１のレーダ装置の概略構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る追尾処理の手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る混合分布の一例を示す図である。 実施の形態１に係る仮探知データの算出方法を説明するための図である。 実施の形態１に係る混合分布の他の例を示す図である。 実施の形態１に係る混合分布の更に他の例を示す図である。 既存の航跡と仮探知データとの間の相関を説明するための図である。 実施の形態１のハードウェア構成例を示す図である。 本発明に係る実施の形態２のレーダ装置の概略構成を示すブロック図である。 既存の航跡と仮探知データとの間の相関を説明するための図である。 実施の形態２に係る追尾処理の手順の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態３の目標追尾装置の概略構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る追尾処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１１に示した２段階処理（ステップＳＴ２１）の詳細を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本発明に係る種々の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面全体において同一符号を付された構成要素は、同一構成及び同一機能を有するものとする。

実施の形態１．
図１は、本発明に係る実施の形態１のレーダ装置１の概略構成を示すブロック図である。図１に示されるように、レーダ装置１は、移動目標（以下、単に「目標」ともいう。）を観測するセンサ１０と、センサ１０の出力に基づいて当該目標の位置を示す探知データＯｄを生成する信号処理部２０と、観測誤差分布を定める誤差分布データセット２１ｄ，２１ａ，２１ｖが記憶されている誤差分布データ記憶部２１と、探知データＯｄに基づいて移動目標に対する追尾処理を行う追尾処理部３０とを備えている。本実施の形態の目標追尾装置は、信号処理部２０、誤差分布データ記憶部２１及び追尾処理部３０で構成される。

センサ１０は、高周波信号をパルス変調してパルス状の送信波を生成し出力する送信回路１１と、この送信波をパルス繰り返し周期（ＰＲＩ）毎に空間に向けて放射する送信アンテナ部１２と、当該空間内の目標で反射されて到来した反射波を受信する受信アンテナ部１３と、この受信アンテナ部１３の出力波を検波してアナログ受信信号を生成する受信回路１４とを含んで構成されている。この受信回路１４は、アナログ受信信号をディジタル受信信号にＡ／Ｄ変換して信号処理部２０に出力する。

信号処理部２０は、ディジタル受信信号の位相及び電力を解析して、当該目標までの距離観測値、ドップラ速度観測値（以下、単に「ドップラ観測値」ともいう。）及び角度観測値といったセンサ観測値を算出する。ここで、角度観測値は、仰角観測値と方位角観測値の組からなる。信号処理部２０は、サンプリング時刻ｔ_ｋ（以下、「時刻ｔ_ｋ」ともいう。）毎に、これらセンサ観測値（距離観測値、ドップラ速度観測値、角度観測値）の組からなる観測ベクトルｚ^０ _ｋ（ｋは、時刻ｔ_ｋを特定するための整数）を示す探知データＯｄを追尾処理部３０に出力する。また、信号処理部２０は、誤差分布データ記憶部２１から、当該観測ベクトルｚ^０ _ｋのセンサ観測値に対応する誤差分布データＰｄを取得し、この誤差分布データＰｄを追尾処理部３０に供給する。誤差分布データ記憶部２１には、距離観測値の観測誤差分布群のデータセット２１ｄと、角度観測値（仰角観測値及び方位観測値）の観測誤差分布群のデータセット２１ａと、ドップラ観測値の観測誤差分布群のデータセット２１ｄとが格納されている。これらデータセット２１ｄ，２１ａ，２１ｄには、通常の観測誤差分布のデータと、センサ観測値のアンビギュイティを表す観測誤差分布のデータとが含まれている。

センサ１０では、送信回路１１は、距離観測値またはドップラ速度観測値のアンビギュイティの出現確率を抑制するために、測距または測速の際に、パルスヒット間または探知間に高周波信号に対してパルス内符号変調またはＰＲＦ（パルス繰り返し周波数）変調を実行することが望ましい。また、測角の際にも、角度観測値のアンビギュイティの出現確率を抑制するために、送信回路１１は、パルスヒット間または探知間に送信周波数変調を実行することができる。更には、測角の際のアンビギュイティの出現確率を抑制するために、送信アンテナ部１２及び受信アンテナ部１３を構成するアンテナ素子群の配置を予め最適化しておくことが望ましい。

追尾処理部３０は、図１に示されるように、入力される探知データＯｄに含まれる各センサ観測値から複数の仮観測値を派生させるアンビギュイティ制御部３１を含む。後述するように、アンビギュイティ制御部３１は、１つの観測ベクトルｚ^０ _ｋから複数個の仮観測ベクトル｛ｚ^ｓ _ｋ｝を生成することにより、これら複数個の仮観測ベクトル｛ｚ^ｓ _ｋ｝を示す仮探知データ群ＴＯｄを生成する機能を有する。ここで、上付き添え字ｓは、各仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋを一意に特定する整数番号である。各仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋは、観測ベクトルｚ^０ _ｋと同様に複数種（距離、ドップラ速度及び角度）の仮観測値の組で構成される。本明細書では、１つの仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋが１つの仮探知データを構成するものとする。また、追尾処理部３０は、各仮探知データが既存の航跡（すなわち、過去の追尾処理で得られた航跡）と相関するか否かを判定する相関判定部４１と、既存の航跡をなす過去の観測ベクトルと仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋとの組み合わせで形成される新たな航跡（以下「航跡候補」ともいう。）の確からしさを示す相関尤度を算出する尤度演算部３２と、追尾処理に使用される航跡諸元を算出する航跡諸元演算部３３と、相関尤度を用いて航跡候補の中から目標の航跡を決定する追尾航跡決定部３４と、航跡関連データ記憶部３５とを含んで構成されている。航跡関連データ記憶部３５は、相関判定部４１及び航跡諸元演算部３３での処理に使用される探知データＰｄなどの航跡関連データを記憶する領域である。

以下、図２を参照しつつ、この追尾処理部３０の構成及び動作について説明する。図２は、実施の形態１に係る追尾処理の手順の一例を概略的に示す図である。

図２を参照すると、アンビギュイティ制御部３１は、探知データＯｄが入力されるまで待機している（ステップＳＴ１のＮＯ）。サンプリング時刻ｔ_ｋに探知データＯｄが入力されると（ステップＳＴ１のＹＥＳ）、アンビギュイティ制御部３１は、探知データＯｄとこれと同時入力された誤差分布データＰｄとを用いて、探知データＯｄから複数の仮探知データを生成する（ステップＳＴ２）。具体的には、アンビギュイティ制御部３１は、探知データＯｄに含まれるセンサ観測値（距離観測値、ドップラ観測値及び角度観測値）の各々を、誤差分布データＰｄに含まれる複数のシフト量だけずらすことにより、当該探知データＯｄに対応する仮探知データ群ＴＯｄを生成することができる。シフト量としては、観測誤差分布の中に混在する複数の確率分布（以下「コンポーネント」とも呼ぶ。）の代表値が使用される。ここで、「観測誤差分布の中に混在する複数の確率分布」とは、たとえば、次式に示されるように、観測誤差分布Ｐ_ｙが複数の確率分布の重み付き線形結合により構成されることを意味する。

ここで、ｙは、センサ観測値の種類（距離、ドップラ速度、仰角または方位角）の１つを示す記号であり、Ｐ_ｙ（ｉ）は、ｉ番目の確率分布であり、ｗ_ｙ（ｉ）は、この確率分布Ｐ_ｙ（ｉ）に重み付けられる混合比率である。確率分布Ｐ _ｙ （ｉ）は、正規分布とすることができる。

図３は、角度観測値（仰角観測値または方位角観測値のいずれか一方）の観測誤差分布の一例を示す図である。図３に示される観測誤差分布において、横軸は角度を示し、縦軸は頻度を示している。この観測誤差分布は、３個のコンポーネントＰ_θ（−１），Ｐ_θ（０），Ｐ_θ（＋１）が混在する混合分布とみなされている。この混合分布Ｐ_θは、次式で表現することができる。

ここで、ｗ_θ（−１），ｗ_θ（０），ｗ_θ（１）は、それぞれ、コンポーネントＰ_θ（−１），Ｐ_θ（０），Ｐ_θ（＋１）の混合比率である。中央のコンポーネントＰ_θ（０）は、角度観測値にアンビギュイティが存在しないと仮定した場合における角度ゼロを中心として分布するコンポーネントであり、左側のコンポーネントＰ_θ（−１）は、角度観測値にアンビギュイティが存在すると仮定した場合における角度−Δθ_−１を中心として分布するコンポーネントであり、右側のコンポーネントＰ_θ（＋１）は、角度観測値にアンビギュイティが存在すると仮定した場合における角度Δθ_１を中心として分布するコンポーネントである。これらコンポーネントＰ_θ（−１），Ｐ_θ（０），Ｐ_θ（＋１）の代表値である期待値は、それぞれ、−Δθ_−１，０，＋Δθ_１である。この場合、アンビギュイティ制御部３１は、観測ベクトルｚ^０ _ｋを構成する１つの角度観測値θ_ｋから以下の３つの角度の仮観測値Ｋ_−１，Ｋ_０，Ｋ_１を生成する。
Ｋ_−１＝θ_ｋ−Δθ_−１； Ｋ_０＝θ_ｋ； Ｋ_１＝θ_ｋ＋Δθ_１

図４は、既存の航跡Ｔ１に対する、角度観測値の混合分布と角度の仮観測値Ｋ_−１，Ｋ_０，Ｋ_１との関係を模式的に示す図である。

次に、図５は、ドップラ観測値の観測誤差分布の一例を示す図である。図５に示される観測誤差分布において、横軸はドップラ速度を示し、縦軸は頻度を示している。この観測誤差分布は、４個のコンポーネントＰ_ｖ（−１），Ｐ_ｖ（０），Ｐ_ｖ（１），Ｐ_ｖ（２）が混在する混合分布とみなされている。この混合分布Ｐ_ｖは、次式で表現することができる。

ここで、ｗ_ｖ（−１），ｗ_ｖ（０），ｗ_ｖ（１），ｗ_ｖ（２）は、それぞれ、コンポーネントＰ_ｖ（−１），Ｐ_ｖ（０），Ｐ_ｖ（１），Ｐ_ｖ（２）の混合比率である。コンポーネントＰ_ｖ（０）は、ドップラ観測値にアンビギュイティが存在しないと仮定した場合におけるコンポーネントであり、他のコンポーネントＰ_ｖ（−１），Ｐ_ｖ（１），Ｐ_ｖ（２）は、ドップラ観測値にアンビギュイティが存在すると仮定した場合のコンポーネント群である。これらコンポーネントＰ_ｖ（−１），Ｐ_ｖ（０），Ｐ_ｖ（１），Ｐ_ｖ（２）の代表値である期待値は、それぞれ、−Δｖ_−１，０，＋Δｖ_１，＋Δｖ_２である。この場合、アンビギュイティ制御部３１は、観測ベクトルｚ^０ _ｋを構成する１つのドップラ観測値から４つのドップラー速度の仮観測値を生成する。

次に、図６は、距離観測値の観測誤差分布の一例を示す図である。図６に示される観測誤差分布において、横軸は距離を示し、縦軸は頻度を示している。この観測誤差分布は、３個のコンポーネントＰ_ｒ（０），Ｐ_ｒ（１），Ｐ_ｒ（２）が混在する混合分布とみなされている。この混合分布Ｐ_ｒは、次式で表現することができる。

ここで、ｗ_ｒ（０），ｗ_ｒ（１），ｗ_ｒ（２）は、それぞれ、コンポーネントＰ_ｒ（０），Ｐ_ｒ（１），Ｐ_ｒ（２）の混合比率である。コンポーネントＰ_ｒ（０）は、距離観測値にアンビギュイティが存在しないと仮定した場合におけるコンポーネントであり、他のコンポーネントＰ_ｒ（１），Ｐ_ｒ（２）は、距離観測値にアンビギュイティが存在すると仮定した場合のコンポーネント群である。これらコンポーネントＰ_ｒ（０），Ｐ_ｒ（１），Ｐ_ｒ（２）の代表値である期待値は、それぞれ、０，Δｒ_１，Δｒ_２である。この場合、アンビギュイティ制御部３１は、観測ベクトルｚ^０ _ｋを構成する１つの距離観測値から３つの距離の仮観測値を生成する。

尤度演算部３２は、図１に示されるように、相関判定部４１、航跡尤度算出部４２及びアンビギュイティ尤度算出部４３を含んで構成されている。

相関判定部４１は、既存の航跡に基づき、現在の時刻ｔ_ｋでの目標の距離、ドップラ速度及び角度の予測観測値を生成し（ステップＳＴ３）、その後、入力された仮探知データの各々が目標の既存の航跡と相関するか否かを判定する（ステップＳＴ４）。具体的には、相関判定部４１は、既存航跡から予測される時刻ｔ_ｋでの目標の予測観測ベクトルと残差共分散行列とに基づいて、仮探知データが観測される可能性が高い数値領域であるゲート範囲を設定する。予測観測ベクトルは、ステップＳＴ３で算出された予測観測値の組で構成される。相関判定部４１は、このゲート範囲に含まれる仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋは当該既存航跡と相関する（すなわちゲート内）と判定し、このゲート範囲に含まれない仮観測ベクトルは当該既存航跡と相関しない（すなわちゲート外）と判定する。ゲート範囲は、たとえば、次式（１）で表現される。

ここで、ｚ_ｋは、仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋの任意の１つであり、ｚ_{ｋ｜ｋ−１}は、予測観測ベクトルであり、ｄは、ゲート範囲のサイズを定めるパラメータであり、Ｔは、転置を表す記号である。また、Ｓ_ｋ ^−１は、時刻ｔ_ｋでの残差共分散行列Ｓ_ｋの逆行列である。

予測観測ベクトルｚ_{ｋ｜ｋ−１}は、次式（２）により算出される。

ここで、ｘ_{ｋ｜ｋ−１}は、目標の予測状態ベクトルであり、後述の式（８）により算出される。この予測状態ベクトルｘ_{ｋ｜ｋ−１}は、直交座標系における目標の位置座標ｘ，ｙ，ｚの予測値及び当該目標の速度Ｖｘ，Ｖｙ，Ｙｚの予測値の組で構成され得る。また、ｆ（ｘ_{ｋ｜ｋ−１}）は、時刻ｔ_ｋでの観測過程を表す関数ベクトルであり、次式（２ａ）で表現される（Ｐは正整数）。

また、残差共分散行列Ｓ_ｋは、次式（３）で表現される。

ここで、Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、予測誤差共分散行列である。また、Ｈ_ｋは、観測行列であり、Ｈ_ｋ ^Ｔは、観測行列Ｈ_ｋに対する転置行列である。また、Ｒ_ｋは、観測誤差共分散行列である。観測行列Ｈ_ｋは、多変数関数ｆ_１（ｘ），ｆ_２（ｘ），…，ｆ_Ｐ（ｘ）のヤコビ行列であり、次式（３ａ）に示されるように、観測過程を表す関数ベクトルｆ（ｘ）を予測状態ベクトルｘ_{ｋ｜ｋ−１}の周りで偏微分することにより生成することができる。

予測誤差共分散行列Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、次式（４）で表現される。

ここで、Ｐ_{ｋ−１｜ｋ−１}は、サンプリング時刻ｔ_ｋ−１での平滑誤差共分散行列である。

上記ゲート範囲に含まれないと判定された仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋについては、当該仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋと既存航跡との組み合わせで形成される航跡は、「相関の可能性がない」ものとして考慮の対象から除外される。一方、上記ゲート範囲に含まれると判定された仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋについては、当該仮観測ベクトルｚ^ｓ _ｋと既存航跡との組み合わせで形成される航跡が「相関の可能性がある」とものとみなされ、「航跡候補」となる。図７は、３つの仮観測ベクトルｚ^０ _ｋ，ｚ^１ _ｋ，ｚ^２ _ｋとゲート範囲Ｇｔとの関係を例示する図である。仮観測ベクトルｚ^０ _ｋは、シフト量ゼロに対応する観測ベクトルである。

次に、航跡尤度算出部４２は、各センサ観測値にアンビギュイティが存在しないと仮定した場合における航跡候補の確からしさを示す航跡尤度ｇを算出する（ステップＳＴ５）。航跡尤度ｇは、次式（５）で表現される。

ここで、ｄｅｔＳ_ｋは、残差共分散行列Ｓ_ｋの行列式である。

次に、アンビギュイティ尤度算出部４３は、混合分布のうち航跡候補に対応する確率分布の混合比率を用いて当該航跡尤度を補正することによりアンビギュイティ尤度を相関尤度として算出する（ステップＳＴ６）。具体的には、アンビギュイティ尤度算出部４３は、航跡候補に対応する当該確率分布の混合比率を当該航跡尤度に重み付けすることによりアンビギュイティ尤度を算出することができる。たとえば、次式（６）によりアンビギュイティ尤度Ｌを算出することが可能である。

ここで、重み係数ｗ_θ（ｐ）は、角度観測値の混合分布をなすｐ番目の確率分布の混合比率であり、重み係数ｗ_ｖ（ｑ）は、ドップラ速度観測値の混合分布をなすｑ番目の確率分布の混合比率であり、重み係数ｗ_ｒ（ｕ）は、距離観測値の混合分布をなすｕ番目の確率分布の混合比率である。アンビギュイティ尤度Ｌを示すデータＬｄは、追尾航跡決定部３４に供給される。今、１つの距離観測値から派生する仮観測値の数（すなわち距離観測値の混合分布をなす確率分布の数）をＮｒとし、１つの角度観測値から派生する仮観測値の数（すなわち角度観測値の混合分布をなす確率分布の数）をＮａとし、１つのドップラ観測値から派生する仮観測値の数（すなわちドップラ観測値の混合分布をなす確率分布の数）をＮｖとするとき、上記アンビギュイティ尤度Ｌは、距離、角度及びドップラ速度という３種類の仮観測値の組み合わせの数（＝Ｎｒ×Ｎａ×Ｎｖ）だけ生成されることとなる。よって、既存航跡と仮観測ベクトルとの組により形成される航跡候補の数は、最大でＮｒ×Ｎａ×Ｎｖだけ存在し得る。

次に、追尾航跡決定部３４は、相関判定部４１から供給された相関判定結果ＡｄとデータＬｄとに基づいて、航跡候補の中から目標の航跡を決定する（ステップＳＴ８）。たとえば、追尾航跡決定部３４は、相関があると判定された仮探知データの中で、最も高いアンビギュイティ尤度に対応する仮探知データを既存航跡に割り当てることにより航跡を決定すればよい。このとき、追尾航跡決定部３４は、ＧＮＮ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）方式、ＰＤＡ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）方式、ＪＰＤＡ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）方式またはＪＩＰＤＡ（Ｊｏｉｎｔ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）方式などの相関アルゴルズムを用いて航跡を決定することができる。

その後、航跡諸元演算部３３は、平滑処理を実行して、次のサンプリング時刻ｔ_ｋ＋１での追尾処理に使用される航跡諸元を計算する（ステップＳＴ９）。航跡諸元の１つとして、たとえば、次式（７）により平滑ベクトルｘ_ｋ｜ｋが算出される。

ここで、ｘ_{ｋ｜ｋ−１}は、目標の予測状態ベクトルであり、ｚ_ｋ，ｊは、時刻ｔ_ｋでの仮観測ベクトルであり、下付き添え字ｊは、ｊ番目の観測点を示している。また、Ｋ_ｋは、時刻ｔ_ｋでの拡張カルマンゲイン行列である。

予測状態ベクトルｘ_{ｋ｜ｋ−１}は、次式（８）により算出される。

拡張カルマンゲイン行列Ｋ_ｋは、次式（９）により算出される。

なお、平滑処理（ステップＳＴ９）は、ステップＳＴ２〜ＳＴ７の前に行われてもよいし、あるいは、ステップＳＴ２〜ＳＴ７と並行して行われてもよい。

次に、図２を参照すると、追尾処理部３０が目標追尾を続行するときは（ステップＳＴ１０のＹＥＳ）、追尾処理はステップＳＴ１に戻る。一方、追尾処理部３０が目標追尾を続行しないときは（ステップＳＴ１０のＮＯ）、追尾処理は終了する。

なお、上記した信号処理部２０及び追尾処理部３０は、たとえば、ワークステーションまたはメインフレームなどの、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内蔵のコンピュータで構成され得る。また、信号処理部２０及び及び追尾処理部３０は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）もしくはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらの組み合わせにより実現されてもよい。誤差分布データ記憶部２１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリを用いて構成すればよく、航跡関連データ記憶部３５は、ＳＤＲＡＭなどのメモリを用いて構成すればよい。

図８は、信号処理部２０、誤差分布データ記憶部２１及び追尾処理部３０のハードウェア構成例である情報処理装置６０の概略構成を示す機能ブロック図である。図８に示されるように、この情報処理装置６０は、ＣＰＵ６１Ｃを含むプロセッサ６１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６２、ＲＯＭ６３、大容量記録媒体６４及び入出力インタフェース６５を備えて構成されている。これらプロセッサ６１、ＲＡＭ６２、ＲＯＭ６３、大容量記録媒体６４及び入出力インタフェース６５は、バス６６を介して相互に接続されている。ここで、入出力インタフェース６５は、図１に示したセンサ１０と信号処理部２０との間を物理的に接続する回路（図１には図示せず）に相当する。大容量記録媒体６４は、図１に示した誤差分布データ記憶部２１及び航跡関連データ記憶部３５を構成するものである。プロセッサ６１は、ＲＯＭ６２または大容量記録媒体６４からソフトウェア・プログラムをロードし、当該ソフトウェア・プログラムに従って動作することによって信号処理部２０及び追尾処理部３０の機能を実現することができる。なお、大容量記録媒体６４としては、たとえば、ハードディスク（磁気ディスク）、光ディスクまたはフラッシュメモリが挙げられる。

以上に説明したように実施の形態１のレーダ装置１Ａは、探知データに含まれる各センサ観測値を、混合分布中の複数の確率分布の代表値だけずらすことにより各探知データについて複数の仮探知データを生成する。これら複数の仮探知データに基づいて航跡候補が生成され、当該航跡候補の中から移動目標の航跡を決定することができる。よって、センサ観測値にアンビギュイティが発生する環境下でも、そのセンサ観測値の種類に依らずに効率良く且つ高い精度で目標航跡を決定することができる。これにより、誤航跡の発生が低減され、航跡の早期確立が可能となる。たとえば、従来技術ではアンビギュイティの影響で目標を失探知するおそれがある状況でも、本実施の形態では、複数の仮探知データが生成されるので、失探知の確率が低減するという利点がある。このため、早期に航跡を確立することが可能である。

実施の形態２．
次に、本発明に係る実施の形態２について説明する。図９は、実施の形態２の目標追尾装置を含むレーダ装置１Ａの概略構成を示すブロック図である。

このレーダ装置１Ａは、上記実施の形態１のレーダ装置１と同様に、センサ１０、信号処理部２０及び誤差分布データ記憶部２１を備えており、更に追尾処理部３０Ａを備えている。本実施の形態の追尾処理部３０Ａの構成は、追尾航跡決定部３４Ａを除いて、上記実施の形態１の追尾処理部３０の構成と同じである。本実施の形態の目標追尾装置は、信号処理部２０、誤差分布データ記憶部２１及び追尾処理部３０Ａで構成される。

本実施の形態の追尾航跡決定部３４Ａは、航跡探索部４５及び仮説制限部４６を備えている。航跡探索部４５は、公知のＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）方式に従い、複数の仮説を保持しつつ移動目標の航跡を決定することができる。ここで、仮説とは、航跡の集合であり、各仮説は互いに矛盾のない航跡（すなわち、同一時刻ｔ_ｋの同一観測点におけるセンサ観測値の組である同一の仮探知データを共有しない航跡）を選ぶことによって構成される。公知のＭＨＴについては、たとえば、上記非特許文献１に開示されている方法を使用すればよい。また、仮説制限部４６は、同一の探知データから生成された２つ以上の仮探知データに複数の航跡が相関する仮説を棄却する。これにより、同一の探知データから生成された２つ以上の仮探知データに既存の航跡が相関しないように仮説の数を制限することができる。

図１０は、２つの既存航跡Ｔ１，Ｔ２にそれぞれ対応するゲート範囲Ｇｔ１，Ｇｔ２と複数の仮観測ベクトルとの間の関係を例示する図である。図１０の例では、１点の観測ベクトル（探知データ）ｚ^０ _ｋ（１）から、３点の仮観測ベクトル（仮探知データ）ｚ^０ _ｋ（１），ｚ^１ _ｋ（１），ｚ^２ _ｋ（１）が生成され、他の１点の観測ベクトル（探知データ）ｚ^０ _ｋ（２）から、３点の仮観測ベクトル（仮探知データ）ｚ^０ _ｋ（２），ｚ^１ _ｋ（２），ｚ^２ _ｋ（２）が生成されている。ここで、仮観測ベクトルｚ^０ _ｋ（１）は、シフト量ゼロに対応する観測ベクトルであり、仮観測ベクトルｚ^０ _ｋ（１）は、シフト量ゼロに対応する観測ベクトルである。仮観測ベクトルｚ^０ _ｋ（２），ｚ^１ _ｋ（１）は、ゲート範囲Ｇｔ１，Ｇｔ２のいずれにも入らず、ゲート外にあるので、相関判定部４１は、仮観測ベクトルｚ^０ _ｋ（２），ｚ^１ _ｋ（１）が既存航跡Ｔ１，Ｔ２と相関しないと判定する。仮説制限部４６は、既存航跡Ｔ１が仮観測ベクトルｚ^２ _ｋ（２）と相関し、且つ、既存航跡Ｔ２が仮観測ベクトルｚ^１ _ｋ（２）と相関する場合、すなわち、同一の探知データから生成された２つ以上の仮探知データに複数の既存仮説Ｔ１，Ｔ２が相関する場合の仮説を棄却する。これは、１つの探知データに対して、既存航跡は高々１つしか相関しないという原則に基づいている。

図１１は、実施の形態２の追尾処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１１のステップＳＴ１〜ＳＴ６は、上記図２のステップＳＴ１〜ＳＴ６と同じである。本実施の形態では、航跡探索部４５は、ステップＳＴ７で、次式（１０）に従って、正規化された仮説の尤度（信頼度）β_ｉを算出する。

ここで、Ｍは、現時刻の仮説の個数を示す整数値である。また、γ_ｉは、正規化されていない仮説の尤度であり、次式（１１）で与えられる。

ここで、β_Ｐ（ｉ）は、前時刻における更新前仮説の信頼度であり、Ｎ_ＴＲＫは、更新前仮説内の既存航跡数である。また、Ｎ_ＤＴは、更新前仮説内の既存航跡数であって最新観測時刻の仮探知データと相関する航跡数を示す整数値である。更に、Ｎ_ＦＴは、仮説に含まれる不要信号数であり、Ｎ_ＮＴは、仮説に含まれる新航跡数であり、Ｌは、上式（６）のアンビギュイティ尤度である。

次に、ステップＳＴ１１で、航跡探索部４５及び仮説制限部４６がＭＨＴ方式に従って複数仮説に基づいて追尾航跡を決定する。そして、航跡諸元演算部３３は、複数仮説のそれぞれについて平滑処理を実行して航跡諸元を演算する（ステップＳＴ１２）。追尾処理部３０Ａが目標追尾を続行するときは（ステップＳＴ１３のＹＥＳ）、追尾処理はステップＳＴ１に戻る。一方、追尾処理部３０Ａが目標追尾を続行しないときは（ステップＳＴ１３のＮＯ）、本実施の形態の追尾処理は終了する。

なお、追尾航跡決定部３４Ａは、既存の航跡と探知データと仮探知データとの組について３次元の相関問題を解くために公知のラグランジェの緩和法を用いて追尾処理を実行してもよい。

また、本実施の形態の信号処理部２０及び追尾処理部３０Ａも、実施の形態１と同様に、ワークステーションまたはメインフレームなどの、ＣＰＵ内蔵のコンピュータで構成され得る。また、信号処理部２０及び追尾処理部３０Ａは、ＤＳＰ、ＡＳＩＣもしくはＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせにより実現されてもよい。

以上に説明したように本実施の形態では、複数仮説を保持しつつ追尾処理を行うことで追尾の相関性能の向上が可能となる。また、２つ以上の航跡が１つの探知データと相関する可能性を仮説制限部４６で制限することで、誤航跡の発生を効果的に抑制することが期待される。

実施の形態３．
次に、本発明に係る実施の形態３について説明する。図１２は、実施の形態３の目標追尾装置を含むレーダ装置１Ｂの概略構成を示すブロック図である。

このレーダ装置１Ｂは、上記実施の形態１のレーダ装置１と同様にセンサ１０、信号処理部２０及び誤差分布データ記憶部２１を備えており、更に追尾処理部３０Ｂを備えている。本実施の形態の追尾処理部３０Ｂの構成は、追尾航跡決定部３４Ｂを除いて、上記実施の形態１の追尾処理部３０の構成と同じである。本実施の形態の追尾航跡決定部３４Ｂは、図１２に示されるように、第１相関探索部４８、第２相関探索部４９及び仮説データベース５０を備えている。本実施の形態の目標追尾装置は、信号処理部２０、誤差分布データ記憶部２１及び追尾処理部３０Ｂで構成される。

図１３は、実施の形態３に係る追尾処理の手順の一例を概略的に示す図である。図１３のステップＳＴ１〜ＳＴ７は、図１１のステップＳＴ１〜ＳＴ７と同じである。本実施の形態は、ステップＳＴ２１で２段階処理を実行することを特徴とする。図１４は、ステップＳＴ２１の２段階処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。

図１４を参照すると、第１相関探索部４８は、仮説尤度の対数値（以下「対数尤度」という。）のうち、仮探知データについて最も高い対数尤度の２次元配列である尤度行列を生成する（ステップＳＴ３１）。ここで、仮説尤度は、上式（１０）で与えられる正規化された仮説の尤度（信頼度）、あるいは、上式（１１）で与えられる正規化前の仮説の尤度のいずれもでよい。対数尤度は、既存航跡と、探知データと、当該探知データから派生する仮探知データとの組み合わせで与えられる量であるから、仮説尤度は、３次元空間内で特定される量ということができる。よって、既存航跡の番号をＮ_１、探知データを示す番号をＮ_２、仮探知データを示す番号をＮ_３とするとき、対数尤度をＢ（Ｎ_１，Ｎ_２，Ｎ_３）で表すことができる。ステップＳＴ３１では、第１相関探索部４８は、（Ｎ_１，Ｎ_２）の各組について、仮探知データの異なる対数尤度の中から最も高い仮説尤度を選択する。これにより、２次元配列の尤度行列Γ＝｛Γ（Ｎ_１，Ｎ_２）｝（Γ（Ｎ_１，Ｎ_２）は、Ｎ_１行目且つＮ_２列目の行列要素）を得ることができる。

次いで、第１相関探索部４８は、尤度行列Γに基づき、公知のＮベスト解探索法を用いて、上位Ｎ個（Ｎは正整数）の仮説を探索する（ステップＳＴ３２）。Ｎベスト解探索法については、たとえば、非特許文献：小幡康，系正義，辻道信吾，小菅義夫，「Ｎベスト解探索アルゴリズムによる航跡型ＭＨＴの高速化（１）」，２００１年電子情報通信学会総合大会，Ｂ−２−３２，Ｓｅｐ．２００１、に開示されている。尤度行列Γは、Ｎ_１番目の仮探知データをＮ_２番目の既存航跡に割り当てる場合の対数尤度を行列要素Γ（Ｎ_１，Ｎ_２）として含む行列である。Ｎベスト解探索法では、複数の行列要素の和をスコアとし、このスコアの大きい順に上位Ｎ個の仮説が決定される。ここで、１つの仮説が、複数の行列要素の１つの組み合わせに対応している。

そして、第１相関探索部４８は、その上位Ｎ個の仮説のデータを仮説データベース５０に保存する（ステップＳＴ３３）。これにより、第１段階の相関探索処理が終了する。

次に、第２相関探索部４９は、第２段階の相関探索処理を実行する。すなわち、第２相関探索部４９は、上位Ｎ個の仮説のうちの１つに着目し（ステップＳＴ３４）、その着目仮説に隣接する仮説（以下「隣接仮説」ともいう。）を探索する（ステップＳＴ３５）。具体的には、第２相関探索部４９は、当該着目仮説における既存航跡と探知データと組み合わせを固定した状態で、当該探知データから派生した複数の仮探知データを探索することにより当該組み合わせのスコア（相関）を最大にする仮説、すなわち隣接仮説を探索する。たとえば、上述した図１０の場合、既存航跡Ｔ１と仮観測ベクトル（仮探知データ）ｚ^０ _ｋ（１）とが互いに相関し、且つ、既存航跡Ｔ２と仮観測ベクトル（仮探知データ）ｚ^１ _ｋ（２）とが互いに相関する場合の仮説を注目仮説とすれば、既存航跡Ｔ１と仮観測ベクトル（仮探知データ）ｚ^２ _ｋ（１）とが互いに相関し、且つ、既存航跡Ｔ２と仮観測ベクトル（仮探知データ）ｚ^１ _ｋ（２）とが互いに相関する場合の仮説が隣接仮説となり得る。

そして、第２相関探索部４９は、隣接仮説のスコアが着目仮説のスコア以下の場合は（ステップＳＴ３６のＮＯ）、仮説データベース５０における次の仮説に着目し（ステップＳＴ３９）、ステップＳＴ３５以下の処理を繰り返し実行する。

一方、隣接仮説のスコアが着目仮説のスコアよりも大きい場合は（ステップＳＴ３６のＹＥＳ）、第２相関探索部４９は、着目仮説を隣接仮説に置き換えることで仮説データベース５０を更新する（ステップＳＴ３７）。

隣接仮説のスコアが着目仮説のスコア以下の場合（ステップＳＴ３６のＮＯ）、または仮説データベース５０が更新された場合（ステップＳＴ３７）のいずれかであって、全ての仮説について処理が終了していない場合（ステップＳＴ３８のＹＥＳ）は、第２相関探索部４９は、次の仮説に着目してステップＳＴ３５以後の処理を実行する。一方、全ての仮説について処理が終了した場合（ステップＳＴ３８のＹＥＳ）は、第２相関探索部４９は、上記２段階処理を終了し、その後、図１３のステップＳＴ２２に処理を移行させる。

図１３を参照すると、ステップＳＴ２２では、航跡諸元演算部３３は、上記実施の形態１のステップＳＴ９（図２）と同様の平滑処理を実行して、次のサンプリング時刻ｔ_ｋ＋１での追尾処理に使用される航跡諸元を計算する（ステップＳＴ２２）。追尾処理部３０Ｂが目標追尾を続行するときは（ステップＳＴ２３のＹＥＳ）、追尾処理はステップＳＴ１に戻る。一方、追尾処理部３０Ｂが目標追尾を続行しないときは（ステップＳＴ２３のＮＯ）、追尾処理は終了する。

以上に説明したように実施の形態３では、公知のＮベスト解探索法を用いて２段階の相関処理を行うので、既存航跡と探知データと仮探知データとの３次元の相関問題を解く方法と比べ計算負荷を削減することができる。

以上、図面を参照して本発明に係る種々の実施の形態について述べたが、これら実施の形態は本発明の例示であり、これら実施の形態以外の様々な形態を採用することもできる。たとえば、上記実施の形態１〜３に係る目標追尾装置では、センサ１０としてアクティブセンサが使用されているが、これに限定されず、赤外線センサなどのパッシブセンサが使用されてもよい。

なお、本発明の範囲内において、上記実施の形態１，２，３の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１，１Ａ，１Ｂ 目標追尾装置、１０ センサ、１１ 送信回路、１２ 送信アンテナ部、１３ 受信アンテナ部、１４ 受信回路、２０ 信号処理部、２１ データ記憶部、３０ 追尾処理部、３０Ａ 追尾処理部、３１ アンビギュイティ制御部（仮探知データ生成部）、３２ 尤度演算部、３３ 航跡諸元演算部、３４ 追尾航跡決定部、３４Ａ 追尾航跡決定部、３５ 航跡関連データ記憶部、４１ 相関判定部、４２ 航跡尤度算出部、４３ アンビギュイティ尤度算出部、４５ 航跡探索部、４６ 仮説制限部、４８ 第１相関探索部、４９ 第２相関探索部、５０ 仮説データベース。

Claims (18)

1. 移動目標を観測するセンサを用いて当該移動目標に対する追尾処理を行う目標追尾装置であって、
   前記センサの出力に基づいて当該移動目標の位置を示す探知データを生成する信号処理部と、
   前記探知データから複数の仮探知データを生成する仮探知データ生成部と、
   過去の追尾処理で得られた既存の航跡をなす観測値と前記仮探知データとの組み合わせで形成される航跡候補の確からしさを示す相関尤度を算出する尤度演算部と、
   前記相関尤度を用いて前記航跡候補の中から前記移動目標の航跡を決定する追尾航跡決定部と、
   前記探知データに含まれる各センサ観測値の観測誤差分布を定める誤差分布データが記憶されている誤差分布データ記憶部とを備え、
   前記観測誤差分布は、複数の確率分布が混在する混合分布であり、
   前記仮探知データ生成部は、前記誤差分布データに基づき、前記探知データに含まれる各センサ観測値を前記複数の確率分布の代表値だけずらすことにより、当該探知データから前記複数の仮探知データを生成する、
   ことを特徴とする目標追尾装置。
2. 請求項１記載の目標追尾装置であって、前記複数の確率分布の各々が正規分布であり、前記代表値は前記正規分布の期待値であることを特徴とする目標追尾装置。
3. 請求項１または請求項２記載の目標追尾装置であって、前記探知データは、複数種のセンサ観測値を含み、前記複数の仮探知データは、前記複数種のセンサ観測値の各々を前記複数の確率分布の代表値だけずらすことにより生成されることを特徴とする目標追尾装置。
4. 請求項３記載の目標追尾装置であって、
   前記尤度演算部は、
   前記各センサ観測値にアンビギュイティが存在しないと仮定した場合における前記航跡候補の確からしさを示す航跡尤度を算出する航跡尤度算出部と、
   前記複数の確率分布のうち前記航跡候補に対応する確率分布の混合比率を用いて当該航跡尤度を補正することにより前記相関尤度を算出するアンビギュイティ尤度算出部と
   を含むことを特徴とすることを特徴とする目標追尾装置。
5. 請求項４記載の目標追尾装置であって、
   前記各センサ観測値にアンビギュイティが存在しないと仮定した場合とは、前記各センサ観測値の誤差が単一の確率分布で表現されると仮定した場合であり、
   前記航跡尤度算出部は、前記単一の確率分布を用いて前記航跡尤度を算出し、
   前記アンビギュイティ尤度算出部は、前記航跡候補に対応する当該確率分布の混合比率を当該航跡尤度に重み付けすることにより前記相関尤度を算出する、
   ことを特徴とする目標追尾装置。
6. 請求項５記載の目標追尾装置であって、前記単一の確率分布が正規分布であることを特徴とする目標追尾装置。
7. 請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載の目標追尾装置であって、前記探知データは、前記移動目標の距離観測値、角度観測値及びドップラ速度観測値の中から選択された少なくとも１種の観測値を含むことを特徴とする目標追尾装置。
8. 請求項４記載の目標追尾装置であって、
   前記尤度演算部は、前記複数の仮探知データの各々が前記移動目標の既存の航跡に相関するか否かを判定する相関判定部を更に含み、
   前記航跡尤度算出部は、前記既存の航跡をなす過去の観測値と、前記複数の仮探知データのうち前記既存の航跡に相関すると判定された仮探知データとの組み合わせで形成される新たな航跡のみを前記航跡候補として使用することを特徴とする目標追尾装置。
9. 請求項８記載の目標追尾装置であって、
   前記既存の航跡をなす過去の観測値に基づいて前記移動目標の観測値を予測する航跡諸元演算部を更に備え、
   前記相関判定部は、当該予測された観測値と前記複数の仮探知データの各々との間の残差に基づいて、前記複数の仮探知データの各々が前記既存の航跡に相関するか否かを判定することを特徴とする目標追尾装置。
10. 請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の目標追尾装置であって、
    前記追尾航跡決定部は、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）方式に従い、過去の追尾処理で得られた複数の既存の航跡と前記複数の仮探知データとの組み合わせに基づいて形成される複数の仮説を保持しつつ前記移動目標の航跡を決定することを特徴とする目標追尾装置。
11. 請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の目標追尾装置であって、前記追尾航跡決定部は、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）方式に従い、過去の追尾処理で得られた複数の既存の航跡と前記複数の仮探知データとの組み合わせに基づいて形成される複数の仮説を保持しつつ前記移動目標の航跡を決定し、同一の当該探知データから生成された２つ以上の当該仮探知データに当該既存の航跡が相関しないように前記仮説の数を制限することを特徴とする目標追尾装置。
12. 請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の目標追尾装置であって、
    前記追尾航跡決定部は、
    過去の追尾処理で得られた複数の既存の航跡と前記複数の仮探知データとの組み合わせに基づいて形成される複数の仮説の中から上位Ｎ個（Ｎは正整数）の仮説を探索する第１相関探索部と、
    前記上位Ｎ個の仮説のうちの各仮説に着目し、当該各仮説における前記既存の航跡と前記探知データとの組み合わせを固定した状態で、当該探知データから派生した複数の仮探知データを探索して当該組み合わせの相関を最大にする仮探知データを見つけ出す第２相関探索部とを含み、
    前記第２相関探索部は、当該見つけ出された仮探知データに基づいて新たに形成される隣接仮説で当該各仮説を置き換える
    ことを特徴とする目標追尾装置。
13. 移動目標を観測するセンサと、
    請求項１から請求項１２のうちのいずれか１項記載の目標追尾装置と
    を備えることを特徴とするレーダ装置。
14. 請求項１３記載のレーダ装置であって、前記センサは、前記移動目標に向けてパルス状の観測波を送信し、当該移動目標で反射されて到来した反射波を受信することにより前記移動目標を観測するアクティブセンサであることを特徴とするレーダ装置。
15. 請求項１４記載のレーダ装置であって、前記センサは、パルスヒットごとに前記観測波の送信周波数を変更することを特徴とするレーダ装置。
16. 請求項１４記載のレーダ装置であって、前記センサは、探知ごとに前記観測波の送信周波数を変更して角度誤差分布の平均値を探知毎に変化させることを特徴とするレーダ装置。
17. 請求項１３または請求項１４記載のレーダ装置であって、前記センサは、パルスヒットごとにパルス繰り返し周波数を変更することを特徴とするレーダ装置。
18. 請求項１３または請求項１４記載のレーダ装置であって、前記センサは、探知ごとにパルス繰り返し周波数を変更することを特徴とするレーダ装置。

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