JPH06201826A - 像プロセッサ、及び複数の標的を検出すると共に追跡するのに用いる強度像を発生する方法 - Google Patents
像プロセッサ、及び複数の標的を検出すると共に追跡するのに用いる強度像を発生する方法Info
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- JPH06201826A JPH06201826A JP5238649A JP23864993A JPH06201826A JP H06201826 A JPH06201826 A JP H06201826A JP 5238649 A JP5238649 A JP 5238649A JP 23864993 A JP23864993 A JP 23864993A JP H06201826 A JPH06201826 A JP H06201826A
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- G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 計算及び記憶条件を小さくすることができ、
標的検出信号の不正確さに影響され難い像プロセッサを
提供する。 【構成】 複数の標的を検出すると共に追跡するのに用
いる像プロセッサが、強度像を記憶する複数の記憶位置
１００と、記憶位置１００に接続されている信号プロセ
ッサ２００とを含んでいる。信号プロセッサ２００は、
外部から導入された少なくとも１つのデータ像に応答し
て、外部から導入された基準強度像を更新するための複
数の強度像を発生する閉ループフィードバックシステム
２１０、２５５、２６０を含んでいる。外部から導入さ
れた少なくとも１つのデータ像には、標的検出信号が取
り入れられている。
標的検出信号の不正確さに影響され難い像プロセッサを
提供する。 【構成】 複数の標的を検出すると共に追跡するのに用
いる像プロセッサが、強度像を記憶する複数の記憶位置
１００と、記憶位置１００に接続されている信号プロセ
ッサ２００とを含んでいる。信号プロセッサ２００は、
外部から導入された少なくとも１つのデータ像に応答し
て、外部から導入された基準強度像を更新するための複
数の強度像を発生する閉ループフィードバックシステム
２１０、２５５、２６０を含んでいる。外部から導入さ
れた少なくとも１つのデータ像には、標的検出信号が取
り入れられている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、標的を検出して追跡す
るための像プロセッサに関し、更に具体的に言えば、複
数の標的の検出及び追跡に関する。
るための像プロセッサに関し、更に具体的に言えば、複
数の標的の検出及び追跡に関する。
【０００２】
【発明の背景】長い距離にわたって離れていることのあ
る非常に多数に及ぶ可能性のあるセンサから出た測定値
に基づいて、潜在的に多数の標的を追跡するとき、共通
の監視問題に出会う。センサは、標的の位置及び位置変
化に対するパラメータに関する情報を、センサの位置に
対して中央の位置に供給する。このようなパラメータ
は、方位、距離、方位速度、速度又は位置を含むことが
ある。典型的には、測定値は不規則な雑音及び因果論的
な偏りによって変質するが、そのいずれも変化し得る。
る非常に多数に及ぶ可能性のあるセンサから出た測定値
に基づいて、潜在的に多数の標的を追跡するとき、共通
の監視問題に出会う。センサは、標的の位置及び位置変
化に対するパラメータに関する情報を、センサの位置に
対して中央の位置に供給する。このようなパラメータ
は、方位、距離、方位速度、速度又は位置を含むことが
ある。典型的には、測定値は不規則な雑音及び因果論的
な偏りによって変質するが、そのいずれも変化し得る。
【０００３】１９９０年にアーテク・ハウス・インコー
ポレーテッド社から出版されたＹ．バー・シャロム（編
集）による「多重標的、多重センサ追跡：進歩的な応
用」に記載されているように、この多重標的で多重セン
サを用いた検出及び追跡の問題は、色々な見方からの解
決が求められている。ＩＥＥＥトランザクションズ・オ
ン・オートマティック・コントロール誌、ＡＣ２４巻第
６号（１９７９年１２月号）に発表されたＤ．Ｂ．レイ
ドの論文「多重標的を追跡するアルゴリズム」に記載さ
れた１つの方式は、多数仮説による追跡を用いるもので
ある。多数仮説追跡では、収集された測定値と潜在的な
標的との間に最初にある関係を想定し、すべての想定、
即ち仮説に対し、カルマンフィルタのようなフィルタに
対する入力信号として、問題の測定値を用いて標的の位
置を更新する。その結果、測定値とフィルタから得られ
た軌跡との間に生じた誤差を用いて、各々の仮説に位
（ランク）をつけ、新しい測定値を収集する度に、この
過程を繰り返す。実際には、多重標的の多重センサ追跡
問題を解決するために多数仮説追跡を用いると、検出の
数が多いこと、センサの測定値の不正確さ、並びに多重
経路又はその他の因果論的な及び／若しくは不規則な影
響による擬似的な検出の惧れのために、手に負えなくな
る場合が多い。
ポレーテッド社から出版されたＹ．バー・シャロム（編
集）による「多重標的、多重センサ追跡：進歩的な応
用」に記載されているように、この多重標的で多重セン
サを用いた検出及び追跡の問題は、色々な見方からの解
決が求められている。ＩＥＥＥトランザクションズ・オ
ン・オートマティック・コントロール誌、ＡＣ２４巻第
６号（１９７９年１２月号）に発表されたＤ．Ｂ．レイ
ドの論文「多重標的を追跡するアルゴリズム」に記載さ
れた１つの方式は、多数仮説による追跡を用いるもので
ある。多数仮説追跡では、収集された測定値と潜在的な
標的との間に最初にある関係を想定し、すべての想定、
即ち仮説に対し、カルマンフィルタのようなフィルタに
対する入力信号として、問題の測定値を用いて標的の位
置を更新する。その結果、測定値とフィルタから得られ
た軌跡との間に生じた誤差を用いて、各々の仮説に位
（ランク）をつけ、新しい測定値を収集する度に、この
過程を繰り返す。実際には、多重標的の多重センサ追跡
問題を解決するために多数仮説追跡を用いると、検出の
数が多いこと、センサの測定値の不正確さ、並びに多重
経路又はその他の因果論的な及び／若しくは不規則な影
響による擬似的な検出の惧れのために、手に負えなくな
る場合が多い。
【０００４】確率論的データ関連（ＰＤＡ）フィルタ作
用及び統合確率論的データ関連（ＪＰＤＡ）フィルタ作
用のような他の方式では、各々の時点でセンサの測定値
を関連確率に従って組み合わせて、過度の計算を回避し
ている。関連確率は、オートマティカ誌第１１巻、第４
５１頁から第４６０頁（１９７３年）所載のＹ．バー・
シャロム及びＥ．ツェの論文「確率論的なデータ関連を
用いた散乱環境における追跡」、並びにＩＥＥＥジャー
ナル・オブ・オーシャニック・エンジニアリング誌、Ｏ
Ｅ８巻第３号（１９８３年７月号）所載のＴ．フォート
マン、Ｙ．バー・シャロム及びＭ．シェフの論文「統合
確率論的データ関連を用いた多重標的のソナー追跡」に
記載されているように、カルマンフィルタに用いられる
ような特定の閉じた形式の解析方程式に従って決定する
ことができる。
用及び統合確率論的データ関連（ＪＰＤＡ）フィルタ作
用のような他の方式では、各々の時点でセンサの測定値
を関連確率に従って組み合わせて、過度の計算を回避し
ている。関連確率は、オートマティカ誌第１１巻、第４
５１頁から第４６０頁（１９７３年）所載のＹ．バー・
シャロム及びＥ．ツェの論文「確率論的なデータ関連を
用いた散乱環境における追跡」、並びにＩＥＥＥジャー
ナル・オブ・オーシャニック・エンジニアリング誌、Ｏ
Ｅ８巻第３号（１９８３年７月号）所載のＴ．フォート
マン、Ｙ．バー・シャロム及びＭ．シェフの論文「統合
確率論的データ関連を用いた多重標的のソナー追跡」に
記載されているように、カルマンフィルタに用いられる
ような特定の閉じた形式の解析方程式に従って決定する
ことができる。
【０００５】これらの方式には、幾つかの欠点がある。
第１に、関連確率の計算は、ある期間当たりの測定値の
数が大きい場合には、依然として過度の計算を必要とす
る。更に、典型的には測定値は位置又は速度のような標
的のパラメータに対して非線形的な関係を有するので、
このような所謂カルマン追跡装置は収斂のよくない挙動
を示すことがある。第３に、音響又は電磁式の標的検出
信号に用いられるようなこういう追跡装置の典型的な用
途は、環境による不良伝搬条件に悩まされ、多重標的の
関連に一様でない検出確率分布を用いることを必要とす
る。しかしながら、この方式は、確率分布又は密度関数
に対して比較的単純な解析表現をも必要とする。従っ
て、多重標的の多重センサ追跡問題に対して、上に述べ
た問題を解決するような方式に対する要望がある。
第１に、関連確率の計算は、ある期間当たりの測定値の
数が大きい場合には、依然として過度の計算を必要とす
る。更に、典型的には測定値は位置又は速度のような標
的のパラメータに対して非線形的な関係を有するので、
このような所謂カルマン追跡装置は収斂のよくない挙動
を示すことがある。第３に、音響又は電磁式の標的検出
信号に用いられるようなこういう追跡装置の典型的な用
途は、環境による不良伝搬条件に悩まされ、多重標的の
関連に一様でない検出確率分布を用いることを必要とす
る。しかしながら、この方式は、確率分布又は密度関数
に対して比較的単純な解析表現をも必要とする。従っ
て、多重標的の多重センサ追跡問題に対して、上に述べ
た問題を解決するような方式に対する要望がある。
【０００６】
【発明の要約】本発明の１つの目的は、従来の多重標的
多重センサ追跡装置に比べて、計算及び記憶条件を小さ
くした、複数の標的を追跡及び検出する像プロセッサを
提供することである。本発明の他の目的は、複数の標的
を検出及び追跡する像プロセッサとして、従来の追跡装
置に比べて、標的検出信号の不正確さに影響され難い像
プロセッサを提供することである。
多重センサ追跡装置に比べて、計算及び記憶条件を小さ
くした、複数の標的を追跡及び検出する像プロセッサを
提供することである。本発明の他の目的は、複数の標的
を検出及び追跡する像プロセッサとして、従来の追跡装
置に比べて、標的検出信号の不正確さに影響され難い像
プロセッサを提供することである。
【０００７】本発明の他の目的は、複数の標的を検出及
び追跡する像プロセッサとして、多重標的多重センサ追
跡に対する従来の時間に対して逐次的な（タイムシーケ
ンシャル）方式に比べて、推定精度が改善された像プロ
セッサを提供することである。複数の標的を検出すると
共に追跡するのに用いる像プロセッサが、強度像を記憶
する複数の記憶位置と、これらの記憶位置に結合された
信号プロセッサとを備えている。信号プロセッサは、標
的検出信号を取り入れた少なくとも１つの外部から導入
されたデータ像に応答して、外部から導入された基準強
度像を更新する複数の強度像を発生する閉ループフィー
ドバックシステムを備えている。
び追跡する像プロセッサとして、多重標的多重センサ追
跡に対する従来の時間に対して逐次的な（タイムシーケ
ンシャル）方式に比べて、推定精度が改善された像プロ
セッサを提供することである。複数の標的を検出すると
共に追跡するのに用いる像プロセッサが、強度像を記憶
する複数の記憶位置と、これらの記憶位置に結合された
信号プロセッサとを備えている。信号プロセッサは、標
的検出信号を取り入れた少なくとも１つの外部から導入
されたデータ像に応答して、外部から導入された基準強
度像を更新する複数の強度像を発生する閉ループフィー
ドバックシステムを備えている。
【０００８】本発明の要旨は特許請求の範囲に具体的に
且つ明確に記載してあるが、本発明の構成、作用、並び
にその他の目的及び利点は、以下図面について詳しく説
明するところから最もよく理解されよう。
且つ明確に記載してあるが、本発明の構成、作用、並び
にその他の目的及び利点は、以下図面について詳しく説
明するところから最もよく理解されよう。
【０００９】
【発明の詳しい説明】複数の外部から導入されたデータ
像を利用することができ、それらを図１に示す記憶位置
４００のような複数の記憶位置に記憶することができ
る。本発明のこの特定の実施例では、各々のデータ像は
特定の時刻ｔ0 、ｔ1 、……ｔN-1 に対応している。こ
こで、ｔ0 は典型的には複数のデータ像に対する基準時
刻である。しかしながら、基準時刻は、ｔ0 には制限さ
れず、ｔ0 より前の時刻、ｔN-1の後の時刻又はｔ0 と
ｔN-1 との間の時刻であってもよい。像の各々はＫ行Ｌ
列の強度値の矩形配列で構成されており、各々の画素は
矩形配列内の特定の位置に対応していると共に、強度値
Ｉ（ｋ，ｌ）を有している。当業者であればわかるよう
に、強度値は、受信した標的検出信号の振幅、又はヒス
トグラムデータのようなその他の情報から導出すること
ができる。従って、この実施例では、各々の画素は、ｔ
i-1 からｔi までの期間内に画素「区域」内で発生した
多数の標的値を含んでいる。
像を利用することができ、それらを図１に示す記憶位置
４００のような複数の記憶位置に記憶することができ
る。本発明のこの特定の実施例では、各々のデータ像は
特定の時刻ｔ0 、ｔ1 、……ｔN-1 に対応している。こ
こで、ｔ0 は典型的には複数のデータ像に対する基準時
刻である。しかしながら、基準時刻は、ｔ0 には制限さ
れず、ｔ0 より前の時刻、ｔN-1の後の時刻又はｔ0 と
ｔN-1 との間の時刻であってもよい。像の各々はＫ行Ｌ
列の強度値の矩形配列で構成されており、各々の画素は
矩形配列内の特定の位置に対応していると共に、強度値
Ｉ（ｋ，ｌ）を有している。当業者であればわかるよう
に、強度値は、受信した標的検出信号の振幅、又はヒス
トグラムデータのようなその他の情報から導出すること
ができる。従って、この実施例では、各々の画素は、ｔ
i-1 からｔi までの期間内に画素「区域」内で発生した
多数の標的値を含んでいる。
【００１０】各々のデータ像は、複数の標的に対して複
数のセンサが受信した振動エネルギ信号のような標的検
出信号を有している。振動エネルギ信号は電磁信号又は
音響信号のようないろいろな形を取り得ることを承知さ
れたい。像は普通のソナー又はレーダ装置のような考え
られる多数の源から生ずることがあるが、本発明は、こ
の点で制限されるものではない。複数の標的に対する受
信した標的検出信号を有しているこのようなデータ像に
考えられる１つの源は、前に述べたディジタル像形式で
コレログラム標的情報を供給する位相調整アレイソナー
装置の出力であってもよい。この代わりに、当業者であ
ればわかるように、標的検出信号を受信して、その後、
このディジタル像形式に変換してもよい。
数のセンサが受信した振動エネルギ信号のような標的検
出信号を有している。振動エネルギ信号は電磁信号又は
音響信号のようないろいろな形を取り得ることを承知さ
れたい。像は普通のソナー又はレーダ装置のような考え
られる多数の源から生ずることがあるが、本発明は、こ
の点で制限されるものではない。複数の標的に対する受
信した標的検出信号を有しているこのようなデータ像に
考えられる１つの源は、前に述べたディジタル像形式で
コレログラム標的情報を供給する位相調整アレイソナー
装置の出力であってもよい。この代わりに、当業者であ
ればわかるように、標的検出信号を受信して、その後、
このディジタル像形式に変換してもよい。
【００１１】図１に示す本発明の実施例では、外部から
導入された複数の基準強度像が複数の記憶位置１００に
記憶されている。各々の基準像は少なくとも１つの標的
に対する初期標的検出信号を有していてもよい。これら
の像は、知能情報、若しくは特定の期間中の標的の位置
及び位置変化に関するその他の情報から、又はその代わ
りに本発明の実施例の像プロセッサを用いて、同じ標的
に対する異なる１組のデータ像を処理することからとい
うように、多数の源から発するものであってもよい。同
様に、基準像は初期設定することができ、強度値が実質
的に一様であることは、標的の位置又は位置変化に関す
る情報が全くないことを表し、本発明による像プロセッ
サを用いて、後で説明するように、供給されたデータ像
から更新された基準像を抽出することができる。
導入された複数の基準強度像が複数の記憶位置１００に
記憶されている。各々の基準像は少なくとも１つの標的
に対する初期標的検出信号を有していてもよい。これら
の像は、知能情報、若しくは特定の期間中の標的の位置
及び位置変化に関するその他の情報から、又はその代わ
りに本発明の実施例の像プロセッサを用いて、同じ標的
に対する異なる１組のデータ像を処理することからとい
うように、多数の源から発するものであってもよい。同
様に、基準像は初期設定することができ、強度値が実質
的に一様であることは、標的の位置又は位置変化に関す
る情報が全くないことを表し、本発明による像プロセッ
サを用いて、後で説明するように、供給されたデータ像
から更新された基準像を抽出することができる。
【００１２】典型的には、最初に同定された各々の標的
は、その標的に関連した２つの基準像、即ち、配置のよ
うに位置に関する情報を有する像と、速度のように位置
の変化に関する情報を有する像とを有している。当業者
であればわかるように、本発明の範囲は、この特定の形
式の標的情報を有する像に制限されない。例えば、像は
方位及び距離のような標的情報を有していてもよい。
は、その標的に関連した２つの基準像、即ち、配置のよ
うに位置に関する情報を有する像と、速度のように位置
の変化に関する情報を有する像とを有している。当業者
であればわかるように、本発明の範囲は、この特定の形
式の標的情報を有する像に制限されない。例えば、像は
方位及び距離のような標的情報を有していてもよい。
【００１３】本発明のこの特定の実施例では、複数の標
的の位置及び速度に関する情報を伝える基準像が、一度
に一対の像ずつ、即ち標的ごとに、信号プロセッサ２０
０に印加される。当業者であればわかるように、信号プ
ロセッサ２００は典型的にはディジタル信号プロセッサ
を含んでいてもよい。信号プロセッサ２００は他の実施
例では、マイクロプロセッサ、ある用途に特定の集積回
路（ＡＳＩＣ）、汎用ディジタル計算機、膨大な並列プ
ロセッサ（ＭＰＰ）又は他の形式の並列プロセッサを含
んでいてもよい。図１に示す実施例では、信号プロセッ
サ２００は、シミュレーションフィルタ２１０を含んで
いる閉ループフィードバックシステムを備えている。シ
ミュレーションフィルタ２１０は、カルマン予測フィル
タであってもよい予測フィルタ２５０と、センサシミュ
レーションフィルタ２２０とを含んでいる。信号プロセ
ッサ２００の閉ループフィードバックシステムは更に、
図１に示すように、像発生器２５５と、予測フィルタ２
６０とを含んでいる。当業者であればわかるように、考
えられる多数の算術／論理回路を予測フィルタ２５０及
び２６０、センサシミュレーションフィルタ２２０、並
びに像発生器２５５に用いて、これらの像プロセッサの
素子がこれから説明する像のフィルタ作用及び像の形成
を行うことができる。
的の位置及び速度に関する情報を伝える基準像が、一度
に一対の像ずつ、即ち標的ごとに、信号プロセッサ２０
０に印加される。当業者であればわかるように、信号プ
ロセッサ２００は典型的にはディジタル信号プロセッサ
を含んでいてもよい。信号プロセッサ２００は他の実施
例では、マイクロプロセッサ、ある用途に特定の集積回
路（ＡＳＩＣ）、汎用ディジタル計算機、膨大な並列プ
ロセッサ（ＭＰＰ）又は他の形式の並列プロセッサを含
んでいてもよい。図１に示す実施例では、信号プロセッ
サ２００は、シミュレーションフィルタ２１０を含んで
いる閉ループフィードバックシステムを備えている。シ
ミュレーションフィルタ２１０は、カルマン予測フィル
タであってもよい予測フィルタ２５０と、センサシミュ
レーションフィルタ２２０とを含んでいる。信号プロセ
ッサ２００の閉ループフィードバックシステムは更に、
図１に示すように、像発生器２５５と、予測フィルタ２
６０とを含んでいる。当業者であればわかるように、考
えられる多数の算術／論理回路を予測フィルタ２５０及
び２６０、センサシミュレーションフィルタ２２０、並
びに像発生器２５５に用いて、これらの像プロセッサの
素子がこれから説明する像のフィルタ作用及び像の形成
を行うことができる。
【００１４】基準像は最初に信号プロセッサ２００の予
測フィルタ２５０に印加される。複数の記憶位置４００
が１つのデータ像のみを含んでいる場合、予測フィルタ
２５０は、そのデータ像に取り込まれている受信した標
的検出器信号が標的が感知され又は検出されたと示した
であろう時間間隔に対応する時間間隔の間、所与の標的
に対する基準像に応答して、標的の位置を投影又は予測
する。この予測は、基準像に対応する時間間隔に対し
て、時間的に前向きであっても後向きであってもよいこ
とが理解されよう。この代わりに、記憶位置４００が、
ｔ0 をこの特定の実施例における基準時刻として、時刻
ｔ0 からｔN-1 における複数のデータ像を含んでいる場
合には、予測フィルタ２５０は、ｔ1 からｔN-1 の各々
の時間間隔に対する所与の標的の位置を予測する。
測フィルタ２５０に印加される。複数の記憶位置４００
が１つのデータ像のみを含んでいる場合、予測フィルタ
２５０は、そのデータ像に取り込まれている受信した標
的検出器信号が標的が感知され又は検出されたと示した
であろう時間間隔に対応する時間間隔の間、所与の標的
に対する基準像に応答して、標的の位置を投影又は予測
する。この予測は、基準像に対応する時間間隔に対し
て、時間的に前向きであっても後向きであってもよいこ
とが理解されよう。この代わりに、記憶位置４００が、
ｔ0 をこの特定の実施例における基準時刻として、時刻
ｔ0 からｔN-1 における複数のデータ像を含んでいる場
合には、予測フィルタ２５０は、ｔ1 からｔN-1 の各々
の時間間隔に対する所与の標的の位置を予測する。
【００１５】予測フィルタが普通のカルマン予測フィル
タを含んでいる実施例では、標的の位置及び速度は、下
記の式に従って予測することができる。 ｘ（ｔn+1 ）＝ｘ（ｔn ）＋ｖx （ｔn ）（ｔn+1 −ｔn ） ｙ（ｔn+1 ）＝ｙ（ｔn ）＋ｖy （ｔn ）（ｔn+1 −ｔn ） ｖx （ｔn+1 ）＝ｖx （ｔn ） ｖy （ｔn+1 ）＝ｖy （ｔn ） ここで、ｘ（ｔn ）は時刻ｔn における列ｋに沿った方
向というようなｘ方向の標的の位置を表し、ｙ（ｔn ）
は時刻ｔn における行ｌに沿った方向というようなｙ方
向における標的の位置を表し、ｖx 及びｖy はｘ及びｙ
方向における標的の速度をそれぞれ表す。同様に共分散
は、次の式によって予測される。
タを含んでいる実施例では、標的の位置及び速度は、下
記の式に従って予測することができる。 ｘ（ｔn+1 ）＝ｘ（ｔn ）＋ｖx （ｔn ）（ｔn+1 −ｔn ） ｙ（ｔn+1 ）＝ｙ（ｔn ）＋ｖy （ｔn ）（ｔn+1 −ｔn ） ｖx （ｔn+1 ）＝ｖx （ｔn ） ｖy （ｔn+1 ）＝ｖy （ｔn ） ここで、ｘ（ｔn ）は時刻ｔn における列ｋに沿った方
向というようなｘ方向の標的の位置を表し、ｙ（ｔn ）
は時刻ｔn における行ｌに沿った方向というようなｙ方
向における標的の位置を表し、ｖx 及びｖy はｘ及びｙ
方向における標的の速度をそれぞれ表す。同様に共分散
は、次の式によって予測される。
【００１６】 ｒx （ｔn+1 ）＝ｒx （ｔn ）＋２（Δｔ）ｒx,vx（ｔn ） ＋ｒvx（ｔn ）（Δｔ）2 ＋ｇx （Δｔ）2 ｒx,vx（ｔn+1 ）＝ｒx,vx（ｔn ）＋ｒvx（ｔn ）（Δｔ） ここで、ｒx はｘ方向における標的位置の分散、ｒvxは
ｘ方向における標的速度の分散、ｒx,vxは標的位置と標
的速度との間の共分散であり、ｇx は、ジョン・ワイリ
・アンド・サン・インコーポレーテッド社から１９７６
年に出版されたスティーブンＡ．トレッタの著書「離散
時間信号処理入門」に記載されているような、期間Δｔ
又はｔn+1 −ｔn にわたって導入された追加の不確実性
を表すためにカルマンフィルタ作用で従来計算されてい
る「革新」分散である。当業者であればわかるように、
対応する式がｙ方向の共分散を予測する。本発明の内容
では、後で説明するように基準強度像が圧縮された強度
像として記憶される場合には、普通のカルマン予測フィ
ルタを予測フィルタ２５０に最も効果的に用いることが
できる。
ｘ方向における標的速度の分散、ｒx,vxは標的位置と標
的速度との間の共分散であり、ｇx は、ジョン・ワイリ
・アンド・サン・インコーポレーテッド社から１９７６
年に出版されたスティーブンＡ．トレッタの著書「離散
時間信号処理入門」に記載されているような、期間Δｔ
又はｔn+1 −ｔn にわたって導入された追加の不確実性
を表すためにカルマンフィルタ作用で従来計算されてい
る「革新」分散である。当業者であればわかるように、
対応する式がｙ方向の共分散を予測する。本発明の内容
では、後で説明するように基準強度像が圧縮された強度
像として記憶される場合には、普通のカルマン予測フィ
ルタを予測フィルタ２５０に最も効果的に用いることが
できる。
【００１７】本発明による他の実施例の予測フィルタ
は、次の通りである。図６に示すように、画素Ｐr,s で
構成されているような、標的の位置に対する予測又は投
影強度像は、Ｖk,l のような各々の速度に対し、その標
的に対する基準速度像を走査することにより構成するこ
とができる。基準速度像のような速度強度像にある各々
の画素Ｖk,l は、強度像にある画素の水平及び垂直変位
によってそれぞれ表される速度の互いに直交する２つの
成分に対応していることがわかる。この標的に対する予
測位置像は、Ｐm,n のような基準位置像内のすべての画
素から所定の又は予測された時刻まで、時間的に前向き
又は後向きに予測し、その標的に対する位置像及び速度
像にある対応する強度値を乗ずることにより形成された
像強度を累算することにより構成することができる。正
規化の後、これによって、基準時刻におけるその標的に
対する位置像と同様に、予測時刻における標的位置像が
得られる。
は、次の通りである。図６に示すように、画素Ｐr,s で
構成されているような、標的の位置に対する予測又は投
影強度像は、Ｖk,l のような各々の速度に対し、その標
的に対する基準速度像を走査することにより構成するこ
とができる。基準速度像のような速度強度像にある各々
の画素Ｖk,l は、強度像にある画素の水平及び垂直変位
によってそれぞれ表される速度の互いに直交する２つの
成分に対応していることがわかる。この標的に対する予
測位置像は、Ｐm,n のような基準位置像内のすべての画
素から所定の又は予測された時刻まで、時間的に前向き
又は後向きに予測し、その標的に対する位置像及び速度
像にある対応する強度値を乗ずることにより形成された
像強度を累算することにより構成することができる。正
規化の後、これによって、基準時刻におけるその標的に
対する位置像と同様に、予測時刻における標的位置像が
得られる。
【００１８】記憶位置４００が１つのデータ像のみを含
んでいる場合には、予測フィルタ２５０は、前に述べた
ように各々の標的の位置を予測し、これらの予測された
標的位置像はセンサシミュレーションフィルタ２２０に
供給される。フィルタ２２０は最初に合計器２３０等に
よって、フィルタ２５０によって発生された予測像を合
計し又は重畳して、データ像に取り込まれた受信した標
的検出信号が標的が感知され又は検出されたことを示し
たであろう時間間隔の間の標的の予測位置を表す１つの
標的予測像を形成する。この重畳像又は標的予測像は、
その後センサフィルタ２４０に供給されて、記憶位置４
００に記憶されたデータ像の模擬強度像を発生する。
んでいる場合には、予測フィルタ２５０は、前に述べた
ように各々の標的の位置を予測し、これらの予測された
標的位置像はセンサシミュレーションフィルタ２２０に
供給される。フィルタ２２０は最初に合計器２３０等に
よって、フィルタ２５０によって発生された予測像を合
計し又は重畳して、データ像に取り込まれた受信した標
的検出信号が標的が感知され又は検出されたことを示し
たであろう時間間隔の間の標的の予測位置を表す１つの
標的予測像を形成する。この重畳像又は標的予測像は、
その後センサフィルタ２４０に供給されて、記憶位置４
００に記憶されたデータ像の模擬強度像を発生する。
【００１９】図１に示すように、模擬（シミュレートさ
れた）像は複数の記憶位置３００に記憶することができ
る。しかしながら、当業者であればわかるように、この
代わりに模擬像はセンサフィルタ２４０から、図１に破
線の矢印で示すように、像発生器２５５に直接的に供給
してもよい。センサフィルタ２４０は、特定の位置に標
的が存在することがデータ像に対して有する効果を再現
することにより、センサの環境の効果を模擬する。この
フィルタの具体的なことについて詳しいことは、特定の
センサ、並びに多重経路の音響伝搬特性及び背景クラッ
タ等の影響に関係するので、ここでは説明しない。しか
しながら、本発明のこの特定の実施例では、センサフィ
ルタは、画素位置に標的が存在することが標的位置像の
画素に対して有する影響を表す１組の加重係数又は重み
２３５として構成されている。このため、センサフィル
タの特定の加重係数Ｈ（ｋ，ｌ；ｋ′，ｌ′）は、画素
（ｋ，ｌ）に標的が存在する場合、画素（ｋ′，ｌ′）
で合成された又は模擬された画素の値に対して有する影
響を表している。模擬像は、標的予測像のセンサフィル
タの重みとの畳込み積分動作によって発生することがで
きる。こうして、各々の画素（ｋ′，ｌ′）に対して、
標的位置像のどの画素（ｋ，ｌ）が影響を有するかを決
定する。これによって、画素（ｋ′，ｌ′）を更新する
ために、センサフィルタのどの重みが用いられるかが決
定される。従って、模擬強度は、乗算及び累算によって
求められる。図１に破線で示すように、外部から導入さ
れるセンサフィルタの重みは、時間にわたってというよ
うに、媒質の特性が変化するのにつれて、周期的に更新
することができる。同様に、センサフィルタは、このよ
うなセンサの環境の影響に対するシミュレーション表式
又は解析表式のいずれかを含んでいてもよい。
れた）像は複数の記憶位置３００に記憶することができ
る。しかしながら、当業者であればわかるように、この
代わりに模擬像はセンサフィルタ２４０から、図１に破
線の矢印で示すように、像発生器２５５に直接的に供給
してもよい。センサフィルタ２４０は、特定の位置に標
的が存在することがデータ像に対して有する効果を再現
することにより、センサの環境の効果を模擬する。この
フィルタの具体的なことについて詳しいことは、特定の
センサ、並びに多重経路の音響伝搬特性及び背景クラッ
タ等の影響に関係するので、ここでは説明しない。しか
しながら、本発明のこの特定の実施例では、センサフィ
ルタは、画素位置に標的が存在することが標的位置像の
画素に対して有する影響を表す１組の加重係数又は重み
２３５として構成されている。このため、センサフィル
タの特定の加重係数Ｈ（ｋ，ｌ；ｋ′，ｌ′）は、画素
（ｋ，ｌ）に標的が存在する場合、画素（ｋ′，ｌ′）
で合成された又は模擬された画素の値に対して有する影
響を表している。模擬像は、標的予測像のセンサフィル
タの重みとの畳込み積分動作によって発生することがで
きる。こうして、各々の画素（ｋ′，ｌ′）に対して、
標的位置像のどの画素（ｋ，ｌ）が影響を有するかを決
定する。これによって、画素（ｋ′，ｌ′）を更新する
ために、センサフィルタのどの重みが用いられるかが決
定される。従って、模擬強度は、乗算及び累算によって
求められる。図１に破線で示すように、外部から導入さ
れるセンサフィルタの重みは、時間にわたってというよ
うに、媒質の特性が変化するのにつれて、周期的に更新
することができる。同様に、センサフィルタは、このよ
うなセンサの環境の影響に対するシミュレーション表式
又は解析表式のいずれかを含んでいてもよい。
【００２０】この後、記憶位置３００に記憶するための
模擬像が発生され、信号プロセッサ２００の像発生器部
２５５に印加されて、像の発生を実行する。最後に、予
測フィルタ２５０によって供給される予測像、記憶位置
３００に記憶された模擬像、及び記憶位置４００に記憶
されたデータ像が、信号プロセッサ２００によって組み
合わされる。しかしながら、本発明のこの実施例では、
このような像の発生又は形成が行われる前に、幾つかの
工程が実行される。最初に、像比較器２８０によって像
の比較が行われ、模擬像をデータ像と比較して、模擬像
がデータ像に収斂したかどうかを判定する。
模擬像が発生され、信号プロセッサ２００の像発生器部
２５５に印加されて、像の発生を実行する。最後に、予
測フィルタ２５０によって供給される予測像、記憶位置
３００に記憶された模擬像、及び記憶位置４００に記憶
されたデータ像が、信号プロセッサ２００によって組み
合わされる。しかしながら、本発明のこの実施例では、
このような像の発生又は形成が行われる前に、幾つかの
工程が実行される。最初に、像比較器２８０によって像
の比較が行われ、模擬像をデータ像と比較して、模擬像
がデータ像に収斂したかどうかを判定する。
【００２１】強度像の間の収斂を判定するために、多数
の方法を用いることができる。典型的には、像は画素ご
とに比較される。１つの方式では、対応する画素強度値
における差を合計し、その合計を所定量と比較すること
ができる。その代わりに、対応する画素強度値における
差を自乗し、自乗の和を所定量と比較することができ
る。同様に、画素ごとの対応する画素強度値における差
の大きさを所定量と比較することができる。更に他の方
式として、画素ごとの対応する画素強度値における差を
自乗し、所定量と比較することができる。収斂を判定す
るこの他の多くの方式が当業者には考えられようが、本
発明の範囲はここで挙げた方式に限られない。模擬像が
データ像に収斂しない場合には、像発生器２５５によっ
て追加の像が形成される。
の方法を用いることができる。典型的には、像は画素ご
とに比較される。１つの方式では、対応する画素強度値
における差を合計し、その合計を所定量と比較すること
ができる。その代わりに、対応する画素強度値における
差を自乗し、自乗の和を所定量と比較することができ
る。同様に、画素ごとの対応する画素強度値における差
の大きさを所定量と比較することができる。更に他の方
式として、画素ごとの対応する画素強度値における差を
自乗し、所定量と比較することができる。収斂を判定す
るこの他の多くの方式が当業者には考えられようが、本
発明の範囲はここで挙げた方式に限られない。模擬像が
データ像に収斂しない場合には、像発生器２５５によっ
て追加の像が形成される。
【００２２】像組み合わせ器２７０が、上に述べた模擬
像とデータ像との比較に基づいて、複数の組み合わせ像
を構成又は形成する。本発明の一実施例では、下記の式
に従って複数の組み合わせ像が形成される。 Ｃk ＝Ｐk ×Ｄk ／Ｓk ここで、Ｃk 、Ｐk 、Ｄk 及びＳk は、像発生器によっ
て形成されつつある組み合わせ像、特定の予測像、デー
タ像及び模擬像のそれぞれ対応する画素の像強度であ
る。像のフィルタ作用及び像の発生を単純にするため
に、強度を対数形式で記憶し又は処理し、必要に応じて
その形式から変換することができることは言うまでもな
い。同様に、データ像と模擬像との間の差を反映するよ
うに選択された他の多数の方程式に従って像を組み合わ
せ、ｆ（Ｄk ／Ｓk ）で表されるＤk ／Ｓk の関数、若
しくはｆ（Ｄk ／Ｓk ）で表されるＤk −Ｓk の関数と
して、又はそれらの組み合わせとして、各々の予測像に
対する補正としてこれらの差を用いることができること
が理解されよう。例えば、他の式は、Ｃk ＝Ｐk ＋Ｄk
−Ｓk であってもよい。
像とデータ像との比較に基づいて、複数の組み合わせ像
を構成又は形成する。本発明の一実施例では、下記の式
に従って複数の組み合わせ像が形成される。 Ｃk ＝Ｐk ×Ｄk ／Ｓk ここで、Ｃk 、Ｐk 、Ｄk 及びＳk は、像発生器によっ
て形成されつつある組み合わせ像、特定の予測像、デー
タ像及び模擬像のそれぞれ対応する画素の像強度であ
る。像のフィルタ作用及び像の発生を単純にするため
に、強度を対数形式で記憶し又は処理し、必要に応じて
その形式から変換することができることは言うまでもな
い。同様に、データ像と模擬像との間の差を反映するよ
うに選択された他の多数の方程式に従って像を組み合わ
せ、ｆ（Ｄk ／Ｓk ）で表されるＤk ／Ｓk の関数、若
しくはｆ（Ｄk ／Ｓk ）で表されるＤk −Ｓk の関数と
して、又はそれらの組み合わせとして、各々の予測像に
対する補正としてこれらの差を用いることができること
が理解されよう。例えば、他の式は、Ｃk ＝Ｐk ＋Ｄk
−Ｓk であってもよい。
【００２３】一旦上に述べたようにして組み合わせ像が
形成され又は発生されると、それらの組み合わせ像は、
更新された基準像を発生するために、標的の位置を基準
時間に対して時間的に後向き又は前向きに予測又は投影
するように、予測フィルタ２６０に供給される。当業者
であればわかるように、予測フィルタ２６０は、予測フ
ィルタ２５０について前に述べたように、カルマン予測
フィルタを含んでいてもよい。この代わりに予測フィル
タは、予測フィルタ２５０について前に述べたのと同様
な方式を採用して、標的位置像及び標的速度像を用いて
基準時間に対する予測標的位置像を発生し、更新された
基準像を構成することができる。そのとき、基準像を記
憶位置１００において、更新された基準像に置き換え
る。記憶位置４００が１つのデータ像のみを含んでいる
場合には、各々の標的に対する基準速度像は、組み合わ
せ標的位置像及びその標的に対する対応する基準位置像
をフィルタにかけて、標的に対する更新された基準速度
像を発生することにより、更新することができる。後で
複数のデータ像について説明するが、標的に対する複数
の組み合わせ像をフィルタにかけて、その標的に対する
更新された基準速度像を発生することができる。この代
わりに後で述べるが、予測フィルタは、１つのデータ像
しか含まれていない場合には省略することができる。
形成され又は発生されると、それらの組み合わせ像は、
更新された基準像を発生するために、標的の位置を基準
時間に対して時間的に後向き又は前向きに予測又は投影
するように、予測フィルタ２６０に供給される。当業者
であればわかるように、予測フィルタ２６０は、予測フ
ィルタ２５０について前に述べたように、カルマン予測
フィルタを含んでいてもよい。この代わりに予測フィル
タは、予測フィルタ２５０について前に述べたのと同様
な方式を採用して、標的位置像及び標的速度像を用いて
基準時間に対する予測標的位置像を発生し、更新された
基準像を構成することができる。そのとき、基準像を記
憶位置１００において、更新された基準像に置き換え
る。記憶位置４００が１つのデータ像のみを含んでいる
場合には、各々の標的に対する基準速度像は、組み合わ
せ標的位置像及びその標的に対する対応する基準位置像
をフィルタにかけて、標的に対する更新された基準速度
像を発生することにより、更新することができる。後で
複数のデータ像について説明するが、標的に対する複数
の組み合わせ像をフィルタにかけて、その標的に対する
更新された基準速度像を発生することができる。この代
わりに後で述べるが、予測フィルタは、１つのデータ像
しか含まれていない場合には省略することができる。
【００２４】基準像が更新された後、模擬像を発生する
ための前に述べたフィードバック過程を繰り返す。収斂
が起こらなかった場合には、基準像を再び更新する。こ
うして、当業者であればわかるように、信号プロセッサ
２００は、模擬像がデータ像に収斂するまで、更新され
た基準像から模擬像を発生する閉ループフィードバック
システムの動作を実行する。
ための前に述べたフィードバック過程を繰り返す。収斂
が起こらなかった場合には、基準像を再び更新する。こ
うして、当業者であればわかるように、信号プロセッサ
２００は、模擬像がデータ像に収斂するまで、更新され
た基準像から模擬像を発生する閉ループフィードバック
システムの動作を実行する。
【００２５】このフィードバックシステムの動作の他の
一面が、記憶位置４００に記憶されたデータ像と記憶位
置３００に記憶された模擬像との間の収斂の後に行われ
る。収斂が起こった場合には、データ像と模擬像との間
の差、例えば、この実施例では残留と呼ぶＤk −Ｓk が
フィルタにかけられる。特に、この残留は、すべての標
的が検出されたことを示すように、量子化雑音の倍数程
度というような小さい振幅で、一様に十分に近くなけれ
ばならない。収斂が起こったが、残留が一様でないか、
又は過度に大きな振幅を有する場合には、データ像には
未だ確認されていない標的が存在することが考えられ
る。本発明のこの特定の実施例では、残留又は前に述べ
たそれらの対数を合計して、所定量と比較する。その和
が所定量を超えれば、図１の新標的像発生器２９０によ
って、新しい又は追加の標的像を発生することができ
る。
一面が、記憶位置４００に記憶されたデータ像と記憶位
置３００に記憶された模擬像との間の収斂の後に行われ
る。収斂が起こった場合には、データ像と模擬像との間
の差、例えば、この実施例では残留と呼ぶＤk −Ｓk が
フィルタにかけられる。特に、この残留は、すべての標
的が検出されたことを示すように、量子化雑音の倍数程
度というような小さい振幅で、一様に十分に近くなけれ
ばならない。収斂が起こったが、残留が一様でないか、
又は過度に大きな振幅を有する場合には、データ像には
未だ確認されていない標的が存在することが考えられ
る。本発明のこの特定の実施例では、残留又は前に述べ
たそれらの対数を合計して、所定量と比較する。その和
が所定量を超えれば、図１の新標的像発生器２９０によ
って、新しい又は追加の標的像を発生することができ
る。
【００２６】残留をフィルタにかけ、追加の標的像を形
成する多数の方法が考えられる。１つの方式は、像内の
平均強度の行及び列画素位置に対して、並びにこれらの
行及び列画素位置内の分散に対して、残留をフィルタに
かけ、平均及び分散で実質的に同じ行及び列画素値を有
する２次元ガウス分布強度像を構成することである。更
に他の方式として、像を「閾値作用」にかけて、前に述
べたフィルタ作用を行う前に、像内のピーク又はスパイ
クを確認することができる。図１に示すように、新しい
又は追加の標的像が予測フィルタ２６０に供給され、こ
のフィルタが時間的に後向き又は前向きの予測を行っ
て、新しく確認された標的に対応する基準時刻における
基準像を発生する。この場合、記憶位置４００に１つの
データ像が含まれている場合に、実質的に一様な標的速
度像であれば、この予測にとって満足し得るものと見な
すことができる。
成する多数の方法が考えられる。１つの方式は、像内の
平均強度の行及び列画素位置に対して、並びにこれらの
行及び列画素位置内の分散に対して、残留をフィルタに
かけ、平均及び分散で実質的に同じ行及び列画素値を有
する２次元ガウス分布強度像を構成することである。更
に他の方式として、像を「閾値作用」にかけて、前に述
べたフィルタ作用を行う前に、像内のピーク又はスパイ
クを確認することができる。図１に示すように、新しい
又は追加の標的像が予測フィルタ２６０に供給され、こ
のフィルタが時間的に後向き又は前向きの予測を行っ
て、新しく確認された標的に対応する基準時刻における
基準像を発生する。この場合、記憶位置４００に１つの
データ像が含まれている場合に、実質的に一様な標的速
度像であれば、この予測にとって満足し得るものと見な
すことができる。
【００２７】ここで理解されるように、前にあった複数
の基準像と、新しく確認された標的に対する追加の位置
及び速度基準像とに基づいて、今度は他の模擬像が構成
される。やはり、収斂が生ずるまで、像のフィルタ作用
及び発生が続けられる。収斂が達成され、すべての標的
が確認されたことを示す位に残留が十分一様になり又は
十分小さくなったときに、データ像の処理が完了する。
の基準像と、新しく確認された標的に対する追加の位置
及び速度基準像とに基づいて、今度は他の模擬像が構成
される。やはり、収斂が生ずるまで、像のフィルタ作用
及び発生が続けられる。収斂が達成され、すべての標的
が確認されたことを示す位に残留が十分一様になり又は
十分小さくなったときに、データ像の処理が完了する。
【００２８】記憶位置４００が複数のデータ像を含んで
いる場合には、図１に示す実施例の像プロセッサは、前
に述べたのと実質的に同じように動作する。予測フィル
タ２５０は、各々のデータ像に対応する時間間隔の間の
所与の基準像にある標的の位置を予測する。従って、フ
ィルタ２５０は、各々の時間間隔に対する各々の標的に
対して予測像を発生する。これらの像がフィルタ２２０
に供給され、このフィルタで、各々の時間間隔に対し
て、標的に対応する予測像が、合計器２３０によって示
されるように重畳され又は合計され、その後、センサフ
ィルタ２４０を用いて畳込み積分されて、模擬像が各々
のデータ像に対応するような複数の模擬像を発生する。
いる場合には、図１に示す実施例の像プロセッサは、前
に述べたのと実質的に同じように動作する。予測フィル
タ２５０は、各々のデータ像に対応する時間間隔の間の
所与の基準像にある標的の位置を予測する。従って、フ
ィルタ２５０は、各々の時間間隔に対する各々の標的に
対して予測像を発生する。これらの像がフィルタ２２０
に供給され、このフィルタで、各々の時間間隔に対し
て、標的に対応する予測像が、合計器２３０によって示
されるように重畳され又は合計され、その後、センサフ
ィルタ２４０を用いて畳込み積分されて、模擬像が各々
のデータ像に対応するような複数の模擬像を発生する。
【００２９】各々の模擬像を、この後、対応するデータ
像と比較して、収斂が起こったかどうかを判断する。前
に述べたように、収斂の判断は、採用する特定の方法に
依存する。しかしながら、収斂が起こったと結論するた
めには、すべての模擬像が収斂を示していなければなら
ない。収斂が起こらなければ、複数の組み合わせ像をや
はり前に述べたように構成する。即ち、各々のデータ像
に対応する時間間隔に対して、各々の標的に対する組み
合わせ像を発生する。その後、所与の標的に対するこう
いう時間間隔に対応したすべての組み合わせ像を予測フ
ィルタ２６０に供給し、このフィルタが時間的に後向き
又は前向きに基準時刻まで投影して、その標的に対する
１つの更新された基準位置像を発生する。このために
は、最初に組み合わせ像をフィルタ作用にかけて、その
標的に対する更新された基準速度像を発生する。例え
ば、図７に示すように、同じ標的に対する２つの相異な
る位置強度像から、各々の速度に対するヒストグラムを
構成し又は編集する。速度ヒストグラムは、それぞれの
標的位置像にあるすべての画素の対Ｐr,s 及びＰm,n の
間の仮説速度Ｖk,l を決定し、その速度に対して、位置
像にあるこれらの画素に対する像強度の積を割当てるこ
とにより作り出される。このため、これらのヒストグラ
ムは、関連する期間にわたって標的の速度が一定である
と仮定することにより、基準時刻における標的の速度を
与える。これを標的位置像の種々の対の間で行い、合計
される対応する速度に強度を割当てる。同様に、例えば
基準標的速度像のような速度情報を有する任意の像が、
レーダ又はソナーのような外部標的検出装置によって発
生される場合には、各々の速度に対する対応する強度値
を合計することができる。各々の速度に対する強度を合
計した後、像を正規化する。その後、前に述べたよう
に、標的に対する各々の組み合わせ像を基準時刻まで後
向き又は前向きに投影し、これらの像を重畳して正規化
し、更新された基準位置像を発生する。
像と比較して、収斂が起こったかどうかを判断する。前
に述べたように、収斂の判断は、採用する特定の方法に
依存する。しかしながら、収斂が起こったと結論するた
めには、すべての模擬像が収斂を示していなければなら
ない。収斂が起こらなければ、複数の組み合わせ像をや
はり前に述べたように構成する。即ち、各々のデータ像
に対応する時間間隔に対して、各々の標的に対する組み
合わせ像を発生する。その後、所与の標的に対するこう
いう時間間隔に対応したすべての組み合わせ像を予測フ
ィルタ２６０に供給し、このフィルタが時間的に後向き
又は前向きに基準時刻まで投影して、その標的に対する
１つの更新された基準位置像を発生する。このために
は、最初に組み合わせ像をフィルタ作用にかけて、その
標的に対する更新された基準速度像を発生する。例え
ば、図７に示すように、同じ標的に対する２つの相異な
る位置強度像から、各々の速度に対するヒストグラムを
構成し又は編集する。速度ヒストグラムは、それぞれの
標的位置像にあるすべての画素の対Ｐr,s 及びＰm,n の
間の仮説速度Ｖk,l を決定し、その速度に対して、位置
像にあるこれらの画素に対する像強度の積を割当てるこ
とにより作り出される。このため、これらのヒストグラ
ムは、関連する期間にわたって標的の速度が一定である
と仮定することにより、基準時刻における標的の速度を
与える。これを標的位置像の種々の対の間で行い、合計
される対応する速度に強度を割当てる。同様に、例えば
基準標的速度像のような速度情報を有する任意の像が、
レーダ又はソナーのような外部標的検出装置によって発
生される場合には、各々の速度に対する対応する強度値
を合計することができる。各々の速度に対する強度を合
計した後、像を正規化する。その後、前に述べたよう
に、標的に対する各々の組み合わせ像を基準時刻まで後
向き又は前向きに投影し、これらの像を重畳して正規化
し、更新された基準位置像を発生する。
【００３０】像のフィルタ作用、像の発生及び基準像の
更新というこの過程は、収斂が起こるまで繰り返され
る。そうなった点で、対応するデータ像の各々を取り去
った後の各々の模擬像の残留を前に述べたように評価し
て、追加の標的像を発生又は構成すべきかどうかを決定
する。これらの像がやはり前に述べたように形成される
場合には、フィルタにかけて像を発生する過程が、再び
収斂が起こるまで、及び残留が実質的に一様な分布であ
るか又は十分小さい振幅を示すまで繰り返される。新た
に確認された標的に対する追加の基準像は、記憶位置４
００が複数のデータ像を含んでいる場合の多数の方式の
うちの１つによって発生することができる。記憶されて
いる１つのデータ像に対応する各々の模擬像を対応する
データ像から取り除いて、１組の残留像を発生すること
ができる。残留像は各々のデータ像に対応する。図１に
は示していない１つの方式では、各々の残留像を予測フ
ィルタ２６０によって、基準時刻まで前向き又は後向き
に投影して、基準像と対応させることができる。この点
で、新しく確認された標的に対する位置像を発生するた
めに、残留像を重畳し、正規化し、そして前に述べたよ
うに、平均強度については行及び列画素位置に対して、
並びにこれらの行及び列画素位置における分散について
フィルタ作用にかけることができる。この代わりに、最
も小さい一様な残留を有する残留像又は最大の強度の残
留を有する残留像のような１つの残留像を選択して、新
標的像発生器２９０によってこれらの残留から標的位置
像を発生することができる。新しく確認された標的に対
する標的速度像は、図７について述べた方式等により、
記憶位置４００に記憶されているデータ像から、複数の
標的に対する速度像を最初に発生することにより発生す
ることができる。その後、データ像から発生された速度
像から各々の基準速度像を取り去った後に残る残留を前
に述べた任意の１つの方式によってフィルタ作用にかけ
て、新しく確認された標的に対する速度像を発生するこ
とができる。この後、これらの位置及び速度標的像を予
測フィルタ２６０に印加して、記憶位置１００に記憶さ
れている複数の基準像に対する追加の基準像を作成する
ことができる。
更新というこの過程は、収斂が起こるまで繰り返され
る。そうなった点で、対応するデータ像の各々を取り去
った後の各々の模擬像の残留を前に述べたように評価し
て、追加の標的像を発生又は構成すべきかどうかを決定
する。これらの像がやはり前に述べたように形成される
場合には、フィルタにかけて像を発生する過程が、再び
収斂が起こるまで、及び残留が実質的に一様な分布であ
るか又は十分小さい振幅を示すまで繰り返される。新た
に確認された標的に対する追加の基準像は、記憶位置４
００が複数のデータ像を含んでいる場合の多数の方式の
うちの１つによって発生することができる。記憶されて
いる１つのデータ像に対応する各々の模擬像を対応する
データ像から取り除いて、１組の残留像を発生すること
ができる。残留像は各々のデータ像に対応する。図１に
は示していない１つの方式では、各々の残留像を予測フ
ィルタ２６０によって、基準時刻まで前向き又は後向き
に投影して、基準像と対応させることができる。この点
で、新しく確認された標的に対する位置像を発生するた
めに、残留像を重畳し、正規化し、そして前に述べたよ
うに、平均強度については行及び列画素位置に対して、
並びにこれらの行及び列画素位置における分散について
フィルタ作用にかけることができる。この代わりに、最
も小さい一様な残留を有する残留像又は最大の強度の残
留を有する残留像のような１つの残留像を選択して、新
標的像発生器２９０によってこれらの残留から標的位置
像を発生することができる。新しく確認された標的に対
する標的速度像は、図７について述べた方式等により、
記憶位置４００に記憶されているデータ像から、複数の
標的に対する速度像を最初に発生することにより発生す
ることができる。その後、データ像から発生された速度
像から各々の基準速度像を取り去った後に残る残留を前
に述べた任意の１つの方式によってフィルタ作用にかけ
て、新しく確認された標的に対する速度像を発生するこ
とができる。この後、これらの位置及び速度標的像を予
測フィルタ２６０に印加して、記憶位置１００に記憶さ
れている複数の基準像に対する追加の基準像を作成する
ことができる。
【００３１】本発明に従って標的を検出して追跡する像
プロセッサの他の実施例が図２に示されている。図２に
示す実施例は、図１の信号プロセッサ２００に接続され
ている記憶位置１００が、圧縮された標的位置及び標的
速度強度像を記憶するための記憶位置を備えている標的
データベース５００で置き換えられていることを別とす
ると、図１の実施例と実質的に同一である。即ち、図１
の記憶位置１００に記憶されている各々の基準像に対し
て、標的データベース５００は対応する圧縮された強度
像を記憶している。図２は更に、この像を予測フィルタ
２５０に印加する前に像の圧縮を解除する信号プロセッ
サ５１０と、予測フィルタ２６０によって像が発生され
た後にその像を圧縮する信号プロセッサ５２０とを示し
ている。
プロセッサの他の実施例が図２に示されている。図２に
示す実施例は、図１の信号プロセッサ２００に接続され
ている記憶位置１００が、圧縮された標的位置及び標的
速度強度像を記憶するための記憶位置を備えている標的
データベース５００で置き換えられていることを別とす
ると、図１の実施例と実質的に同一である。即ち、図１
の記憶位置１００に記憶されている各々の基準像に対し
て、標的データベース５００は対応する圧縮された強度
像を記憶している。図２は更に、この像を予測フィルタ
２５０に印加する前に像の圧縮を解除する信号プロセッ
サ５１０と、予測フィルタ２６０によって像が発生され
た後にその像を圧縮する信号プロセッサ５２０とを示し
ている。
【００３２】本発明の場合、ディジタル強度像は、下記
の方法に従ってメモリの記憶容量の利用を小さくするた
めに、フィルタにかけられる。フィルタにかけられるべ
き又は圧縮すべき強度像は、標本化（サンプル）された
強度値のＫ行及びＬ列に配置されたＫ×Ｌ個の画素で構
成されており、これらのサンプル強度値の各々をＩ
（ｌ，ｋ）で表す。ここで、ｌ及びｋは、標本化された
強度値の行及び列の位置に対応する。この方法は、標本
化された強度値Ｉ（ｋ，ｌ）をディジタル信号プロセッ
サのような信号濾波（フィルタリング）装置に送る工程
と、少なくとも４つの画素値を発生して、圧縮されたデ
ィジタル強度像を発生するように、信号濾波装置を用い
てこれらのサンプル強度値をフィルタ作用にかける工程
と、このフィルタ作用によって発生された４つの画素値
を記憶位置に記憶する工程とを備えている。標本化され
た強度値をフィルタ作用にかける工程は、標本化された
強度値の平均に対応する行画素位置の推定値及びこの画
素位置の分散の推定値を発生するように、標本化された
強度値をフィルタにかける工程と、標本化された強度値
の平均に対応する列画素位置の推定値及びこの画素位置
の分散の推定値を発生するように、標本化された強度値
をフィルタにかける工程とを含んでいる。この代わり
に、標本化された強度値をフィルタにかける工程は、最
大強度を有する行画素位置の推定値、及びｘを極限を含
めて０から１００までとして、その最大強度のｘ％の強
度値の、画素数で表したその位置からの距離の推定値を
発生するように、標本化された強度値をフィルタにかけ
る工程と、標本化された強度値をフィルタにかけて、最
大強度を有する列画素位置、及びｙを極限を含めて０か
ら１００までとして、その最大強度のｙ％の強度値の、
画素数で表したその位置からの距離の推定値を発生する
工程とを含んでいる。典型的には、下記の式に従って、
平均及び推定値Ｋmean及びＬmeanと、分散推定値Ｓ
K,var 及びＳL,var とを計算する。
の方法に従ってメモリの記憶容量の利用を小さくするた
めに、フィルタにかけられる。フィルタにかけられるべ
き又は圧縮すべき強度像は、標本化（サンプル）された
強度値のＫ行及びＬ列に配置されたＫ×Ｌ個の画素で構
成されており、これらのサンプル強度値の各々をＩ
（ｌ，ｋ）で表す。ここで、ｌ及びｋは、標本化された
強度値の行及び列の位置に対応する。この方法は、標本
化された強度値Ｉ（ｋ，ｌ）をディジタル信号プロセッ
サのような信号濾波（フィルタリング）装置に送る工程
と、少なくとも４つの画素値を発生して、圧縮されたデ
ィジタル強度像を発生するように、信号濾波装置を用い
てこれらのサンプル強度値をフィルタ作用にかける工程
と、このフィルタ作用によって発生された４つの画素値
を記憶位置に記憶する工程とを備えている。標本化され
た強度値をフィルタ作用にかける工程は、標本化された
強度値の平均に対応する行画素位置の推定値及びこの画
素位置の分散の推定値を発生するように、標本化された
強度値をフィルタにかける工程と、標本化された強度値
の平均に対応する列画素位置の推定値及びこの画素位置
の分散の推定値を発生するように、標本化された強度値
をフィルタにかける工程とを含んでいる。この代わり
に、標本化された強度値をフィルタにかける工程は、最
大強度を有する行画素位置の推定値、及びｘを極限を含
めて０から１００までとして、その最大強度のｘ％の強
度値の、画素数で表したその位置からの距離の推定値を
発生するように、標本化された強度値をフィルタにかけ
る工程と、標本化された強度値をフィルタにかけて、最
大強度を有する列画素位置、及びｙを極限を含めて０か
ら１００までとして、その最大強度のｙ％の強度値の、
画素数で表したその位置からの距離の推定値を発生する
工程とを含んでいる。典型的には、下記の式に従って、
平均及び推定値Ｋmean及びＬmeanと、分散推定値Ｓ
K,var 及びＳL,var とを計算する。
【００３３】
【数１】
【００３４】ディジタル強度像をフィルタ作用にかける
この方法の一例が図３に示されている。この代わりに、
最初に像内の最大の強度値（これを画素値Ｋ、Ｌで表
す）を選び、最大強度の所定の百分率（画素値ＳK 、Ｓ
L で表す）である像内の画素の間の最大距離の半分を用
いて、その周りに「窓（ウィンドウ）」を構成すること
により、前に述べたように最大の行及び列画素値とその
範囲とを決定する。これが図４に示されている。像をフ
ィルタ作用にかける又は像を圧縮するこの方法の他の実
施例では、像内の極大値を選び、その後、図５に
（Ｋ1 ，Ｌ1 ）、（Ｋ2，Ｌ2 ）、（ＳK1，ＳL1）及び
（ＳK2，ＳL2）で示すように、極大値の少なくとも所定
の百分率である値に対して、像の「閾値作用」を行うこ
とにより、各々の極大値の周りに再び窓を構成する。最
後に、極大値に対応する各々の窓内にある残りの画素を
用いて、完全な強度像に対して前に適用した方法によ
り、その窓に対する平均の行及び列画素位置、並びにそ
の分散を計算する。一旦像をフィルタ作用にかけたら、
各々の窓に対する平均及び分散の行及び列画素推定値を
記憶する。この代わりとしては、最大及び範囲の行及び
列画素値を記憶する。この同じフィルタ方法を標的位置
像のみでなく、標的速度像にも適用することができるこ
とを承知されたい。
この方法の一例が図３に示されている。この代わりに、
最初に像内の最大の強度値（これを画素値Ｋ、Ｌで表
す）を選び、最大強度の所定の百分率（画素値ＳK 、Ｓ
L で表す）である像内の画素の間の最大距離の半分を用
いて、その周りに「窓（ウィンドウ）」を構成すること
により、前に述べたように最大の行及び列画素値とその
範囲とを決定する。これが図４に示されている。像をフ
ィルタ作用にかける又は像を圧縮するこの方法の他の実
施例では、像内の極大値を選び、その後、図５に
（Ｋ1 ，Ｌ1 ）、（Ｋ2，Ｌ2 ）、（ＳK1，ＳL1）及び
（ＳK2，ＳL2）で示すように、極大値の少なくとも所定
の百分率である値に対して、像の「閾値作用」を行うこ
とにより、各々の極大値の周りに再び窓を構成する。最
後に、極大値に対応する各々の窓内にある残りの画素を
用いて、完全な強度像に対して前に適用した方法によ
り、その窓に対する平均の行及び列画素位置、並びにそ
の分散を計算する。一旦像をフィルタ作用にかけたら、
各々の窓に対する平均及び分散の行及び列画素推定値を
記憶する。この代わりとしては、最大及び範囲の行及び
列画素値を記憶する。この同じフィルタ方法を標的位置
像のみでなく、標的速度像にも適用することができるこ
とを承知されたい。
【００３５】一旦像を圧縮したら、フィルタ作用によっ
て発生されて記憶されている画素値を像発生器に送り、
Ｋ列及びＬ行の画素で構成されていると共に、フィルタ
作用で発生された画素値に対応する圧縮された強度像を
有しているディジタル像を像発生器によって発生するこ
とにより、像の再生又は圧縮解除が行われる。記憶され
ている画素値が平均及び分散の行及び列画素推定値であ
る場合には、これによって同じ平均及び分散を有する２
次元ガウス分布の強度像が構成される。この代わりに、
記憶されている値が最大及び範囲の画素値である場合に
は、同じ最大値及び範囲を有する２次元の一様な強度像
を発生することができる。
て発生されて記憶されている画素値を像発生器に送り、
Ｋ列及びＬ行の画素で構成されていると共に、フィルタ
作用で発生された画素値に対応する圧縮された強度像を
有しているディジタル像を像発生器によって発生するこ
とにより、像の再生又は圧縮解除が行われる。記憶され
ている画素値が平均及び分散の行及び列画素推定値であ
る場合には、これによって同じ平均及び分散を有する２
次元ガウス分布の強度像が構成される。この代わりに、
記憶されている値が最大及び範囲の画素値である場合に
は、同じ最大値及び範囲を有する２次元の一様な強度像
を発生することができる。
【００３６】当業者であれば、図２に示す以外の信号プ
ロセッサ２００内の種々の位置で像の圧縮及び圧縮解除
を行うことができることが理解されよう。本質的には、
図１に示すように標的ごとに行われる任意の信号処理
は、計算効率を改善すると共に利用するメモリを減少す
るために、圧縮及び圧縮解除することができる。同様
に、前に述べたような像の圧縮及び圧縮解除は、その性
格から、圧縮解除された又は再生された像に誤差を持ち
込まずにはすまない。それでも、本発明の場合、持ち込
まれた誤差は実質的に像プロセッサの性能を劣化させな
いことが証明された。従って、本発明に従って１つ又は
それ以上のデータ像を処理して、更新された基準像を発
生することは、完全な基準強度像の代わりに、圧縮され
た強度像を用いて始めることができることが理解されよ
う。更に、前に述べた像の圧縮及び圧縮解除と組み合わ
せて、予測フィルタ２５０及び２６０にカルマン予測フ
ィルタを用いることにより、計算効率が高められること
も理解されよう。前に述べたような標的情報を圧縮した
ことにより、前述のカルマンフィルタの予測方程式を適
用することが特に便利になる。
ロセッサ２００内の種々の位置で像の圧縮及び圧縮解除
を行うことができることが理解されよう。本質的には、
図１に示すように標的ごとに行われる任意の信号処理
は、計算効率を改善すると共に利用するメモリを減少す
るために、圧縮及び圧縮解除することができる。同様
に、前に述べたような像の圧縮及び圧縮解除は、その性
格から、圧縮解除された又は再生された像に誤差を持ち
込まずにはすまない。それでも、本発明の場合、持ち込
まれた誤差は実質的に像プロセッサの性能を劣化させな
いことが証明された。従って、本発明に従って１つ又は
それ以上のデータ像を処理して、更新された基準像を発
生することは、完全な基準強度像の代わりに、圧縮され
た強度像を用いて始めることができることが理解されよ
う。更に、前に述べた像の圧縮及び圧縮解除と組み合わ
せて、予測フィルタ２５０及び２６０にカルマン予測フ
ィルタを用いることにより、計算効率が高められること
も理解されよう。前に述べたような標的情報を圧縮した
ことにより、前述のカルマンフィルタの予測方程式を適
用することが特に便利になる。
【００３７】本発明のある特徴のみを図面に示して説明
したが、当業者には、種々の改変、置換、変更及び均等
物が考えられよう。例えば、本発明の他の実施例では、
フィルタ２２０と、像発生器２５５とが含まれており、
フィルタ２５０及び２６０なしにすることができる。こ
ようなの実施例は、１つのデータ像が基準時刻に対応し
ており、前向き又は後向きの予測が満足し得る性能のた
めに必要ではないような場合に、満足し得るものである
ことがある。この実施例は、予測像に関係する前の実施
例の工程には基準像が用いられていることを別にする
と、前に述べた通りに動作する。同様に、計算効率を改
善するために、かなりの量の像処理を並列に実行するこ
とができる。例えば、本発明による像の画素の処理は、
各々のプロセッサが特定の画素位置に専用になっている
ような並列プロセッサによって実行することができる。
従って、特許請求の範囲は、本発明の範囲内に含まれる
このようなすべての改変及び変更を包括するものである
ことを承知されたい。
したが、当業者には、種々の改変、置換、変更及び均等
物が考えられよう。例えば、本発明の他の実施例では、
フィルタ２２０と、像発生器２５５とが含まれており、
フィルタ２５０及び２６０なしにすることができる。こ
ようなの実施例は、１つのデータ像が基準時刻に対応し
ており、前向き又は後向きの予測が満足し得る性能のた
めに必要ではないような場合に、満足し得るものである
ことがある。この実施例は、予測像に関係する前の実施
例の工程には基準像が用いられていることを別にする
と、前に述べた通りに動作する。同様に、計算効率を改
善するために、かなりの量の像処理を並列に実行するこ
とができる。例えば、本発明による像の画素の処理は、
各々のプロセッサが特定の画素位置に専用になっている
ような並列プロセッサによって実行することができる。
従って、特許請求の範囲は、本発明の範囲内に含まれる
このようなすべての改変及び変更を包括するものである
ことを承知されたい。
【図１】本発明に従って標的を検出して追跡する像プロ
セッサの一実施例のブロック図である。
セッサの一実施例のブロック図である。
【図２】本発明に従って標的を追跡して検出する像プロ
セッサの他の実施例の一部のブロック図である。
セッサの他の実施例の一部のブロック図である。
【図３】本発明に従って圧縮された強度像を発生する方
法の一実施例を示す概略図である。
法の一実施例を示す概略図である。
【図４】本発明に従って圧縮された強度像を発生する方
法を示す他の実施例の概略図である。
法を示す他の実施例の概略図である。
【図５】本発明に従って圧縮された強度像を発生する方
法の他の実施例を示す概略図である。
法の他の実施例を示す概略図である。
【図６】本発明に従って像プロセッサに用いられる予測
フィルタの他の実施例の概略図である。
フィルタの他の実施例の概略図である。
【図７】本発明に従って像プロセッサに用いられる予測
フィルタの他の実施例の予測フィルタの概略図である。
フィルタの他の実施例の予測フィルタの概略図である。
１００、３００、４００ 記憶位置 ２００ 信号プロセッサ ２１０ シミュレーションフィルタ ２２０ センサシミュレーションフィルタ ２３０ 合計器 ２３５ 重み ２４０ センサフィルタ ２５０、２６０ 予測フィルタ ２５５ 像発生器 ２７０ 像組み合わせ器 ２８０ 像比較器 ２９０ 像発生器
フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０１Ｓ 7/32 Ａ 8940−5Ｊ Ｂ 8940−5Ｊ
Claims (23)
- 【請求項１】 複数の標的を検出すると共に追跡するの
に用いる更新された強度像を発生する像プロセッサであ
って、 強度像を記憶する第１及び第２の複数の記憶位置と、 前記第１及び第２の複数の記憶位置に接続されており、
外部から導入された複数の強度像に応答して、前記更新
された強度像を発生する信号プロセッサとを備えてお
り、 前記外部から導入された強度像は、複数の基準像を含ん
でおり、前記第１の複数の記憶位置は、前記基準像を記
憶するように構成されており、それぞれ対の前記基準像
は、所定の時間間隔の間の少なくとも１つの前記標的の
位置及び位置変化に関する情報を含んでおり、前記外部
から導入された強度像は、前記所定の時間間隔に対して
特定の時間間隔の間の前記標的の位置に関する情報をも
たらしている受け取った標的検出信号を取り入れている
少なくとも１つの強度像を含んでおり、前記第２の複数
の記憶位置は、前記少なくとも１つの強度像を記憶する
ように構成されており、 前記信号プロセッサは、前記少なくとも１つの強度像に
応答して、前記基準像を更新するための複数の像を発生
する閉ループフィードバックシステムを含んでおり、 該閉ループフィードバックシステムは、 前記複数の基準像に応答して、前記少なくとも１つの強
度像の模擬像を発生する第１のフィルタと、 前記模擬像を前記少なくとも１つの強度像と組み合わせ
ることにより、前記基準像を更新するための複数の像を
形成する像発生器とを含んでいる像プロセッサ。 - 【請求項２】 複数の標的を検出すると共に追跡するの
に用いる更新された強度像を発生する像プロセッサであ
って、 強度像を記憶する第１及び第２の複数の記憶位置と、 前記第１及び第２の複数の記憶位置に接続されており、
外部から導入された複数の強度像に応答して、前記更新
された強度像を発生する信号プロセッサとを備えてお
り、 前記外部から導入された強度像は、複数の基準像を含ん
でおり、前記第１の複数の記憶位置は、前記基準像を記
憶するように構成されており、それぞれ対の前記基準像
は、所定の時間間隔の間の少なくとも１つの前記標的の
位置及び位置変化に関する情報を含んでおり、前記外部
から導入された強度像は、前記所定の時間間隔に対して
特定の時間間隔の間の前記標的の位置に関する情報をも
たらしている受け取った標的検出信号を取り入れている
少なくとも１つの強度像を含んでおり、前記第２の複数
の記憶位置は、前記少なくとも１つの強度像を記憶する
ように構成されており、 前記信号プロセッサは、前記少なくとも１つの強度像に
応答して、前記基準像を更新するための複数の像を発生
する閉ループフィードバックシステムを含んでおり、 該閉ループフィードバックシステムは、 前記複数の基準像に応答して、前記少なくとも１つの強
度像の模擬強度像を発生する第１のフィルタと、 前記模擬強度像を前記少なくとも１つの強度像と組み合
わせることにより、複数の組み合わせ像を形成する像発
生器と、 前記組み合わせ像に応答して、前記基準像を更新するた
めの複数の像を発生する第２のフィルタとを含んでいる
像プロセッサ。 - 【請求項３】 前記信号プロセッサは、ディジタル信号
プロセッサを含んでおり、前記像の各々は、画素で構成
されており、該画素の各々は、強度値を有している請求
項２に記載の像プロセッサ。 - 【請求項４】 前記第１の複数の記憶位置は、前記基準
像を圧縮された強度像として記憶するように構成されて
おり、 当該像プロセッサは更に、圧縮された強度像から基準像
を発生すると共に基準像から圧縮された強度像を発生す
る信号プロセッサを含んでいる請求項２に記載の像プロ
セッサ。 - 【請求項５】 前記第１のフィルタは、前記基準像から
複数の予測像を発生する予測フィルタと、前記複数の予
測像から前記模擬強度像を発生するセンサシミュレーシ
ョンフィルタとを含んでいる請求項３に記載の像プロセ
ッサ。 - 【請求項６】 前記第２のフィルタは、前記組み合わせ
像から前記基準像を更新するための前記複数の像を発生
する予測フィルタを含んでいる請求項５に記載の像プロ
セッサ。 - 【請求項７】 前記予測フィルタの各々は、カルマン予
測フィルタを含んでいる請求項６に記載の像プロセッ
サ。 - 【請求項８】 前記像発生器は、前記少なくとも１つの
強度像と前記模擬像との差が前記複数の組み合わせ像に
取り込まれるように、前記予測像の各々を前記少なくと
も１つの強度像及び前記模擬強度像と別々に組み合わせ
ることにより、前記複数の組み合わせ像を形成するよう
構成されている請求項６に記載の像プロセッサ。 - 【請求項９】 前記像発生器は、Ｃk 、Ｐk 、Ｄk 及び
Ｓk が、形成される前記組み合わせ像、１つの前記予測
像、前記少なくとも１つの強度像及び前記模擬強度像の
それぞれ対応する画素に対する像強度であるときに、式 Ｃk ＝Ｐk ×Ｄk ／Ｓk に従って前記組み合わせ像を形成するように構成されて
いる請求項８に記載の像プロセッサ。 - 【請求項１０】 前記ディジタル信号プロセッサは、マ
イクロプロセッサを含んでいる請求項８に記載の像プロ
セッサ。 - 【請求項１１】 複数の標的を検出すると共に追跡する
のに用いる強度像を発生する方法であって、 前記像は、外部から導入された複数の強度像を組み合わ
せることにより、像プロセッサを用いて形成されてお
り、前記外部から導入された強度像のうちの少なくとも
１つは、受け取って変換された標的検出信号で形成され
ており、前記少なくとも１つの強度像は、変換された強
度像を構成しており、前記検出信号は、特定の時間間隔
の間の前記標的の位置に関する情報をもたらしており、
前記外部から導入された強度像のうちの他の像は、複数
の基準像を含んでおり、それぞれ対の前記基準像は、前
記特定の時間間隔に対する所定の時間間隔の間の少なく
とも１つの前記標的の位置及び位置変化に関する情報を
もたらしており、 前記基準像をフィルタにかけることにより、前記基準像
から前記少なくとも１つの外部から導入されて変換され
た強度像の模擬強度像を発生する工程と、 前記模擬強度像を前記変換された強度像と組み合わせる
ことにより、複数の組み合わせ強度像を形成する工程と
を備えている、複数の標的を検出すると共に追跡するの
に用いる強度像を発生する方法。 - 【請求項１２】 前記発生する工程の前に、 前記複数の標的に対する標的検出信号を受け取る工程
と、 該受け取った標的検出信号を前記少なくとも１つの強度
像に変換する工程とを更に含んでいる請求項１１に記載
の方法。 - 【請求項１３】 前記形成する工程の後に、 前記組み合わせ強度像をフィルタにかけることにより、
前記組み合わせ強度像から複数の更新された基準像を発
生する工程と、 最後に発生された前記模擬強度像と前記変換された強度
像との差が所定のレベルに収斂するまで、模擬強度像を
発生する前記工程と、複数の組み合わせ強度像を形成す
る前記工程と、複数の更新された基準像を発生する前記
工程とを繰り返して行う工程とを含んでいる請求項１１
に記載の方法。 - 【請求項１４】 所定のレベルに収斂した後に前記最後
に発生された模擬像と前記変換された像との差に対応す
る残留強度像を発生する工程と、 前記残留強度像から、他の標的の位置及び位置変化に関
する情報をもたらす一対の基準像を形成する工程と、 前記最後に発生された他の模擬強度像と前記変換された
強度像との差が所定のレベルに収斂するまで、他の模擬
強度像を発生する工程と、複数の組み合わせ強度像を形
成する工程と、複数の更新された基準像を発生する工程
とを繰り返して行う工程とを更に含んでいる請求項１３
に記載の方法。 - 【請求項１５】 前記基準像を前記第１の複数の記憶位
置に圧縮された強度像として記憶する工程を更に含んで
おり、 前記模擬強度像を発生する工程は、前記圧縮された強度
像から基準像を形成する工程を含んでおり、 前記組み合わせ像から複数の更新された基準像を発生す
る工程は、前記更新された基準像から、圧縮され更新さ
れた基準像を形成する工程を含んでいる請求項１３に記
載の方法。 - 【請求項１６】 少なくとも他の前記外部から導入され
た像は、受け取って変換された標的検出信号で構成され
ており、前記少なくとも他の外部から導入された像は、
他の変換された強度像を構成しており、前記最後に記載
した変換された標的検出信号は、他の時間間隔の間の前
記標的の位置に関する情報をもたらしており、 前記模擬強度像を発生する工程は、前記他の変換された
強度像の模擬強度像を発生する工程を含んでおり、 前記形成する工程は、前記模擬強度像の各々を前記対応
する変換された強度像と組み合わせることにより、複数
の組み合わせ強度像を形成する工程を含んでおり、 前記前に記載した工程を繰り返して行う工程は、前記最
後に発生された模擬強度像の各々と、前記対応する変換
された強度像との差が所定量に収斂するまで実行されて
いる請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１７】 前記模擬像を発生する工程は、 前記基準像を予測フィルタに印加することにより、前記
特定の時間間隔の間の前記標的の位置を予測する複数の
像を発生する工程と、 該複数の予測像を重畳することにより標的予測像を形成
する工程と、 前記模擬像を発生するために、前記標的予測像をセンサ
シミュレーションフィルタに印加する工程とを含んでい
る請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１８】 前記組み合わせ強度像を形成する工程
は、前記変換された強度像と前記模擬像との差が前記組
み合わせ強度像に取り込まれるように、前記予測像の各
々が前記変換された強度像及び前記模擬像と別々に組み
合わされるような態様で、複数の組み合わせ像を発生す
る工程を含んでいる請求項１７に記載の方法。 - 【請求項１９】 前記組み合わせ強度像、予測像、変換
された強度像及び模擬強度像は、矩形配列に設けられて
いる対応する数の画素で構成されており、前記複数の組
み合わせ強度像を形成する工程は、Ｃk 、Ｐk 、Ｄk 及
びＳk が、強度像を組み合わせることにより形成される
前記像、１つの前記予測像、前記変換された強度像及び
前記模擬強度像のそれぞれ対応する画素に対する像強度
であるときに、式 Ｃk ＝Ｐk ×Ｄk ／Ｓk に従っている請求項１８に記載の方法。 - 【請求項２０】 前記更新された基準強度像を発生する
工程は、前記組み合わせ強度像を予測フィルタに印加す
る工程を含んでいる請求項１９に記載の方法。 - 【請求項２１】 前記標的検出信号は、振動エネルギ信
号を含んでいる請求項２０に記載の方法。 - 【請求項２２】 前記振動エネルギ信号は、音響信号を
含んでいる請求項２１に記載の方法。 - 【請求項２３】 前記振動エネルギ信号は、電磁信号を
含んでいる請求項２１に記載の方法。
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