JPS624752B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は飛しよう体あるいは砲を制御するため
の目標の未来位置予測装置に関する。 移動物体を目標とする高射砲等の防衛システム
に於いては、目標の位置をレーダ等を用いて観測
し、目標の位置データをもとにして予測フイルタ
により目標の未来位置を予測する。しかる後、高
射砲等の飛翔特性より要撃計算を行うことによつ
て発射諸元（射角等の発射データ）を求めて発射
する。このような予測フイルタを使つた砲弾等の
発射装置において、要撃率を高めることが強く要
望されていた。 本発明は上記の事情に鑑みてなされたもので目
標マヌーバの状況を検出し、この状況に適した予
測フイルタを選び、この選ばれた予測フイルタの
出力を要撃計算に使用して発射諸元を求めること
によつて、砲弾等の発射による目標要撃率を向上
し得る未来位置予測装置を提供するものである。 先ず予測フイルタについて説明する。予測フイ
ルタとしては最小２乗１次フイルタ、最小２乗２
次フイルタ、重み付き最小２乗１次フイルタ、重
み付き最小２乗フイルタ、α−βフイルタ、α−
β−γフイルタ、ウイナーフイルタ、カルマンフ
イルタ等が考えられる。これらの予測フイルタは
いずれも目標のマヌーバを仮定し、適当な評価関
数を設け、この評価関数を最小（又は最大）にな
るようにして決定したものであり、すべての目標
に対して万能ではない。このことを重み付き最小
２乗１次フイルタ（以下WLSと略記する。）を例
にとり説明する。いま防衛システムで適当に選ん
だ座標系を（Ｘ、Ｙ、Ｚ）とし、レーダ等を用い
て得られた目標の位置データを（x〓₁、y〓₁、
z〓₁）……（x〓n、y〓n、z〓n）とする。 （x〓n、y〓n、z〓n）は最新のデータを意味
するものとし、各データの間隔をτとする。説明
を簡単にするために以下Ｘ軸についてのみ記す
が、Ｙ、Ｚ軸に関しても同様である。WLSは次
に示す(1)式を最小にするように目標の位置および
速度の推定値_o、_oを求めるものである。 Ｐステージ未来の目標の未来位置予測値x^_pは
次の(2)式で与えられる。 x^_p＝_o＋_o（τＰ） ……(2) 目標の位置観測誤差の標準偏差をσ_pとし、未来
位置予測値の誤差の標準偏差を σ＾_pとした
時、σ＾_p ^２／σ＾_p ^２はノイズゲインと呼ばれ、
レーダの観測精度による予測値のゆらぎを意味
し、ノイズゲインが小さいフイルタは雑音除去能
力の高いフイルタである。ノイズゲインはデータ
個数（ｎ）に依存する。いま(1)式の重み係数ｗ_i
として次の(3)式を採用し、データ個数ｎ＝50の場
合のノイズゲインの計数結果を第２図に示す。 ｗ_i＝ｋ^N-i（ｉ＝０、１、２……ｎ−
１） ……(3) ０＜ｋ≦１ 第２図より、ｋが１に近いほどノイズゲインが
小さいことが分る。 フイルタの性能諸元として前記ノイズゲインの
他に応答性がある。いま例えば第３図に示すよう
に一定速度で円旋回している目標について考えて
見る。反応性の良いフイルタは目標の未来位置方
向を図中点線ロ方向α（α″）として予測する
が、応答性の悪いフイルタでは図中点線イα（＝
α″）として予測してしまい誤差を生ずる。ここ
で(3)式で示す重み係数で１マツハの速度で1G旋
回している目標に対してWLSを適用した場合の
目標の未来位置予測方向（第３図中のα）と目標
速度ベクトル方向（第３図中のθ）とを第４図に
示す。この第４図より、ｋが小さいほどフイルタ
の遅れ（θ−α）が小さく、応答性の良いことが
分る。 第２図、第４図からも分ることであるが、雑音
除去能力の高い（ノイズゲインが小さい）こと
と、フイルタの応答性が良いこととは、ｋの設定
上相反することであり、両方の特性を兼ね備えた
フイルタは実現できない。そして予測フイルタと
して雑音除去能力の高いフイルタが良いのか、応
答性の良いフイルタが良いかは、防衛システムが
対象としている目標の運動性によつて決まる。即
ち目標のマヌーバがあまりない場合には雑音除去
能力の高いフイルタを、逆に目標のマヌーバが激
しい場合には応答性の良いフイルタを使用すれば
良い。 上記の観点から、本発明では予測フイルタを複
数個用意し、当該予測フイルタの性質を考慮し
て、目標のマヌーバを検出し、目標のマヌーバに
適した予測フイルタを使用することにより、目標
の未来位置予測精度を高めようとするものであ
り、本発明の主たる構成は目標のマヌーバ検出用
予測フイルタと、複数個の目標の未来位置予測用
の予測フイルタと、フイルタ切換回路よりなる。 第５図は本発明の一実施例を示すものであり、
レーダ等により得られた目標位置データは第１の
予測フイルタ５１、第２の予測フイルタ５２、マ
ヌーバ検出用予測フイルタ５３に導かれる。上記
第１の予測フイルタ５１は、目標のマヌーバがあ
まり激しくない場合（例えば1G以下）は精度良
く目標の未来位置予測を行うためのフイルタであ
り、例えば前記WLSの場合にはｋ＝1.0のものが
これに相当する。また第２の予測フイルタ５２
は、目標のマヌーバがある程度のとき（例えば
1G以上）における目標の未来位置予測を行うの
に適したフイルタであり、例えばα−β−γフイ
ルタ等がこれに相当する。またマヌーバ検出用予
測フイルタ５３は、目標のマヌーバに対する系の
応答性の要因と、ノイズゲインによる速度推定値
のばらつきの要因を考慮して両方のトレードオフ
として決定する必要がある。例えばマヌーバ検出
用予測フイルタとしてWLSを採用した場合を考
える。速度の推定値の標準偏差（σ_v）の二乗
と、観測値の標準偏差（σ_p）の二乗の比σ_v ^２／
σ_p ^２、いわゆる速度の推定値のノイズゲインを
第６図に示す。第６図の縦軸はτσ_v／σ_iで示し
ており、このτはデータ間隔であり、また横軸は
データ個数ｎである。第６図より分るようにノイ
ズゲインはデータ個数ｎと共に変化し、重み係数
Ｋが１に近いほど小さい。目標が定速度1G旋回
したとき、WLSを使つて、現在の速度ベクトル
の推定値と、２秒前の速度ベクトルの推定値との
差の２乗値

【式】を計算し、ΔＶと目標旋 回時間

【式】との関係を第７図に示す。第７ 図よりｋ＝0.9の方が応答性が良いが、第６図よ
りノイズゲインに対してはｋ＝0.95の方が良いこ
とが分る。 ところでΔＶは目標の旋回Ｇ、即ち目標のマヌ
ーバに対応する数値であり、目標が直進の場合に
はΔＶ＝０であり、目標が1G旋回した場合、予
測フイルタの遅れを無視すれば、第８図に示す関
係より求めることができる。第８図において、現
在の目標位置をＡとすれば、ＢはＴ秒前の目標位
置であり、Ｏは目標旋回中心、Ｒは旋回半径、
V₁，V₂は目標位置Ａ，Ｂにおける推定速度、θ
は目標旋回角度である。したがつてΔＶは速度
V₁ベクトルと速度V₂ベクトルとの差ベクトルと
して与えられ、次式より求めることができる。 Ｒ＝Ｖ^２／Ｇ θ＝VT／Ｒ ΔＶ≒｜V₁｜・θ＝GT 即ちΔＶと目標旋回Ｇは１対１の対応関係があ
り、以下の説明の都合上ΔＶとＧとは区別しな
い。 一方、第５図において切換回路５４では、マヌ
ーバ検出用予測フイルタ５３から得られた旋回Ｇ
情報（ΔＶ）^２により要撃計算に使う予測フイル
タを選択する。即ち1G以下では第１の予測フイ
ルタ５１の出力を選択し、1G以上では第２の予
測フイルタ５２の出力を選択する。このように選
択された最適予測値出力より計算装置５５におい
て精度の高い目標未来位置を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は座標系上の目標の位置データのＸ軸成
分について説明するために示す図、第２図は重み
付き最小２乗１次フイルタにおけるノイズゲイン
特性を示す図、第３図は目標と予測フイルタの応
答性との関係を示す図、第４図は重み付き最小２
乗１次フイルタの応答性を示す図、第５図は本発
明に係る未来位置予測装置の一実施例を示すブロ
ツクダイヤグラム、第６図は第５図のマヌーバ検
出用予測フイルタとして最小２乗１次フイルタを
使用した場合のノイズゲイン特性を示す図、第７
図は目標旋回時における旋回時間と速度ベクトル
差との関係を示す特性図、第８図ａ，ｂは速度ベ
クトル、速度ベクトル差を説明するために示す図
である。 ５１……第１の予測フイルタ、５２……第２の
予測フイルタ、５３……マヌーバ検出用予測フイ
ルタ、５４……切換回路、５５……要撃計算装
置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ ノイズゲインが良好な第１の予測フイルタ
   と、応答性が良好な第２の予測フイルタと、要撃
   すべき移動目標のマヌーバを検出する目標マヌー
   バ検出用予測フイルタと、このフイルタの検出出
   力に応じて前記第１、第２の予測フイルタのうち
   からマヌーバの状況に適した予測フイルタを選択
   する手段と、この手段による予測フイルタ出力を
   用いて目標の未来位置を求める計算手段を具備す
   ることを特徴とする未来位置予測装置。