JPH028668B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH028668B2 JPH028668B2 JP57019183A JP1918382A JPH028668B2 JP H028668 B2 JPH028668 B2 JP H028668B2 JP 57019183 A JP57019183 A JP 57019183A JP 1918382 A JP1918382 A JP 1918382A JP H028668 B2 JPH028668 B2 JP H028668B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- value
- vector
- tracking filter
- observed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、移動目標に対する追尾レーダ装置
において、追尾レーダのアンテナビームを目標の
方向に向けるために、目標の位置を予測する追尾
フイルタに関するものである。
において、追尾レーダのアンテナビームを目標の
方向に向けるために、目標の位置を予測する追尾
フイルタに関するものである。
追尾フイルタは、サンプルタイムTs（秒）で作
動するデイジタル系であり、時刻 kTs（ｋは正整
数）における目標の状態量ベクトルskの推定値
を、レーダの観測値ベクトル rk＝Hsk＋nk (1) から得、これから、時刻 (k+1)Tsにおけるレーダ
の観測値の予測値ベクトルr〓k+1を、観測値ベクト
ルr1、r2、……、rkの線型結合として求め、この
値によつて、次にアンテナビームが目標を捕捉す
るであろう方向を指示するものである。但し、式
(1)において、Ｈは状態変数ベクトルから観装値ベ
クトルへのベクトル変換を行なうための行列であ
り、また、nkは時刻 kTsにおける観測雑音ベク
トルを表わす。この際、目標の運動については次
の状態遷移式によつて特徴づけられるというモデ
ルにもとづいて、観測値ベクトルの予測値が決め
られる。
動するデイジタル系であり、時刻 kTs（ｋは正整
数）における目標の状態量ベクトルskの推定値
を、レーダの観測値ベクトル rk＝Hsk＋nk (1) から得、これから、時刻 (k+1)Tsにおけるレーダ
の観測値の予測値ベクトルr〓k+1を、観測値ベクト
ルr1、r2、……、rkの線型結合として求め、この
値によつて、次にアンテナビームが目標を捕捉す
るであろう方向を指示するものである。但し、式
(1)において、Ｈは状態変数ベクトルから観装値ベ
クトルへのベクトル変換を行なうための行列であ
り、また、nkは時刻 kTsにおける観測雑音ベク
トルを表わす。この際、目標の運動については次
の状態遷移式によつて特徴づけられるというモデ
ルにもとづいて、観測値ベクトルの予測値が決め
られる。
sk+1＝Φsk (2)
但し、式(2)におけるΦは運動の特徴を表わす遷
移行列である。ここでは、目標の状態量ベクトル
skの要素として、レーダを原点とする直交座標系
における目標の位置座標xk、yk、zk及び目標の速
度の各座標方向への方向余弦x〓k、y〓k、z〓kが使われ
る。また、観測値ベクトルrkの要素は、実際のレ
ーダの観測値rk、ek、bk（rkはレーダから目標まで
の距離、ekはアンテナビームの仰角、bkはアンテ
ナビームの方位角を表わす）から、直交座標に変
換された値rkcos ekcos bk、rkcos eksin bk、rk
sin ekである。この場合には式(1)、式(2)における
各ベクトル及び行列の要素は次のようになる。
移行列である。ここでは、目標の状態量ベクトル
skの要素として、レーダを原点とする直交座標系
における目標の位置座標xk、yk、zk及び目標の速
度の各座標方向への方向余弦x〓k、y〓k、z〓kが使われ
る。また、観測値ベクトルrkの要素は、実際のレ
ーダの観測値rk、ek、bk（rkはレーダから目標まで
の距離、ekはアンテナビームの仰角、bkはアンテ
ナビームの方位角を表わす）から、直交座標に変
換された値rkcos ekcos bk、rkcos eksin bk、rk
sin ekである。この場合には式(1)、式(2)における
各ベクトル及び行列の要素は次のようになる。
sk＝〔xk yk zk x〓k y〓k z〓k〕T (3)
nk＝〔nxk nyk nzk〕T (4)
rk＝〔rkcos ekcos bk
rkcos eksin bk rksin ek〕T (5)
Ｈ＝ １ ０ ０
０ １ ０
０ ０ １
０ ０ ０
０ ０ ０
０ ０ ０ (6)
Φ＝１
０
０
０
０
００
１
０
０
０
００
０
１
０
０
０TS
０
０
１
０
００
TS
０
０
１
００
０
TS
０
０
１ (7)
但し、上式において、ベクトルの右肩につけら
れたというＴという記号はベクトルの転置を表わ
す記号である。また、式(4)におけるnxk、nyk、
nzkは、それぞれ観測雑音ベクトルの各座標成分
を表わす。nkは平均０、共分散行列Rkを持つ白
色雑音過程である。
れたというＴという記号はベクトルの転置を表わ
す記号である。また、式(4)におけるnxk、nyk、
nzkは、それぞれ観測雑音ベクトルの各座標成分
を表わす。nkは平均０、共分散行列Rkを持つ白
色雑音過程である。
さて、観測値の予測値ベクトルrk+1は、次のよ
うなステツプにより再帰的に求められる。
うなステツプにより再帰的に求められる。
s^k＝s〓k＋Kk（rk−r〓k） (8)
s〓k+1＝Φs^k (9)
r〓k+1＝Hs〓k+1 (10)
但し、上式におけるs〓k、s^kは、それぞれ、（ｋ
−１）個の観測値ベクトルr1、r2、……、rk-1に
もとづく目標状態量ベクトルskの予測値、k個の観
測値ベクトルr1、r2、……、rkにもとづく目標状
態量ベクトルskの推定値をあらわす。また、式(8)
におけるKkは後述の計算から得られる利得行列
である。
−１）個の観測値ベクトルr1、r2、……、rk-1に
もとづく目標状態量ベクトルskの予測値、k個の観
測値ベクトルr1、r2、……、rkにもとづく目標状
態量ベクトルskの推定値をあらわす。また、式(8)
におけるKkは後述の計算から得られる利得行列
である。
次に利得行列Kkの計算方法について述べる。
利得行列Kkの値は、例えば追尾フイルタとして
カルマン・フイルタを使つた場合には、次のよう
に再帰的に求められる。
利得行列Kkの値は、例えば追尾フイルタとして
カルマン・フイルタを使つた場合には、次のよう
に再帰的に求められる。
Kk＝QkHT（HQkHT＋Rk）-1 （11）
Pk＝Qk−QkHT（HQkHT＋Rk）-1HQk （12）
Qk+1＝ΦPkΦT （13）
但し、上式において、Rkは式(4)で表わされる
観測雑音ベクトルnkの共分散行列、Qk、Pkは状
態量予測ベクトルs〓k及び状態量推定値ベクトルs^k
の推定共分散行列である。
観測雑音ベクトルnkの共分散行列、Qk、Pkは状
態量予測ベクトルs〓k及び状態量推定値ベクトルs^k
の推定共分散行列である。
第１図は従来の追尾フイルタの実施例である。
信号線rkはレーダによつて観測された観測値信号
をサンプルタイムTsごとにサンブルしたデイジ
タル信号を表わす。この信号と１ステツプ前に求
められた観測値の予測値信号r〓kとの差信号ekがと
られる。１は状態量ベクトル推定器であり、式(8)
に示すようなデイジタル演算を行なうような回路
から構成されている。２は状態量ベクトル予測器
であり、状態量ベクトル推定器で求められた目標
状態量推定値s^kのデイジタル信号を入力として、
式(9)に示すようなデイジタル演算を行なう回路か
ら構成されており、結果として１ステツプ先の目
標状態量の予測値s〓k+1のデイジタル信号を出力す
る。３は観測値ベクトル変換器であり、式(10)に示
すようなデイジタル演算を行なう回路から構成さ
れており、１ステツプ先のレーダの観測値の予測
値ベクトルr〓k+1のデイジタル信号を出力する。ま
た、４及び５は入力信号に対して１ステツプTs
の遅延を行なうデイジタル遅延回路である。最後
に６は利得行列計算器であり、式(11)、式(12)、式
（13）に相当するデイジタル演算を行ない、結果
として利得行列Kkの各要素をデイジタル信号と
して出力するものである。以上説明した追尾フイ
ルタの最終的な出力である１ステツプ先の観測値
予測値ベクトルr〓k+1のデイジタル値出力は、ホー
ルド回路によつてアナログ信号に変換され、レー
ダのアンテナ駆動装置の駆動入力等として使われ
る。
信号線rkはレーダによつて観測された観測値信号
をサンプルタイムTsごとにサンブルしたデイジ
タル信号を表わす。この信号と１ステツプ前に求
められた観測値の予測値信号r〓kとの差信号ekがと
られる。１は状態量ベクトル推定器であり、式(8)
に示すようなデイジタル演算を行なうような回路
から構成されている。２は状態量ベクトル予測器
であり、状態量ベクトル推定器で求められた目標
状態量推定値s^kのデイジタル信号を入力として、
式(9)に示すようなデイジタル演算を行なう回路か
ら構成されており、結果として１ステツプ先の目
標状態量の予測値s〓k+1のデイジタル信号を出力す
る。３は観測値ベクトル変換器であり、式(10)に示
すようなデイジタル演算を行なう回路から構成さ
れており、１ステツプ先のレーダの観測値の予測
値ベクトルr〓k+1のデイジタル信号を出力する。ま
た、４及び５は入力信号に対して１ステツプTs
の遅延を行なうデイジタル遅延回路である。最後
に６は利得行列計算器であり、式(11)、式(12)、式
（13）に相当するデイジタル演算を行ない、結果
として利得行列Kkの各要素をデイジタル信号と
して出力するものである。以上説明した追尾フイ
ルタの最終的な出力である１ステツプ先の観測値
予測値ベクトルr〓k+1のデイジタル値出力は、ホー
ルド回路によつてアナログ信号に変換され、レー
ダのアンテナ駆動装置の駆動入力等として使われ
る。
ところで、従来の追尾フイルタでは、時刻 (k+1
）Tsにおける観測値ベクトルの予測値r〓k+1は、過
去に得られたすべての観測値ベクトルr1、r2、…
…、rkの線型結合として、観測雑音ベクトルn1、
n2、……、nkの共分散行列R1、R2、……、Rkに
応じて重みづけされることによつて得られる。
）Tsにおける観測値ベクトルの予測値r〓k+1は、過
去に得られたすべての観測値ベクトルr1、r2、…
…、rkの線型結合として、観測雑音ベクトルn1、
n2、……、nkの共分散行列R1、R2、……、Rkに
応じて重みづけされることによつて得られる。
この方式による予測では、実際の目標の運動軌
跡が(2)式に示したようなモデルに一致している
時、たとえば、式(3)〜式(8)に示したモデルでは目
標が等速直線運動をする時、追尾フイルタによる
雑音除去は有効に行なわれ、精度の良い観測値予
測が可能である。ところが実際の目標の運動状態
が変化し、目標の状態量が式(2)で示した変化に従
わなくなつた時、たとえば式(3)〜式(7)に示したモ
デルを用いた追尾フイルタにおいて実際の目標が
旋回運動をしたような時、予測値は目標の実際の
位置からはずれて予測誤差を生ずる。この予測誤
差は、次のステツプの状態推定に影響し、更に誤
差を増大させ、結局、数ステツプのうちに大きな
予測誤差を生じてしまう。従来の移動目標追尾フ
イルタでは、このような欠点があつた。
跡が(2)式に示したようなモデルに一致している
時、たとえば、式(3)〜式(8)に示したモデルでは目
標が等速直線運動をする時、追尾フイルタによる
雑音除去は有効に行なわれ、精度の良い観測値予
測が可能である。ところが実際の目標の運動状態
が変化し、目標の状態量が式(2)で示した変化に従
わなくなつた時、たとえば式(3)〜式(7)に示したモ
デルを用いた追尾フイルタにおいて実際の目標が
旋回運動をしたような時、予測値は目標の実際の
位置からはずれて予測誤差を生ずる。この予測誤
差は、次のステツプの状態推定に影響し、更に誤
差を増大させ、結局、数ステツプのうちに大きな
予測誤差を生じてしまう。従来の移動目標追尾フ
イルタでは、このような欠点があつた。
この発明は、このような欠点を解決するため、
予測値ベクトルrk+1の計算過程において、過去に
得られた観測値よりも、現在に近い観測値を重視
するような重みづけを行なう、フエージング・メ
モリ・フイルタを採用し、更に、この重みづけを
決定するパラメータを予測値と観測値との誤差か
ら適応的に決定するようにしたものである。その
目的は、目標が直線運動をする時には、従来の追
尾フイルタと同様、過去、現在の観測値ともに一
様に重みづけを行ない、また目標が旋回運動には
いつた時には、現在に近い観測値を重視し、過去
の観測値を切り捨てる事によつて、予測を行ない
目標変化対して、追尾フイルタの予測値を追従さ
せる事にある。
予測値ベクトルrk+1の計算過程において、過去に
得られた観測値よりも、現在に近い観測値を重視
するような重みづけを行なう、フエージング・メ
モリ・フイルタを採用し、更に、この重みづけを
決定するパラメータを予測値と観測値との誤差か
ら適応的に決定するようにしたものである。その
目的は、目標が直線運動をする時には、従来の追
尾フイルタと同様、過去、現在の観測値ともに一
様に重みづけを行ない、また目標が旋回運動には
いつた時には、現在に近い観測値を重視し、過去
の観測値を切り捨てる事によつて、予測を行ない
目標変化対して、追尾フイルタの予測値を追従さ
せる事にある。
この発明では、利得行列Kkを計算する際、フ
イルタリングの時間平均幅に対応するパラメータ
ρkを導入して、後述のごとく利得行列Kkの計算
法に改良を加え、更にパラメータρkの値を追尾フ
イルタの入出力値間の残差 ek＝rk−r〓k＝rk−Hs〓k （14） により適応的に求めるようにしたものである。こ
れによりこの追尾フイルタは利得行列Kkの値が
フイルタ全体の入力値である観測値ベクトルr1、
r2、……、rkに影響される適応型フイルタとな
る。
イルタリングの時間平均幅に対応するパラメータ
ρkを導入して、後述のごとく利得行列Kkの計算
法に改良を加え、更にパラメータρkの値を追尾フ
イルタの入出力値間の残差 ek＝rk−r〓k＝rk−Hs〓k （14） により適応的に求めるようにしたものである。こ
れによりこの追尾フイルタは利得行列Kkの値が
フイルタ全体の入力値である観測値ベクトルr1、
r2、……、rkに影響される適応型フイルタとな
る。
ここで改良を加えた利得行列Kkの計算方法を
示す。カルマン・フイルタを応用した追尾フイル
タでは式(11)〜（13）の代りに、次の計算式によつ
て利得行列Kkを求めるものとする。
示す。カルマン・フイルタを応用した追尾フイル
タでは式(11)〜（13）の代りに、次の計算式によつ
て利得行列Kkを求めるものとする。
Kk＝QkHT（HQkHT＋ρkRk）-1 （15）
Pk＝ρ-1 k〔Qk−QkHT（HQkHT
＋ρkRk）-1HQk〕 （16）
Qk+1＝ΦPkΦT （17）
上式は式(11)〜（13）において、予測値の共分散
行列Qkから利得行列Kk及び推定共分散行列Pkを
求める過程においてQkの代わりにρk -1Qkとおき
かえたものである。これは、観測値ベクトルの予
測値r〓k+1を観測値ベクトルr1、r2、……、rkの線
形結合にて表わすときに、各々の観測誤差ベクト
ルn1、n2、……、nk共分散行列に重みづけをし、 ρ-(k-1) kR1、ρ-(k-2) kR2、……、ρ-1 kRk-1、R
k（０＜ρk１）（18） と考えて、最小自乗法による重みづけを行なつた
上で観測値ベクトルの予測値r〓k+1を得る操作に対
応している。パラメータρkは観測値共分散行列に
対する重みを決定するもので、ρk＝１の場合には
従来のカルマン・フイルタと同様、すべての観測
値に対する共分散行列の重みづけは同じとなる
し、０＜ρk＜１の場合には過去の観測値の共分散
行列に対して、現在の観測値の共分散行列を重視
する事を意味する。パラメータρkとフイルタリン
グにおける等価的な平均時間幅τkとの関係は次式
で与えられる。
行列Qkから利得行列Kk及び推定共分散行列Pkを
求める過程においてQkの代わりにρk -1Qkとおき
かえたものである。これは、観測値ベクトルの予
測値r〓k+1を観測値ベクトルr1、r2、……、rkの線
形結合にて表わすときに、各々の観測誤差ベクト
ルn1、n2、……、nk共分散行列に重みづけをし、 ρ-(k-1) kR1、ρ-(k-2) kR2、……、ρ-1 kRk-1、R
k（０＜ρk１）（18） と考えて、最小自乗法による重みづけを行なつた
上で観測値ベクトルの予測値r〓k+1を得る操作に対
応している。パラメータρkは観測値共分散行列に
対する重みを決定するもので、ρk＝１の場合には
従来のカルマン・フイルタと同様、すべての観測
値に対する共分散行列の重みづけは同じとなる
し、０＜ρk＜１の場合には過去の観測値の共分散
行列に対して、現在の観測値の共分散行列を重視
する事を意味する。パラメータρkとフイルタリン
グにおける等価的な平均時間幅τkとの関係は次式
で与えられる。
τk＝１／１−ρkTs （19）
このように平均時間幅τkを可変にしたことによ
り、目標が式(2)のモデルに合致して等速直線運動
をすれば、τkの値を∞（ρk＝１）に設定する事に
より、精度の良い、推定と予測が可能であるし、
また目標が式(2)のモデルに合致した運動を行なわ
なければτkの値を有限値に調整する事により過去
の観測値の影響を受けないフイルタリングが可能
となる。
り、目標が式(2)のモデルに合致して等速直線運動
をすれば、τkの値を∞（ρk＝１）に設定する事に
より、精度の良い、推定と予測が可能であるし、
また目標が式(2)のモデルに合致した運動を行なわ
なければτkの値を有限値に調整する事により過去
の観測値の影響を受けないフイルタリングが可能
となる。
次にパラメータρkの決定方法について説明す
る。パラメータρkは次の演算にもとづいて決定さ
れる。
る。パラメータρkは次の演算にもとづいて決定さ
れる。
Ωk＝ρ-1 k-1HQkHT＋Rk （20）
ｕ＝eT kΩk -1ek （21）
ρk＝１
ｅ−ｃ（ｕu0）
（ｕ−u0）（ｕ＞u0） （22）
式（20）は残差ベクトルekの推定共分散を計算
する式である。本方式では残差ベクトルekがガウ
ス分布に従つていると仮定した上で次の仮説 H1：目標運動が式(2)のモデルに合致していない。
する式である。本方式では残差ベクトルekがガウ
ス分布に従つていると仮定した上で次の仮説 H1：目標運動が式(2)のモデルに合致していない。
H0：目標運動が式(2)のモデルに合致している。
をもうけ、仮説H1に対して、H0をカイ自乗検定
により検定する。即ち式（21）の計算の結果得ら
れるｕに対しあらかじめ定めた危険度により棄却
域を決める定数u0を用いて、ｕu0の場合には、
仮説H0を採択し、ρk＝１とする。またｕ＞u0の
場合には仮説H0を棄却し、ｕの値に応じて０＜
ρk＜１なるパラメータ値ρkを設定する。ここに、
u0の値は、検定危険度を５％にとつた時にはu0＝
7.81（自由度３のカイ自乗分布の棄却域）とすれ
ば良い。第２図は（22）によつて求められる。残
差ベクトルekに対するカイ自乗値ｕとパラメータ
ρkの関係を示すものである。式（22）においてｃ
は定数である。
により検定する。即ち式（21）の計算の結果得ら
れるｕに対しあらかじめ定めた危険度により棄却
域を決める定数u0を用いて、ｕu0の場合には、
仮説H0を採択し、ρk＝１とする。またｕ＞u0の
場合には仮説H0を棄却し、ｕの値に応じて０＜
ρk＜１なるパラメータ値ρkを設定する。ここに、
u0の値は、検定危険度を５％にとつた時にはu0＝
7.81（自由度３のカイ自乗分布の棄却域）とすれ
ば良い。第２図は（22）によつて求められる。残
差ベクトルekに対するカイ自乗値ｕとパラメータ
ρkの関係を示すものである。式（22）においてｃ
は定数である。
以上の説明を根拠とし、この発明の実施例を第
３図に示す。第２３図においては第１図における
利得行列計算器６の代わりに、別の利得行列計算
器７及びパラメータ決定器８によつて置きかえた
ものである。別の利得行列計算器は、パラメータ
ρkのデイジタル信号を入力し、式（15）、式
（16）、式（17）に相当するデイジタル演算を行な
い、利得行列Kkの各要素をデイジタル信号とし
て出力するデイジタル回路によつて構成されるも
のである。また、パラメータ決定器８は残差ekの
デイジタル信号を入力し、式（20）、式（21）、式
（22）に相当するデイジタル演算を行ない、パラ
メータρkのデイジタル信号を出力するようなデイ
ジタル回路によつて構成されるものである。
３図に示す。第２３図においては第１図における
利得行列計算器６の代わりに、別の利得行列計算
器７及びパラメータ決定器８によつて置きかえた
ものである。別の利得行列計算器は、パラメータ
ρkのデイジタル信号を入力し、式（15）、式
（16）、式（17）に相当するデイジタル演算を行な
い、利得行列Kkの各要素をデイジタル信号とし
て出力するデイジタル回路によつて構成されるも
のである。また、パラメータ決定器８は残差ekの
デイジタル信号を入力し、式（20）、式（21）、式
（22）に相当するデイジタル演算を行ない、パラ
メータρkのデイジタル信号を出力するようなデイ
ジタル回路によつて構成されるものである。
この追尾フイルタは以上のような構成になつて
いるため、目標が等速直線で運動する場合には、
従来の追尾フイルタと同様の精度を持つ予測を行
なう事ができ、また、目標が旋回運動に移つても
残差ekの値をパラメータρkの値に変換し、この値
を追尾フイルタの利得にフイード・バツクさせる
事によつて目標変化した追従した追尾フイルタ予
測値r〓k+1のデイジタル信号値を出力することがで
きる。
いるため、目標が等速直線で運動する場合には、
従来の追尾フイルタと同様の精度を持つ予測を行
なう事ができ、また、目標が旋回運動に移つても
残差ekの値をパラメータρkの値に変換し、この値
を追尾フイルタの利得にフイード・バツクさせる
事によつて目標変化した追従した追尾フイルタ予
測値r〓k+1のデイジタル信号値を出力することがで
きる。
第１図は従来の追尾フイルタの説明ブツク図、
第２図は追尾フイルタの残差ベクトルから求めら
れるカイ自乗値ｕとフイルタ・パラメータρkとの
関係をあらわす図、第３図はこの発明の実施例を
示すブロツク図である。 図中、１は状態量ベクトル推定器、２は状態量
ベクトル予測器、３は観測値ベクトル変換器、
４，５は１ステツプτsの遅延素子、６，７は利得
行列計算器、８はパラメータ決定器である。なお
図中同一あるいは相当部分には同一符号を付して
示してある。
第２図は追尾フイルタの残差ベクトルから求めら
れるカイ自乗値ｕとフイルタ・パラメータρkとの
関係をあらわす図、第３図はこの発明の実施例を
示すブロツク図である。 図中、１は状態量ベクトル推定器、２は状態量
ベクトル予測器、３は観測値ベクトル変換器、
４，５は１ステツプτsの遅延素子、６，７は利得
行列計算器、８はパラメータ決定器である。なお
図中同一あるいは相当部分には同一符号を付して
示してある。
Claims (1)
- １ 移動目標を追尾する１個の追尾フイルタを有
する追尾レーダ装置の追尾フイルタにおいて、追
尾フイルタの出力である目標予測情報と実際にレ
ーダから観測される現在目標位置との残差にもと
づいて目標の直進、旋回の運動状態を検出し、目
標の運動状態に応じて目標が直進している時は追
尾フイルタの時間平均幅を長くし、一方目標が旋
回している時には追尾フイルタの時間平均幅を短
く調整する平均時間幅の決定手段と、上記平均時
間幅決定手段によつて決定された平均時間幅にも
とづいて、フイルタの利得を決定する手段とを備
えたことを特徴とする追尾フイルタ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1918382A JPS58135978A (ja) | 1982-02-09 | 1982-02-09 | 追尾フイルタ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1918382A JPS58135978A (ja) | 1982-02-09 | 1982-02-09 | 追尾フイルタ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58135978A JPS58135978A (ja) | 1983-08-12 |
| JPH028668B2 true JPH028668B2 (ja) | 1990-02-26 |
Family
ID=11992217
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1918382A Granted JPS58135978A (ja) | 1982-02-09 | 1982-02-09 | 追尾フイルタ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58135978A (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6227677A (ja) * | 1985-07-29 | 1987-02-05 | Mitsubishi Electric Corp | 追尾フイルタ |
| JPS6227679A (ja) * | 1985-07-29 | 1987-02-05 | Mitsubishi Electric Corp | 追尾フイルタ |
| JPS6275281A (ja) * | 1985-09-28 | 1987-04-07 | Toshiba Corp | 目標追尾装置 |
| JP7734873B1 (ja) * | 2024-07-04 | 2025-09-05 | 三菱電機株式会社 | Ｓｔｆパラメータ算出装置およびｓｔｆパラメータ算出方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| IT961284B (it) * | 1972-03-13 | 1973-12-10 | Selenia Ind Elettroniche | Sistema per il filtraggio di dati radar adatto in particolare per disposizioni di esplorazione e inseguimento di bersagli |
| JPS53102693A (en) * | 1977-02-18 | 1978-09-07 | Toshiba Corp | Tracking unit for pulse radar |
-
1982
- 1982-02-09 JP JP1918382A patent/JPS58135978A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58135978A (ja) | 1983-08-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Moose | An adaptive state estimation solution to the maneuvering target problem | |
| US7180443B1 (en) | Reduced state estimator for systems with physically bounded parameters | |
| CN105549049B (zh) | 一种应用于gps导航的自适应卡尔曼滤波算法 | |
| JP4348535B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| US7009554B1 (en) | Reduced state estimation with multisensor fusion and out-of-sequence measurements | |
| Tenne et al. | Characterizing performance of/spl alpha/-/spl beta/-/spl gamma/filters | |
| CN110007298B (zh) | 一种目标超前预测跟踪方法 | |
| Efe et al. | Maneuvering target tracking with an adaptive Kalman filter | |
| CN113514823A (zh) | 一种基于伪谱的多模型机动目标检测前跟踪方法 | |
| JP3926602B2 (ja) | 目標追尾装置及び方法 | |
| JPH028668B2 (ja) | ||
| US7277047B1 (en) | Reduced state estimation with biased measurements | |
| CN117351042B (zh) | 一种基于高斯和滤波的任意步时延目标跟踪方法 | |
| Farina et al. | Association of active and passive tracks for airborne sensors | |
| CN119846552A (zh) | 一种水下复杂环境下的新型sins辅助usbl网络测距校正方法 | |
| CN114297581B (zh) | 一种考虑信号延时的纯方位目标跟踪方法 | |
| CN111123323B (zh) | 一种提高便携设备定位精度的方法 | |
| JPH0797136B2 (ja) | 多目標追尾方法及びその装置 | |
| JP3970585B2 (ja) | 目標追尾装置及び方法 | |
| Alex et al. | A Radar Target Tracking System for Spiral Paths based on Kalman Filter. | |
| JP3792927B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| Bingbing et al. | A RLSN-based current statistical model for target range tracking | |
| JP3440010B2 (ja) | 目標追尾装置 | |
| JP2005308428A (ja) | 位置推定装置 | |
| Hashirao et al. | Maneuver target tracking with an acceleration estimator using target past positions |