JP7076589B2

JP7076589B2 - 測位値分類装置

Info

Publication number: JP7076589B2
Application number: JP2020572041A
Authority: JP
Inventors: 禎昭萬谷; 武網嶋; 正資大島; 信弘鈴木
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2019-02-15
Filing date: 2019-02-15
Publication date: 2022-05-27
Anticipated expiration: 2039-02-15
Also published as: JPWO2020166064A1; WO2020166064A1

Description

この発明は、測位値を分類する測位値分類装置に関する。

測位値分類装置では、GPS (Global Positioning System）、TDOA (Time Difference Of Arrival)/FDOA (Frequency Difference Of Arrival)、三角測量、レーダ方式等により測位を行い、その測位値を分類する。ここでは、代表的なTDOA/FDOA方式における測位分類装置について述べる。

TDOA/FDOA方式では、電波源からの信号が複数の衛星を経由する際に、各衛星の位置の差によって生じる時間差（TDOA）と、各衛星の移動ベクトルの差によって生じるドップラ周波数差（FDOA）の交点（TDOA/FDOA曲線）から、電波源を測位する。ただし、その中には、複数の電波源からの測位値が含まれる。そのため、得られた測位値を電波源毎に自動で分類（クラスタリング）することが望まれる。

TDOA/FDOA測位では、測位に用いる衛星数は運用上少ないほうが望ましい。そのため、２衛星を用いた測位が一般的だが、衛星位置/速度ベクトルと電波源位置で決まるDOP (Dilution of Precision：誤差増倍率）が大きいため、長期間にわたって測位を行い、得られた測位値を平均することで測位誤差を低減している。しかし、クラスタリングを行う際には、この長期間の観測による測位値の誤差（DOP）の変化が課題となる。

従来のGPS測位値のクラスタリング処理に関して、例えば非特許文献１では、GPSの測位値を、最短距離法により３次元空間上でクラスタリングする方法が述べられている。しかし、この方法では、各測位点の誤差分布は考慮されておらず、どの測位点も一律に同じ重みでクラスタリング処理される。この方法をTDOA/FDOA測位に適用した場合、TDOA/FDOA測位では測位値毎にDOP（誤差増倍率）が大きく異なるため、同じ電波源が複数の電波源として分類されるという問題がある。ここでは、TDOA/FDOA方式における測位分類装置について述べたが、GPS、TDOA/FDOA、三角測量、レーダ方式等による測位値に対しても同様に、同じ電波源が複数の電波源として分類される問題がある。

なお、参考までに、測位値に対して重み付けを行う方法として、例えば、特許文献１では、GPS測位値の位置精度（測位衛星数とDOPで判別）を求め、その精度に基づき重み付けを行い、高精度な測位値を算出する方法が記載されている。しかし、クラスタリング処理を行う際に、測定値に重み付けを導入する方法については記載されていない。

中原史貴, 村上隆浩, "不定期測位位置情報履歴に基づく行動パタン解析手法"，情報処理学会研究報告，vol. 2011-MBL-57, no. 4, pp.1-8, 2011/3.

特開平１０－１８５６００公報．

長期間にわたって測位を行う場合、その間でDOPが変化するため、測位点毎に誤差分布が異なる。しかし、従来の測位分類装置では、各測位点の誤差分布を考慮せず、どの測位点も、一律に同じ重みでクラスタリング処理を行っていた。その結果、これらの測位点に従来の測位分類装置を適用すると、誤差の大きい測位値を別の電波源として分類することにより、分類成功率が低下する。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、測位点が誤差分布を持つ環境において、従来技術よりも高い分類精度で同じ電波源からの測位値を１つのクラスタに分類できる測位分類装置を得ることを目的とする。

本開示技術に係る測位分類装置は、複数の衛星を用いてＴＤＯＡ及びＦＤＯＡから算出され、ベクトル形式で表され、メモリに格納された、複数の電波源についての複数の測位値を、出力するＴＤＯＡ／ＦＤＯＡ測位値出力部と、測位値のそれぞれについて誤差共分散行列を算出する誤差共分散行列算出部と、測位値のそれぞれに誤差共分散行列の逆行列を重みとして重み付けを行う重み付け処理部と、重み付け処理部の処理結果を用いて、測位値を１又は複数のクラスタに分類するクラスタリング処理部と、を備え、誤差共分散行列は、測位値と、測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、受信アンテナで受信した信号間の相互相関関数のピークから求まるＴＤＯＡの誤差及びＦＤＯＡの誤差と、を用いて算出されたもの、又は、測位値と、受信アンテナの位置と、あらかじめ設定されたＴＤＯＡ及びＦＤＯＡとの誤差と、を用いて算出されたものである。

この発明によれば、測位点が誤差分布を持つ環境において、同じ電波源からの測位値を従来技術よりも高い分類精度で１つのクラスタに分類することができる。

実施の形態１に係る測位値分類装置１００のハードウェア構成。実施の形態１に係るプロセッサ１の処理構成。実施の形態１に係る測位値分類装置１００の機能構成図。実施の形態１に係る測位値分類装置１００の動作を示すフローチャート。実施の形態１のシミュレーション例における２つの電波源の測位値。実施の形態１において重み付けしない測位値を用いた場合のクラスタリング処理結果。実施の形態１において重み付けされた測位値を用いた場合のクラスタリング処理結果。実施の形態２に係る測位値分類装置１００の機能構成図。実施の形態３に係る測位値分類装置１００の機能構成図。実施の形態４に係る測位値分類装置１００の機能構成図。

実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態について説明する。実施の形態１では、測位値分類装置の一例として、測位値分類装置１００がTDOA/FDOA測位値を分類する場合について記載する。

実施の形態１におけるTDOA/FDOA測位値を分類する測位値分類装置１００の構成を説明する。図１に実施の形態１に係る測位値分類装置１００のハードウェア構成を示す。図において、測位値分類装置１００はプロセッサ１、メモリ２、表示器３を備える。なお、以降の各図において、同一符号は同一または相当部分を示す。図２にプロセッサ１内部の処理を示す。図２に示すように、プロセッサ１では、測位値毎に誤差共分散行列を算出し、測位値の誤差に応じて測位値に重み付けを行い、クラスタリング処理を行う。なお、プロセッサ１は、メモリ２に記憶されたプログラムを実行することで、上記機能を実現する。

図３は測位値分類装置１００の機能構成図であり、測位値分類装置１００はTDOA/FDOA測位値出力部１１、誤差共分散行列算出部１２、重み付け処理部１３、クラスタリング処理部１４を備えている。図４に測位値分類装置１００の動作を示すフローチャートを示す。

以下では、図４を用いて、実施の形態１に係る測位値分類装置１００の動作を説明する。

TDOA/FDOA測位値出力部１１は、メモリ２に格納されているTDOA/FDOA測位値を出力する（Ｓ４１）。TDOA/FDOA測位は、電波源からの信号が複数の衛星を経由する際に、各衛星の位置の差によって生じる時間差（TDOA）と、各衛星の移動ベクトルの差によって生じるドップラ周波数差（FDOA）の交点（TDOA/FDOA曲線）から、電波源を測位する方式である。

誤差共分散行列算出部１２は、測位点毎に、誤差共分散行列Pを算出する（Ｓ４２）。ここで、誤差共分散行列は、最小二乗法の解であり、TDOA/FDOA測位方式では、以下のように算出する。

（１）

ここで、

（２）

（３）

（４）

（５）

である。cは光速、λは波長、p_intは電波源の位置ベクトル、p_s1, p_s2はそれぞれ衛星１，２の位置ベクトル、v_s1, v_s2はそれぞれ衛星１，２の速度ベクトル、σ_vτ はTDOAの誤差、σ_vf はFDOAの誤差である。また、lat.N, lon.E はそれぞれ、電波源の緯度、経度である。誤差共分散行列の算出方法は２つある。１つ目は、測位値と、その測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナ位置と、電波源からの信号が複数の衛星を経由し、複数の受信アンテナで受信した信号間の相互相関関数のピークから求まる該信号を受信する際の時間差/周波数差の誤差と用いて誤差共分散行列を計算する方法である。２つ目は、測位値と、その測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナ位置と、あらかじめ設定された該信号を受信する際の時間差/周波数差の誤差を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。Ｓ４２で誤差共分散行列を算出した後、クラスタ数を測位値サンプル数（Ｓ４３）とし、次の重み付け処理部１３の処理に移る。

重み付け処理部１３では、クラスタ内のサンプル毎に誤差共分散行列P を用いて重みを計算し（Ｓ４５）、サンプル毎に重みを乗算する（Ｓ４６）。

クラスタリング処理部１４では、全てのクラスタ間の距離行列を算出し（Ｓ４７）、最も距離の近いクラスタの組み合わせを一つのクラスタとする（Ｓ４８）。距離の最小値が閾値を超えた（Ｓ４９）、もしくはクラスタ数が１になる（Ｓ４４）まで、クラスタリング処理を行う。本実施の形態では、測位値の誤差に応じて、クラスタリング統合を繰り返すごとに、測位値の重みを再計算し、測位値に重み付けされた測位値を用いてクラスタリング処理を行う。ここで、クラスタ間の距離行列の算出方法には複数あり、代表的なWard法、重心法、最短距離法の３つの方式を記述する。

Ward法では、クラスタ間距離を以下のように算出する。クラスタ内のサンプルの重心と、そのクラスタ内のサンプルとの距離の二乗和に基づいてクラスタ同士を統合する手法である。重み付けされた測位値を用いる場合、Ward法でのクラスタ間の距離は、以下のように算出する。クラスタC1の重心と各サンプルの距離二乗和E(C1)、クラスタC2の重心と各サンプルの距離二乗和E(C2)、クラスタC1とC2を統合したときの重心と各サンプルの距離二乗和E(C1∪C2)を算出し、Ward法の距離D(C1,C2)を算出する。

（６）

同様に、他の全クラスタ間の距離を算出し、距離行列を算出する。ここで、あるクラスタCに対するE(C)の計算方法は以下の通りである。

（７）

ここで、x_iはクラスタCに含まれる各サンプルの座標であり、x^∧（xの上に^∧）は次式で求められる重心の座標である。

（８）

ここで、P_iは測位点毎の誤差共分散行列であり、P_i ^-1x_iは重み付けした測位値である。また、Iはクラスタ内のサンプル数であり、クラスタを統合する毎に変化する。

次に、重心法によるクラスタ間距離の算出方法について説明する。全てのクラスタの組み合わせの中で、クラスタの重心間の距離が最も小さい距離となるクラスタ同士を統合する手法である。重み付けされた測位値を用いる場合、重心法でのクラスタ間の距離は、以下のように算出する。重み付けされた測位値の重心値は、

（９）

ここで、Ｐ_ｉは、測位点毎の誤差共分散行列であり、Ｐ_ｉ ^-1ｘ_ｉは重み付けした測位値である。また、Ｉはクラスタ内のサンプル数であり、クラスタを統合する毎に変化する。重心値から、クラスタの重心間距離D(C1, C2)を算出して距離行列を算出する。

（１０）

ここで、x_C1 ^∧（x_C1の上に^∧）はクラスタC1の重心値、x_C2 ^∧（x_C2の上に^∧）はクラスタC2の重心値である。

次に、最短距離法によるクラスタ間距離の算出方法について説明する。最短距離法は、２つのクラスタ内のサンプル同士で最も小さいサンプル間距離をクラスタ間距離とする手法である。重み付けされた測位値を用いる場合、最短距離法でのクラスタ間の距離は、以下のように算出する。

（１１）

ここで、Ｐ_ｉ ^-1ｘ_ｉはクラスタC1の重み付けを行った測位値のサンプル、Ｐ_j ^-1ｘ_j はクラスタC2の重み付けを行った測位値のサンプルである。

本実施の形態における測位値分類装置１００の効果を確認するため、シミュレーション例を示す。シミュレーションでは、２つの電波源をTDOA/FDOA測位し、Ward法を用いてクラスタリングを行う。測位値は、測位点毎に誤差分布が異なる。重み付けされた測位値を用いる場合と、重み付けしない測位値を用いる場合とで分類精度を比較する。

図５に２つの電波源の測位値、図６に重み付けしない測位値を用いた場合のクラスタリング処理結果、図７に重み付けされた測位値を用いた場合のクラスタリング処理結果を示す。本結果より、重み付けされた測位値を用いたクラスタリング処理を行うことで、電波源の分類数が５から２になっていることが分かる。また、電波源の分類成功率(電波源#1)が0.9から1に上昇しており、分類精度が向上することが分かる。これは、測位値に重み付けされた測位値を用いてクラスタリング処理することで、DOPによる誤差が比較的大きい測位値でも、同じ電波源として分類されているためである。ここでは、Ward法を用いる場合を示したが、重心法、最短距離法を用いる場合にも、測位値分類装置１００を用いることによって分類精度を向上することができる。

このように、実施の形態１に係る測位値分類装置１００は、複数の測位値を出力する出力部であるTDOA/FDOA測位値出力部１１と、前記測位値ごとに該測位値の誤差分散に応じた重み付けを行う重み付け処理部１３と、前記重み付けされた測位値を用いて、前記複数の測位値を１又は複数のクラスタに分類するクラスタリング処理部１４と、を備えることを特徴とする。この構成によって、測位値ごとの誤差分布を考慮して測位値を１又は複数のクラスタに分類することができ、測位点が誤差分布を持つ環境において、従来技術よりも高い分類精度で同じ電波源からの測位値を１つのクラスタに分類することができる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記測位値はベクトル形式で表され、測位値分類装置１００は前記測位値ごとに誤差共分散行列を算出する算出部である誤差共分散行列算出部１２を備え、重み付け処理部１３は、前記誤差共分散行列に基づき前記測位値に重み付けを行うことを特徴とする。この構成によって、測位値をベクトル形式で表記することができ、多次元の測位に対応しつつ、従来技術よりも高い分類精度で同じ電波源からの測位値を１つのクラスタに分類することができる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、クラスタリング処理部１４は、前記出力部から出力される複数の測位値の個々をクラスタとし、距離の近い２つのクラスタを１つのクラスタに統合する処理を繰り返すことにより、前記測位値を１又は複数のクラスタに分類することを特徴とする。この構成によって、測位値ごとの誤差分布を考慮しつつ、距離の近い測位値を１つのクラスタとして効率的に分類することができる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記距離は、Ward法又は重心法又は最短距離法に基づく距離であることを特徴とする。この構成によって、クラスタ間の距離を的確に測定することができ、距離の近い測位値を１つのクラスタとして効率的に分類することができる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記距離は、クラスタに含まれる測位値の重心と該クラスタに含まれる個々の測位値との距離の二乗和を用いて算出されることを特徴とする。この構成によって、２つのクラスタを統合した場合と統合しない場合の距離を算出することができ、２つのクラスタを統合するか否かの判断を適切に行うことが可能となる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記距離は、前記２つのクラスタの中の一方のクラスタに含まれる測位値の重心と他方のクラスタに含まれる測位値の重心との距離であることを特徴とする。この構成によって、２つのクラスタの重心の間の距離を算出することができ、２つのクラスタを統合するか否かの判断を適切に行うことが可能となる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記距離は、前記２つのクラスタの中の一方のクラスタに含まれる測位値と他方のクラスタに含まれる測位値との距離であることを特徴とする。この構成によって、２つのクラスタに含まれる測位値の中で最も距離の短い値をクラスタ間の距離として算出することができ、２つのクラスタを統合するか否かの判断を適切に行うことが可能となる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、クラスタリング処理部１４は、２つのクラスタの間の距離があらかじめ設定された条件に合致する場合に、２つのクラスタを１つのクラスタに統合することを特徴とする。この構成によって、あらかじめ設定された条件に合致する場合に２つのクラスタを統合することができ、２つのクラスタを統合するか否かの判断を適切に行うことが可能となる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記算出部は、前記測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、該受信アンテナの間での該信号の相互相関関数から求められる該信号の時間差又は周波数差の誤差と、を用いて前記誤差共分散行列を算出することを特徴とする。この構成によって、前記誤差共分散行列を的確に算出することができ、算出された誤差共分散行列に基づき前記測位値に重み付けを行うことによって、適切にクラスタリング処理を行うことが可能となる。

また、実施の形態１に係る測位値分類装置１００において、前記算出部は、前記測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、あらかじめ設定された該信号の時間差又は周波数差の誤差と、を用いて前記誤差共分散行列を算出することを特徴とする。この構成によれば、信号の時間差又は周波数差の誤差はあらかじめ自装置内で設定されているため、信号に対して個々に時間差又は周波数差の誤差を算出する必要はなく、少ない処理量で前記誤差共分散行列を算出することができる。

実施の形態２．
実施の形態２では、実施の形態１とは異なる測位値分類装置１００の適用例として、測位値分類装置１００がGPS測位値を分類する場合について記載する。

実施の形態２における測位値分類装置１００の構成を説明する。図８に実施の形態２の測位値分類装置１００の機能構成図を示す。実施の形態２に係る測位値分類装置１００は、GPS測位値出力部１５、誤差共分散行列算出部１６、重み付け処理部１３、クラスタリング処理部１４を備えている。

実施の形態２に係る測位値分類装置１００のハードウェア構成図、プロセッサ内部の処理、フローチャートは実態の形態１と同様に図１、図２、図４で示される。ただし、図４のフローチャートの左側に記載の機能構成図は、図８の構成に変更される。

図８において、GPS測位値出力部１５は、メモリ２に格納されているGPS測位値を出力する。誤差共分散行列算出部１６は、測位点毎に誤差共分散行列を算出する。誤差共分散行列

、以下のように算出される。

（１２）

ここで、

（１３）

（１４）

（１５）

(i=1, …, 4) （１６）

である。α_ｉ，β_ｉ，γ_ｉは観測地点から衛星方向への視線の方向余弦（の推定値）である。また、ρ_ｉは衛星と電波源間の距離、(X_ｉ,Y_ｉ, Z_ｉ)は衛星の座標、(x,y,z)は測位値の座標である。なお、式（１２）の誤差共分散行列Pの算出方法は、以下の非特許文献２を参照されたい。
土屋淳，辻宏道，「新・GPS測量の基礎」日本測量協会．

実施の形態２では、誤差共分散行列の算出方法は２つある。１つ目は、測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナ位置と、該信号を受信する際の到達時間の誤差と、を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。２つ目は、測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナ位置と、あらかじめ設定された信号を受信する際の到達時間の誤差と、を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。重み付け処理部１３とクラスタリング処理部１４は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。

このように、実施の形態２に係る測位値分類装置１００では、測位値はGPSによって算出された測位値であり、誤差共分散行列算出部１６は、前記測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、該信号の到達時間誤差と、を用いて前記誤差共分散行列を算出することを特徴とする。この構成によって、前記誤差共分散行列を的確に算出することができ、算出された誤差共分散行列に基づき前記測位値に重み付けを行うことによって、適切にクラスタリング処理を行うことが可能となる。

また、実施の形態２に係る測位値分類装置１００において、前記到達時間の誤差はあらかじめ自装置内に設定されていることを特徴とする。この構成によれば、前記到達時間の誤差はあらかじめ自装置内で設定されているため、信号に対して個々に前記到達時間の誤差を算出する必要はなく、少ない処理量で前記誤差共分散行列を算出することができる。

実施の形態３．
実施の形態３では、実施の形態１、２とは異なる測位値分類装置１００の適用例として、測位値分類装置１００が三角測量測位値を分類する場合について記載する。

実施の形態３における測位値分類装置１００の構成を説明する。図９に実施の形態３の機能構成図を示す。実施の形態３に係る測位値分類装置１００は、三角測量測位値出力部１７、誤差共分散行列算出部１８、重み付け処理部１３、クラスタリング処理部１４を備える。

実施の形態３のハードウェア構成図、プロセッサ内部の処理、フローチャートは実態の形態１と同様であり、図１、図２、図４で示される。ただし、図４のフローチャートの左側に記載の機能構成図は、図９の構成に変更される。

図９において、測位値分類装置１００における三角測量測位値出力部１７は、メモリ２に格納されている三角測量測位値を出力する。

誤差共分散行列算出部１８は、実施の形態１と同様に、測位点毎に、誤差共分散行列を算出する。誤差共分散行列Pは、以下のように算出する。３次元空間(xyz座標系)での２点で測定したアジマス角度をそれぞれθ₁、θ₂とし、エレベーション角度をそれぞれφ₁、φ₂とする。誤差共分散行列Pは、

（１７）

で求められる。ここで、

（１８）

である。なお、式（１７）の誤差共分散行列

算出方法は、以下の非特許文献３を参照されたい。
Ahmed Arafa，Sumant Dalmiya，Richard Klukas，and Jonathan F. Holzman，"Angle-of-arrival reception for optical wireless location technology，" Optics Express，Vol. 23，Issue 6，pp. 7755-7766，2015．

実施の形態３では、誤差共分散行列の算出方法は２つある。１つ目は、測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、該信号の到来方向誤差を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。２つ目は、測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、あらかじめ設定された該信号の到来方向誤差を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。

重み付け処理部１３とクラスタリング処理部１４は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。

このように、実施の形態３に係る測位値分類装置１００では、出力部であるレーダ測位値出力部１９から出力される複数の測位値は、三角測量によって算出された測位値であり、算出部である誤差共分散行列算出部２０は、測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、該信号の到来方向誤差と、を用いて前記誤差共分散行列を算出することを特徴とする。を特徴とする。この構成によって、前記誤差共分散行列を的確に算出することができ、算出された誤差共分散行列に基づき前記測位値に重み付けを行うことによって、適切にクラスタリング処理を行うことが可能となる。

また、実施の形態３に係る測位値分類装置１００において、前記到来方向誤差はあらかじめ自装置内に設定されていることを特徴とする。この構成によれば、前記到来方向誤差はあらかじめ自装置内で設定されているため、信号に対して個々に前記到達時間の誤差を算出する必要はなく、少ない処理量で前記誤差共分散行列を算出することができる。

実施の形態４．
実施の形態４では、実施の形態１～３とは異なる測位値分類装置１００の適用例として、測位値分類装置１００がレーダ測位値を分類する場合について記載する。

図１０に実施の形態４の機能構成図を示す。実施の形態４による測位値分類装置１００は、レーダ測位値出力部１９、誤差共分散行列算出部２０、重み付け処理部１３、クラスタリング処理部１４を備える。

実施の形態４のハードウェア構成図、プロセッサ内部の処理、フローチャートは実態の形態１と同様であり、図１、図２、図４で示される。ただし、図４のフローチャートの左側に記載の機能構成図は、図１０の構成に変更される。

図１０において、レーダ測位値出力部１９は、メモリ２に格納されているレーダ測位値を出力する。誤差共分散行列算出部２０は、実施の形態１と同様に、測位点毎に誤差共分散行列を算出する。誤差共分散行列Pは、以下のように算出される。３次元空間(xyz座標系)で測定したアジマス角度をθ、エレベーション角度をΦ、距離をＲとする。このとき、誤差共分散行列Ｐは、

（１９）

で求められる。ここで、

（２０）

（２１）

（２２）

（２３）

である。実施の形態４では、誤差共分散行列の算出方法は２つある。１つ目は、測位値と受信アンテナ位置と到達時間誤差を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。２つ目は、測位値と受信アンテナ位置とあらかじめ設定された到達時間誤差を用いて誤差共分散行列を計算する方法である。

このように、実施の形態４に係る測位値分類装置１００では、測位値はレーダ方式によって算出された測位値であり、算出部である誤差共分散行列算出部２０は、前記測位値と、該測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、該信号の到達時間誤差と、を用いて前記誤差共分散行列を算出することを特徴とする。この構成によって、前記誤差共分散行列を的確に算出することができ、算出された誤差共分散行列に基づき前記測位値に重み付けを行うことによって、適切にクラスタリング処理を行うことが可能となる。

また、実施の形態４に係る測位値分類装置１００において、前記到達時間の誤差はあらかじめ自装置内に設定されていることを特徴とする。この構成によれば、前記到達時間の誤差はあらかじめ自装置内で設定されているため、信号に対して個々に前記到達時間の誤差を算出する必要はなく、少ない処理量で前記誤差共分散行列を算出することができる。

１：プロセッサ、２：メモリ、３：表示器、１１：TDOA/FDOA測位値出力部、１２：誤差共分散行列算出部、１３：重み付け処理部、１４：クラスタリング処理部、１５：GPS測位値出力部、１７：三角測量測位値出力部、１６、１８、２０：誤差共分散行列算出部、１９：レーダ測位値出力部、１００：測位値分類装置

Claims

複数の衛星を用いてＴＤＯＡ及びＦＤＯＡから算出され、ベクトル形式で表され、メモリに格納された、複数の電波源についての複数の測位値を、出力するＴＤＯＡ／ＦＤＯＡ測位値出力部と、
前記測位値のそれぞれについて誤差共分散行列を算出する誤差共分散行列算出部と、
前記測位値のそれぞれに前記誤差共分散行列の逆行列を重みとして重み付けを行う重み付け処理部と、
前記重み付け処理部の処理結果を用いて、前記測位値を１又は複数のクラスタに分類するクラスタリング処理部と、を備え、
前記誤差共分散行列は、
前記測位値と、前記測位値の測定に用いられる信号を受信する受信アンテナの位置と、前記受信アンテナで受信した信号間の相互相関関数のピークから求まる前記ＴＤＯＡの誤差及び前記ＦＤＯＡの誤差と、を用いて算出されたもの、又は、
前記測位値と、前記受信アンテナの位置と、あらかじめ設定された前記ＴＤＯＡ及び前記ＦＤＯＡとの誤差と、を用いて算出されたものである、
測位値分類装置。
前記クラスタリング処理部は、前記ＴＤＯＡ／ＦＤＯＡ測位値出力部から出力される複数の測位値の個々をクラスタとし、距離の近い２つのクラスタを１つのクラスタに統合する処理を繰り返すことにより、前記測位値を１又は複数のクラスタに分類する、
請求項１に記載の測位値分類装置。
前記距離は、Ward法又は重心法又は最短距離法に基づく距離であることを特徴とする請求項２に記載の測位値分類装置。
前記距離は、クラスタに含まれる測位値の重心と該クラスタに含まれる個々の測位値との距離の二乗和を用いて算出される
ことを特徴とする請求項２に記載の測位値分類装置。
前記距離は、前記２つのクラスタの中の一方のクラスタに含まれる測位値の重心と他方のクラスタに含まれる測位値の重心との距離である
ことを特徴とする請求項２に記載の測位値分類装置。
前記距離は、前記２つのクラスタの中の一方のクラスタに含まれる測位値と他方のクラスタに含まれる測位値との距離である
ことを特徴とする請求項２に記載の測位値分類装置。
前記クラスタリング処理部は、前記２つのクラスタの間の距離があらかじめ設定された条件に合致する場合に、前記２つのクラスタを１つのクラスタに統合する
ことを特徴とする請求項２から６のいずれか１項に記載の測位値分類装置。