JP6084812B2 - 追尾処理装置、及び追尾処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、物標の追尾処理に用いられる、追尾処理装置、及び追尾処理方法に関する。

物標から反射されたレーダ信号を用いて、物標を追尾（ＴＴ：Target Tracking）する追尾装置が知られている（例えば、特許文献１〜６参照）。レーダ信号は、レーダアンテナを用いたスキャン動作によって得られる。レーダ信号は、複数の物標について、位置を特定するデータを含んでいる。得られたレーダ信号は、追尾装置へ出力される。追尾装置は、例えば、過去時点における追尾対象の運動予測結果と、最新のレーダ信号に含まれる物標の位置情報と、を用いて、現在のスキャン時点における追尾物標の運動を推定する。

特許文献１に記載の構成は、追尾対象の位置を記憶する。更に、特許文献１に記載の構成は、選択されたターゲットとペアとなり得る物標の位置を探す。そして、特許文献１に記載の構成は、ペアとなり得る物標の全てについて、予測位置を算出する。

特許文献２に記載の構成は、フォアグラウンドの追尾と、バックグラウンドの追尾とを行う。フォアグラウンドの追尾とは、表示装置において追尾対象であることが示された状態の物標を、追尾することである。バックグラウンドの追尾とは、表示装置において追尾対象であることが示されていない状態の物標を、追尾することである。特許文献２に記載の構成は、バックグラウンドの追尾対象を、表示装置に追尾対象として表示する指令を受け付ける。この指令を受け付けることで、バックグラウンドの追尾対象が、フォアグラウンドの追尾対象に切り替わる。

特許文献３に記載の構成は、複数の物標を同時に追尾する。特許文献３に記載の構成は、複数の物標のうち、予め設定された重要度以上の物標のみについて、追尾結果を表示する。

特許文献４に記載の目標追尾装置は、仮説作成手段と、仮説選択手段と、を備えている。仮説作成手段は、追尾開始時点から過去の観測時点に遡って、追尾対象の位置に関する観測情報を、時系列に沿って取り込む。そして、仮説作成手段は、仮説群を作成する。仮説群は、追尾対象の追尾を開始する時点までの各観測時点で予測される、航跡の組み合わせを示す。仮説選択手段は、仮説群のうち信頼度が最も高い航跡を含む仮説を、追尾対象の追尾開始時点以降の追尾処理に用いる仮説として、選択する。

特許文献５に記載の追尾装置は、物標の着弾点を予測する。より具体的には、追尾処理に用いる平滑ベクトル及び共分散行列を、過去に遡って計算する。これにより、着弾点予測の初期値の精度を向上させている。

特許文献６に記載の追尾装置は、蓄積手段と、情報獲得手段と、推定手段と、予測手段と、を備える。蓄積手段は、追尾対象について、追尾開始時点以前の探知情報を時系列に従って蓄積する。情報獲得手段は、探知情報を用いて、追尾開始時点における、追尾対象の運動情報を得る。推定手段は、運動情報をもとに、追尾開始時点以前における追尾対象の軌跡を推定する。予測手段は、推定された軌跡に基づいて、追尾開始時点における追尾対象の動きを予測する。

特開昭６１−１８６８７７号公報 特開２００１−５６３７５号公報（［０００６］、［０００７］） 特開２００３−４８５９５号公報（［００２８］） 特開２００３−３２９７７０号公報（［請求項１］） 特開２００３−３２９７７１号公報（［００３４］） 特開２０００−３０４８５３号公報（［請求項１］）

通常、複数の物標の中から追尾対象が指定されると、追尾装置は、当該追尾対象の追尾を開始する。しかしながら、通常、追尾装置は、追尾対象の追尾開始時点では、追尾対象の運動情報を保持していない。このため、追尾装置は、追尾対象の追尾開始時点では、追尾対象の運動状態を正確に推定し難い。この対策として、追尾装置は、例えば、追尾対象の運動を、複数スキャンに亘って観測し、観測結果を基に、追尾処理を開始する。これにより、追尾対象の運動状態が表示画面に表示される。この場合、追尾対象の追尾開始が指令されてから、追尾対象の運動状態が表示画面に表示されるまでの間に、タイムラグが生じる。

特許文献２，３に記載の構成は、複数の物標を追尾し、且つ、複数の物標のうちの指定された物標のみを、追尾対象として画面に表示させる。この場合、追尾対象として指定された物標は、指定された時点で、既に追尾されている。よって、追尾対象としてユーザに指定された物標の運動状態は、即座に表示画面に表示される。しかしながら、この構成では、表示画面に追尾対象として表示されていない物標を、追尾する必要がある。このため、追尾装置の計算負荷が高くなってしまう。

特許文献４〜６に記載の構成は、追尾対象として指定された物標について、追尾開始時点よりも過去の時点の情報を用いて、運動状態を算出する。このため、特許文献４〜６に記載の構成によると、追尾対象の運動情報を、追尾開始時点から得ることができる。これにより、追尾対象の追尾を開始した時点で、タイムラグ無く、追尾対象の運動情報を表示画面に表示し得る。しかしながら、特許文献４〜６の何れにも、過去のスキャン時点で得られたデータを、どのようにして蓄積するかについて、特段の考慮がされていない。このため、過去のスキャン時点で得られたデータが膨大になり、追尾装置に要求される記憶容量が多大になるおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑みることにより、物標を追尾する指令を受けてから、当該物標の運動状態をより正確に推定するまでのタイムラグを少なくでき、且つ、計算負荷が少なくて済み、且つ、記憶容量が少なくて済む、追尾処理装置、及び追尾処理方法を提供することを目的とする。

（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる追尾処理装置は、追尾情報検出部と、蓄積部と、追尾処理部と、を備える。前記追尾情報検出部は、物標からのエコー信号を用いて、物標追尾に必要な情報を抽出する。前記蓄積部は、過去に抽出された、前記物標追尾に必要な情報を蓄積する。前記追尾処理部は、追尾対象として選択された追尾物標の追尾処理を行う。前記追尾処理部は、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の運動状態を、前記蓄積部に蓄積された前記情報を用いて推定する。
さらに、前記追尾情報検出部は、前記情報として、前記物標の追尾代表点の情報を検出する。前記蓄積部は、前記追尾代表点の情報を蓄積する。前記追尾処理部は、前記蓄積部に蓄積された前記追尾代表点の情報を用いて、前記運動状態を推定する。

さらに、前記追尾処理部は、前記蓄積部に蓄積された前記追尾代表点の情報を基に、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、複数の時点での前記追尾物標の前記追尾代表点を、追尾代表点群として抽出する。また、前記追尾処理部は、前記追尾代表点群を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、前記追尾物標の運動状態を推定する。

さらに、前記追尾処理部は、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の前記追尾代表点を起点として、前記追尾代表点群を抽出する。

さらに、前記追尾処理部は、前記追尾代表点群のうち、最も古い時点の前記追尾代表点から順に、各前記追尾代表点の運動を追尾処理によって推定する。前記追尾処理部は、次いで、前記追尾代表点群のうち、最も新しい時点における、前記追尾代表点の追尾処理結果を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点における、前記追尾物標の前記追尾代表点の運動状態を推定する。

（２）好ましくは、前記蓄積部は、更に、前記エコー信号を用いて得られる、前記物標に関する特徴情報を蓄積する。前記追尾処理部は、各前記追尾代表点の情報と、前記特徴情報とに基づいて、前記追尾代表点群を抽出する。

（３）より好ましくは、前記特徴情報は、前記エコー信号によって特定されるエコー像の形状情報、前記エコー信号のレベル、前記物標の周囲の状態を特定する情報、及び、前記エコー信号に関するドップラーシフト量の少なくとも一つを含む。

（４）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる追尾処理方法は、追尾情報検出ステップと、蓄積ステップと、追尾処理ステップと、を含む。前記追尾情報検出ステップでは、物標からのエコー信号を用いて、物標追尾に必要な情報を抽出する。前記蓄積ステップでは、過去に抽出された、前記物標追尾に必要な情報を蓄積する。前記追尾処理ステップでは、追尾対象として選択された追尾物標の追尾処理を行う。前記追尾処理ステップでは、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の運動状態を、前記蓄積ステップで蓄積された前記情報を用いて推定する。前記追尾情報検出ステップでは、前記情報として、前記物標の追尾代表点の情報を検出する。さらに、前記蓄積ステップでは、前記追尾代表点の情報を蓄積する。さらに、前記追尾処理ステップでは、前記蓄積ステップで蓄積された前記追尾代表点の情報を用いて、前記運動状態を推定する。さらに、前記追尾処理ステップでは、前記蓄積ステップで蓄積された前記追尾代表点の情報を基に、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、複数の時点での前記追尾物標の前記追尾代表点を、追尾代表点群として抽出し、前記追尾代表点群を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、前記追尾物標の運動状態を推定する。さらに、前記追尾処理ステップでは、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の前記追尾代表点を起点として、前記追尾代表点群を抽出する。さらに、前記追尾処理ステップでは、前記追尾代表点群のうち、最も古い時点の前記追尾代表点から順に、各前記追尾代表点の運動を追尾処理によって推定し、次いで、前記追尾代表点群のうち、最も新しい時点における前記追尾代表点の追尾処理結果を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点における、前記追尾物標の前記追尾代表点の運動状態を推定する。

本発明によると、物標を追尾する指令を受けてから、当該物標の運動状態をより正確に推定するまでのタイムラグを少なくでき、且つ、計算負荷が少なくて済み、且つ、記憶容量が少なくて済む、追尾処理装置、及び追尾処理方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る追尾処理装置を含む、レーダ装置のブロック図である。 自船と物標エコー像との関係を説明するための模式的な平面図である。 物標エコー像に関するトラッキングファイルを説明するためのデータ一覧表である。 エコー検出部で検出された物標エコー像の一例を示す、模式的な平面図である。 物標エコー像の一例を示す図である。 （Ａ），（Ｂ）は、第２処理部で行われる処理を説明するための模式図である。 （Ａ），（Ｂ）は、図６（Ｂ）に続いて、第２処理部で行われる処理を説明するための模式図である。 （Ａ），（Ｂ）は、図７（Ｂ）に続いて、第２処理部で行われる処理を説明するための模式図である。 （Ａ），（Ｂ）は、図８（Ｂ）に続いて、第２処理部で行われる処理を説明するための模式図である。 第２処理部の処理結果を説明するための模式図である。 第３処理部で行われる処理を説明するための模式図である。 ｎスキャン時点における、新追尾物標の追尾処理を説明するための模式図である。

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しつつ説明する。本発明は、追尾対象として選択された物標を追尾する、追尾処理装置として広く適用することができる。以下では、追尾対象として設定された物標を「追尾物標」という。また、以下では、図中同一または相当部分には、同一符号を付してその説明は繰り返さない。

図１は、本発明の実施形態に係る追尾処理装置３を含む、レーダ装置１のブロック図である。本実施形態のレーダ装置１は、例えば、漁船等の船舶に備えられる舶用レーダである。レーダ装置１は、主に他船等の物標の探知に用いられる。また、レーダ装置１は、追尾物標として選択された物標を追尾することが可能に構成されている。レーダ装置１は、複数の追尾物標を、同時に追尾可能に構成されている。レーダ装置１は、追尾物標の運動状態を推定するように構成されている。本実施形態では、レーダ装置１は、上記運動状態として、追尾物標の推定速度ベクトルを算出する。推定速度ベクトルとは、追尾物標について推定される進行方向及び進行速度を示すベクトルである。尚、以下では、レーダ装置１が備えられている船舶を「自船」という。

図１に示すように、レーダ装置１は、アンテナユニット２と、追尾処理装置３と、を備えている。

アンテナユニット２は、アンテナ５と、受信部６と、Ａ／Ｄ変換部７と、を含んでいる。

アンテナ５は、指向性の強いパルス状電波を送信可能なレーダアンテナである。また、アンテナ５は、物標からの反射波であるエコー信号を受信するように構成されている。即ち、物標のエコー信号は、アンテナ５で受信された信号のうち、アンテナ５からの送信信号に対する、物標での反射波である。レーダ装置１は、パルス状電波を送信してからエコー信号を受信するまでの時間を測定する。これにより、レーダ装置１は、物標までの距離ｒを検出することができる。アンテナ５は、水平面上で３６０°回転可能に構成されている。アンテナ５は、パルス状電波の送信方向を変えながら（アンテナ角度を変えながら）、電波の送受信を繰り返し行うように構成されている。以上の構成で、レーダ装置１は、自船周囲の平面上の物標を、３６０°にわたり探知することができる。

なお、以下の説明では、パルス状電波を送信してから次のパルス状電波を送信するまでの動作を「スイープ」という。また、電波の送受信を行いながらアンテナを３６０°回転させる動作を「スキャン」と呼ぶ。以下では、最新時点のスキャンのことを、「ｎスキャン」といい、ｎスキャンから１個前のスキャンのことを、「ｎ−１スキャン」という。同様に、ｎスキャンからｍ個前のスキャンのことを、「ｎ−ｍスキャン」という。尚、ｎ、ｍは、何れも自然数である。

受信部６は、アンテナ５で受信したエコー信号を検波して増幅する。受信部６は、増幅したエコー信号を、Ａ／Ｄ変換部７へ出力する。Ａ／Ｄ変換部７は、アナログ形式のエコー信号をサンプリングし、複数ビットからなるデジタルデータ（エコーデータ）に変換する。ここで、上記エコーデータは、アンテナ５が受信したエコー信号の強度（信号レベル）を特定するデータを含んでいる。Ａ／Ｄ変換部７は、エコーデータを、追尾処理装置３へ出力する。

追尾処理装置３は、１つ又は複数の物標の中から追尾対象として選択された物標を、追尾物標として特定し、且つ、当該追尾物標の追尾処理を行うように構成されている。より具体的には、追尾処理装置３は、追尾物標の推定速度ベクトル、及び追尾物標の推定位置等を算出するように構成されている。

追尾処理装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ（図示せず）等を含むハードウェアを用いて構成されている。また、追尾処理装置３は、ＲＯＭに記憶された追尾処理プログラムを含むソフトウェアを用いて構成されている。

上記追尾処理プログラムは、本発明に係る追尾処理方法を、追尾処理装置３に実行させるためのプログラムである。上記ハードウェアとソフトウェアとは、協働して動作するように構成されている。これにより、追尾処理装置３を、信号処理部８、エコー検出部９、特徴情報抽出部１０、及び追尾処理部１１等として機能させることができる。

追尾処理装置３は、信号処理部８と、エコー検出部（追尾情報検出部）９と、特徴情報抽出部１０と、追尾処理部１１と、を有している。

信号処理部８は、エコーデータを、Ａ／Ｄ変換部７から受信する。信号処理部８は、エコーデータにフィルタ処理等を施すことにより、エコーデータに含まれる干渉成分と、不要な波形データと、を除去する。信号処理部８は、処理したエコーデータを、エコー検出部９へ出力する。

エコー検出部９は、物標エコー像の検出と、物標エコー像の追尾代表点の検出と、物標の追尾に必要な情報の検出（抽出）と、物標エコー像に関する特徴情報の検出とを、１スキャン毎に行うように構成されている。即ち、エコー検出部９は、追尾情報検出部と、物標エコー像検出部と、特徴情報抽出部と、を含んでいる。

具体的には、エコー検出部９は、信号処理部８からエコーデータを読み出すときの読出しアドレスに基づいて、当該エコーデータに対応する位置までの距離ｒを求める。また、アンテナ５からエコー検出部９へは、当該アンテナ５が現在どの方向を向いているか（アンテナ角度θ）を示すデータが出力されている。以上の構成で、エコー検出部９は、エコーデータを読み出す際には、当該エコーデータに対応する位置を、距離ｒとアンテナ角度θとの極座標で取得することができる。なお、エコー検出部９は、エコーデータをＡ／Ｄ変換部７からリアルタイムで取り込みながら処理するように構成してもよい。この場合は、スイープメモリ８は、無くてもよい。

エコー検出部９は、エコーデータに対応する位置に物標が存在するか否かを検出するように構成されている。エコー検出部９は、例えば、エコーデータに対応する位置の信号レベル、即ち、信号強度を判別する。エコー検出部９は、信号レベルが所定のしきいレベル値以上である位置には、物標が存在していると判別する。

次いで、エコー検出部９は、信号レベルが所定のしきいレベル値以上である一まとまりの領域を、物標エコー像が存在している領域として検出する。このようにして、エコー検出部９は、エコーデータを基に、物標エコー像を検出する。次に、エコー検出部９は、エコーデータを用いて、物標エコー像に関連する幾つかの特徴情報を、抽出する。

図２は、自船１００と、物標エコー像１２０との関係を説明するための模式的な平面図である。図２では、物標エコー像１２０は、矩形の像として例示されている。図２に示すように、極座標系では、自船位置Ｍ１を基準として、自船位置Ｍ１からの直線距離が、距離ｒとして示され、自船位置Ｍ１周りの角度が、角度θとして示される。エコー検出部９は、物標エコー像１２０の特徴情報の抽出に際しては、自船位置Ｍ１を中心とする、リング状部分の一部形状の像１１０を用いる。この像１１０は、第１直線１１１、第２直線１１２、第１円弧１１３、及び第２円弧１１４によって囲まれた領域の像である。

第１直線１１１は、物標エコー像１２０の後縁１２０ａのうち自船位置Ｍ１に最も近い点と、自船位置Ｍ１とを通る直線である。第２直線１１２は、物標エコー像１２０の前縁１２０ｂのうち自船位置Ｍ１に最も近い点と、自船位置Ｍ１とを通る直線である。第１円弧１１３は、物標エコー像１２０のうち自船位置Ｍ１から最も近い部分１２０ｃを通る円であり、当該円の曲率中心点は、自船位置Ｍ１である。第２円弧１１４は、物標エコー像１２０のうち自船位置Ｍ１から最も遠い部分１２０ｄを通る円であり、第１円弧１１３と同心である。

図３は、物標エコー像１２０に関するトラッキングファイルを説明するためのデータ一覧表である。図２及び図３に示すように、本実施形態では、トラッキングファイルには、物標エコー像１２０に関する下記１２個のテキストデータが、特徴情報データとして列挙される。各テキストデータは、例えば、１ワード（数ビット）程度のデータ量であり、データ量が少ない。本実施形態では、１２個のテキストデータは、距離ｒｐのデータ２０２と、終了角度θｅのデータ２０３と、角度幅θｗのデータ２０４と、最前縁距離ｒｎのデータ２０５と、最後縁距離ｒｆのデータ２０６と、面積ａｒのデータ２０７と、追尾代表点Ｐのデータ２０８と、形状情報のデータ２０９と、エコーレベルのデータ２１０と、周辺情報のデータ２１１と、ドップラーシフト量のデータ２１２と、時刻データ２１３と、からなる。

距離ｒｐは、自船位置Ｍ１から物標エコー像１２０の中心点までの直線距離である。即ち、距離ｒｐは、自船位置Ｍ１から、像１１０の図心点までの直線距離である。本実施形態では、追尾代表点Ｐは、像１１０の図心点である。追尾代表点Ｐは、物標エコー像１２０のうち、追尾処理の際に用いられる代表点である。追尾代表点Ｐのデータ２０８は、追尾代表点Ｐの座標データであり、本発明の「物標の追尾に必要な情報」の一例である。終了角度θｅは、物標エコー像１２０の検出が終わった時点における、前述のアンテナ角度θである。角度幅θｗは、像１１０における、自船位置Ｍ１回りの角度方向の幅である。角度幅θｗは、第１直線１１１と第２直線１１２とがなす角度でもある。最前縁距離ｒｎは、物標エコー像１２０の部分１２０ｃと、自船位置Ｍ１との距離である。最後縁距離ｒｆは、物標エコー像１２０の部分１２０ｄと、自船位置Ｍ１との距離である。面積ａｒは、リング状部分の一部形状の像１１０における面積である。

形状情報は、物標エコー像１２０の形状を特定する情報であり、例えば、物標エコー像１２０の幅、長さ等の情報が含まれる。エコーレベルは、物標エコー像１２０を特定するエコー信号の強度を示している。エコー周辺情報は、物標エコー像１２０の周囲の状態を特定する情報である。エコー周辺情報は、例えば、隣接する２つの物標エコー像１２０，１２０間の距離を特定する情報等を含んでいる。ドップラーシフト量は、例えば、アンテナ５から放射されたパルス信号の周波数と、物標エコー像１２０によって特定される物標で反射したエコー信号の周波数と、の差である。ドップラーシフト量を基に、自船と物標との相対速度を求めることが可能である。時刻は、物標エコー像１２０を検出した時点の時刻である。尚、エコー像１２０のデータは、予備のデータ領域を含んでいてもよい。

エコー検出部９は、物標エコー像１２０の画像データを基に、上記の特徴情報データのうち、面積ａｒのデータ２０７、周辺情報のデータ２１１、ドップラーシフト量のデータ２１２、及び時刻データ２１３以外のデータを、抽出する。

エコー検出部９で検出された複数の物標エコー像１２０の一例を、図４に示している。図４は、エコー検出部９で検出された、物標エコー像１２０を示す模式的な平面図であり、各物標エコー像１２０を上方から見た状態を示している。図４では、一例として、ｎスキャン時点における４つの物標エコー像１２０（１２１，１２２，１２３，１２４）を示している。物標エコー像１２１，１２２，１２３は、例えば、小型船舶である。物標エコー像１２４は、例えば、大型船舶である。エコー検出部９は、例えば、追尾代表点Ｐとして、物標エコー像１２１の追尾代表点Ｐ１（ｎ）と、物標エコー像１２２の追尾代表点Ｐ２（ｎ）と、物標エコー像１２３の追尾代表点Ｐ３（ｎ）と、物標エコー像１２４の追尾代表点Ｐ４（ｎ）と、を検出する。以下では、物標エコー像１２１によって特定される物標が、ｎスキャン時点以前から、追尾処理装置３で追尾されていた追尾対象である場合を例に説明する。また、物標エコー像１２１，１２２，１２３，１２４等の物標エコー像を総称して説明する場合に、「物標エコー像１２０」ということがある。

図１、図３及び図４に示すように、エコー検出部９は、各物標エコー像１２０についての、追尾代表点Ｐの座標データと、検出した特徴情報データとを、追尾処理部１１へ出力する。また、エコー検出部９は、各物標エコー像１２０の画像データを、特徴情報抽出部１０へ出力する。

特徴情報抽出部１０は、各物標エコー像１２０の画像データ等を基に、上記のエコー周辺情報のデータ２１１、ドップラーシフト量のデータ２１２、及び時刻のデータ２１３を、抽出する。特徴情報抽出部１０は、抽出したこれらのデータ２１１，２１２，２１３を、追尾処理部１１へ出力する。

追尾処理部１１は、１又は複数の物標の中から選択された追尾物標の追尾処理を行うように構成されている。追尾物標は、例えば、レーダ装置１に備えられる表示器（図示せず）に表示された、１又は複数の物標を示すシンボル等を基に、オペレータによって指定される。オペレータによる、追尾物標の選択指令（追尾開始指令ともいう。）は、例えば、オペレータが操作装置（図示せず）を操作することにより、発せられる。尚、この選択指令は、自船位置Ｍ１からの最前縁距離ｒｎが所定値未満である物標を選択するように、追尾処理装置３によって自動的に発せされてもよい。追尾処理部１１は、新たな追尾物標が設定された場合に、当該新たな追尾物標の追尾処理を迅速に開始するように構成されている。

具体的には、追尾処理部１１は、第１処理部２１と、第２処理部２２と、第３処理部２３と、を有している。本実施形態では、第１処理部２１、第２処理部２２、及び第３処理部２３は、Ｘ−Ｙ座標系を基準に、処理を行うように構成されている。

第１処理部２１は、ｎスキャン時点（最新のスキャン時点）における、追尾物標の推定速度ベクトルＶ１（ｎ）を算出するように構成されている。

第１処理部２１は、第１選別部３１と、第１関連付け部３２と、第１運動推定部３３と、を含んでいる。

第１選別部３１は、エコー検出部９で検出された、ｎスキャン時点の複数の追尾代表点Ｐ（ｎ）から、追尾物標の追尾代表点Ｐ１（ｎ）を選別するための領域を設定するように構成されている。第１選別部３１は、エコー検出部９、特徴情報抽出部１０、第１関連付け部３２、第１運動推定部３３、及び後述する第３運動推定部５１に接続されている。

第１選別部３１は、エコー検出部９から、ｎスキャン時点における、各物標エコー像１２０の追尾代表点Ｐ（ｎ）の座標データを受け付ける。また、第１選別部３１は、第１運動推定部３３から、追尾物標の予測位置Ｐ１’（ｎ−１）の座標データを受け付ける。推定位置Ｐ１’（ｎ−１）は、推定速度ベクトルＶ１（ｎ−１）によって特定される位置である。

次に、第１選別部３１は、この推定位置Ｐ１’（ｎ−１）を中心にして、所定の半径を有する選別領域Ｓ１（ｎ）を設定する。図４は、選別領域Ｓ１内に、物標エコー像１２１，１２２の追尾代表点Ｐ１（ｎ），Ｐ２（ｎ）が含まれた状態を例示している。第１選別部３１は、選別領域Ｓ１内に存在する追尾代表点Ｐ１（ｎ），Ｐ２（ｎ）の座標データを、第１関連付け部３２へ出力する。

第１関連付け部３２は、選別領域Ｓ１（ｎ）内の各物標エコー像１２０（１２１，１２２）の面積ａｒ（ａｒ１，ａｒ２）を算出する。第１関連付け部３２は、本発明の「特徴情報検出部」の一例でもある。次に、第１関連付け部３２は、選別領域Ｓ１（ｎ）内から、追尾代表点Ｐ１（ｎ）を判別する。具体的には、第１関連付け部３２は、選別領域Ｓ１（ｎ）内の各追尾代表点Ｐ１（ｎ），Ｐ２（ｎ）について、予測位置Ｐ１’（ｎ−１）からの近さを判定する。また、第１関連付け部３２は、選別領域Ｓ１（ｎ）内の各追尾代表点Ｐ１（ｎ），Ｐ２（ｎ）に対応付けられた特徴情報と、追尾代表点Ｐ１（ｎ−１）に対応付けられた特徴情報と、の類似度を比較する。そして、第１関連付け部３２は、上記の判定及び比較の結果、ｎスキャン時点での追尾代表点Ｐ１（ｎ）としての尤度が一番高い点を、追尾代表点Ｐ１（ｎ）であると判別する。第１関連付け部３２は、追尾代表点Ｐ１（ｎ）の座標データを、第１運動推定部３３へ出力する。

第１運動推定部３３は、追尾フィルタ処理を行うことにより、ｎスキャン時点における、追尾代表点Ｐ１（ｎ）の推定速度ベクトルＶ１（ｎ）を算出する。具体的には、第１運動推定部３３は、ｎスキャン時点における、追尾代表点Ｐ１（ｎ）の座標データと、（ｎ−１）スキャン時点における、追尾物標の推定速度ベクトルＶ１（ｎ−１）のデータと、を用いて、追尾フィルタ処理を施す。なお、追尾フィルタとして、α−βフィルタ、カルマン・フィルタ等を例示することができる。

上記の追尾フィルタ処理により、第１運動推定部３３は、ｎスキャン時点における追尾代表点Ｐ１（ｎ）について、平滑位置と、推定位置Ｐ１’（ｎ）と、推定速度ベクトルＶ１（ｎ）（平滑速度ベクトル）と、を算出する。本実施形態では、追尾代表点Ｐ１の平滑位置は、追尾代表点Ｐ１の観測位置と同じであるとして、示している。また、推定位置Ｐ１’（ｎ）は、（ｎ＋１）スキャン時点において、追尾代表点Ｐ１が到達すると推定される位置である。第１運動推定部３３は、推定位置Ｐ１’（ｎ）の座標データを、第１選別部３１へ出力する。推定位置Ｐ１’（ｎ）の座標データは、第１選別部３１において、（ｎ＋１）スキャン時点での選別処理に用いられる。尚、推定速度ベクトルＶ１（ｎ）のデータは、図示しない表示器へ出力されてもよい。この場合、この表示器には、推定速度ベクトルＶ１（ｎ）が表示される。

一方、物標エコー像１２１で特定される物標以外の物標が、ｎスキャン時点において、新たに追尾物標として選択される（追尾開始される）場合がある。この場合、第１選別部３１は、当該新たな追尾物標に関する、ｎスキャン時点以前の運動推定結果を、第３運動推定部５１から受け入れる。尚、以下では、ｎスキャン時点において、新たに追尾物標として選択された物標を、「新追尾物標」ともいう。

具体的には、ｎスキャン時点において、オペレータによって新追尾物標が選択された場合、第２処理部２２及び第３処理部２３が動作する。図５は、物標エコー像１２０（１２５，１２６，１２７，１２８）の一例を示す図である。以下では、物標エコー像１２５で特定される物標が、新追尾物標として選択された場合を例に説明する。

図１及び図５を参照して、追尾処理部１１は、物標エコー像１２５で特定される物標における、追尾開始時点での推定速度ベクトルＶ５（ｎ）（運動状態）を、後述する特徴情報メモリ４１に蓄積された追尾代表点Ｐの座標データを用いて、推定する。

第２処理部２２は、ｎスキャン時点以前の時点における、物標エコー像１２５の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…Ｐ５（ｎ−５）を特定するように構成されている。また、第３処理部２３は、第２処理部２２で特定された追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…Ｐ５（ｎ−５）の座標データを用いて、（ｎ−１）スキャン時点を算出基準時点とする、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）の推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を、算出する。これにより、追尾処理部１１は、ｎスキャン時点から追尾処理を開始された新追尾物標について、推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を用いて、推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を、より正確に、且つ、より迅速に算出する。以下、第２処理部２２の構成と、第３処理部２３の構成と、を説明する。

第２処理部２２は、ｎスキャン時点から過去のスキャン時点に向かう時系列に沿うように、処理を行う。この場合、第２処理部２２は、第１処理部２１の第１選択部３１，第１関連付け部３２，及び第１運動推定部３３での処理と同様の処理を行う。これにより、第２処理部２２は、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…Ｐ５（ｎ−５）の座標を、特定する。

第２処理部２２は、特徴情報メモリ（蓄積部）４１と、新追尾物標特定部４２と、第２選別部４３と、第２関連付け部４４と、第２運動推定部４５と、を有している。

特徴情報メモリ４１は、エコー検出部９から出力された特徴情報のデータ、第１関連付け部３２で算出された面積ａｒ（特徴情報）のデータ、及び特徴情報抽出部１０から出力された特徴情報のデータを、蓄積するように構成されている。本実施形態では、特徴情報メモリ４１として、リングバッファが用いられている。特徴情報メモリ４１は、（ｎ−ｍｔ）スキャン時点から、ｎスキャン時点までの各時点における、全ての物標エコー像１２０について、追尾代表点Ｐの座標データを蓄積している。尚、定数ｍｔは、予め設定されている値である。本実施形態では、ｍｔ＝５に設定されている。また、特徴情報メモリ４１は、（ｎ−ｍｔ）スキャン時点から、ｎスキャン時点までの各時点における、全ての物標エコー像１２０についての特徴情報データを保持している。このように、特徴情報メモリ４１は、過去に抽出された追尾代表点Ｐの座標データ等を、蓄積している。

しかしながら、前述したように、各物標エコー像１２０（１２１〜１２８）についての特徴情報データ（追尾代表点の座標データを含む）は、テキストデータである。このため、（ｎ−ｍｔ）スキャン時点からｎスキャン時点までの全てのスキャン時点における、各物標エコー像１２０の特徴情報データの総データ量は、上記全てのスキャン時点における、各物標エコー像１２０の画像データの総データ量と比べて、格段に小さい。この定数ｍｔは、特徴情報メモリ４１の記憶容量に応じて適宜設定される。特徴情報メモリ４１は、空きの記憶容量が無くなった場合、（ｎ−ｍｔ）スキャン時点以前のスキャン時点に関する情報の記憶領域に、新たに記憶すべきデータを上書きする。

新追尾物標特定部４２は、ｎスキャン時点において、オペレータによって新追尾物標が選択された場合に、当該新追尾物標に対応する追尾代表点Ｐ５（ｎ）を設定するように構成されている。前述したように、本実施形態では、新追尾物標として、物標エコー像１２５で特定される物標が選択されている。即ち、本実施形態では、物標エコー像１２５の追尾代表点Ｐ５（ｎ）を、ｎスキャン時点から追尾する場合を例に説明している。オペレータは、表示器（図示せず）に表示された画像を参照しつつ、画像上の所定箇所を指定する。これにより、オペレータは、物標エコー像１２５によって特定される、新追尾物標を選択する。

この場合、オペレータが指定した座標は、上記新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）の座標と完全に一致するとは限らない。そこで、新追尾物標特定部４２は、オペレータが指定した座標に最も近い座標に存在する点を、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）として設定する。新追尾物標特定部４２は、この追尾代表点Ｐ５（ｎ）の座標データを、第２選別部４３へ出力する。

次に、第２選別部４３、第２関連付け部４４、及び第２運動推定部４５の構成について説明する。第２選別部４３、第２関連付け部４４、及び第２運動推定部４５は、特徴情報メモリ４１に蓄積された特徴情報データを用いて、処理を行うように構成されている。

第２選別部４３は、特徴情報メモリ４１から、（ｎ−１）スキャン時点における、各追尾代表点Ｐ（ｎ−１）｛Ｐ１（ｎ−１），…，Ｐ８（ｎ−１）｝の座標データを読み出す。これにより、例えば、図６Ａに示すように、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の周囲に、（ｎ−１）スキャン時点の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ６（ｎ−１），Ｐ７（ｎ−１），Ｐ８（ｎ−１）が配置される。尚、追尾代表点Ｐ１（ｎ−１），…，Ｐ４（ｎ−１）は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）から遠く離れているとして、図示していない。

次に、図１及び図６Ｂに示すように、第２選別部４３は、選別領域Ｓ２（ｎ−１）を設定する。選別領域Ｓ２（ｎ−１）は、（ｎ−１）スキャン時点において、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）が存在していたと推定される領域である。第２選別部４３は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）を中心に、円状の選別領域Ｓ２（ｎ−１）を設定する。図６Ｂは、一例として、３つの追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ６（ｎ−１），Ｐ７（ｎ−１）が、選別領域Ｓ２（ｎ−１）内に存在している場合を示している。

第２関連付け部４４は、（ｎ−１）スキャン時点における複数の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ６（ｎ−１），Ｐ７（ｎ−１）のなかから、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）を判別するように構成されている。具体的には、第２関連付け部４４は、選別領域Ｓ２（ｎ−１）内の各追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ６（ｎ−１），Ｐ７（ｎ−１）について、追尾代表点Ｐ５（ｎ）からの近さを判定する。また、第２関連付け部４４は、選別領域Ｓ２（ｎ−１）内の各追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ６（ｎ−１），Ｐ７（ｎ−１）に対応付けられている特徴情報データを、特徴情報メモリ４１から読み出す。

第２関連付け部４４は、各追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ６（ｎ−１），Ｐ７（ｎ−１）に対応付けられた特徴情報と、追尾代表点Ｐ５（ｎ）に対応付けられた特徴情報と、の類似度を比較する。そして、第２関連付け部４４は、上記の判定及び比較の結果、（ｎ−１）スキャン時点での追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）としての尤度が一番高い点を、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）であると判別する。図７Ａは、追尾代表点Ｐ５（ｎ）と、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）とが互いに関連付けられた状態を示している。第２関連付け部４４は、（ｎ−１）スキャン時点における追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）の座標データを、第２運動推定部４５、及び第３処理部２３の後述する代表点群メモリ５０へ出力する。

次に、図１及び図７Ｂに示すように、第２運動推定部４５は、ｎスキャン時点を算定基準時点とする、新追尾物標の逆方向ベクトルＶ２（ｎ）（平滑速度ベクトル）を算出する。逆方向ベクトルＶ２は、当該逆方向ベクトルＶ２の算出基準となるスキャン時点よりも更に１つ過去のスキャン時点において、追尾代表点Ｐ５が存在したと推定される位置を特定するために、算出される。

具体的には、第２運動推定部４５は、追尾フィルタ処理を行う。なお、追尾フィルタとして、第１運動推定部３３の追尾フィルタと同様の、α−βフィルタ、カルマン・フィルタ等を例示することができる。

第２運動推定部４５は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の座標と、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）の座標と、を参照する。そして、第２運動推定部４５は、所定のフィルタ係数を用いて、逆方向ベクトルＶ２（ｎ）を算出する。逆方向ベクトルＶ２（ｎ）の起点は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）であり、当該逆方向ベクトルＶ２（ｎ）の終点は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）と、Ｐ５（ｎ−１）との間に位置する。逆方向ベクトルＶ２（ｎ）の終点は、平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）である。平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）の座標データは、第２選別部４３へ出力される。

次に、第２選別部４３は、特徴情報メモリ４１から、（ｎ−２）スキャン時点における、各追尾代表点Ｐ（ｎ−２）の座標データを読み出す。これにより、図８Ａに示すように、平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）の周囲に、（ｎ−２）スキャン時点の各追尾代表点Ｐ５（ｎ−２），Ｐ６（ｎ−２），Ｐ７（ｎ−２）が配置される。

次に、図１及び図８Ｂに示すように、第２選別部４３は、平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）を中心とする、選別領域Ｓ２（ｎ−２）を設定する。

第２関連付け部４４は、選別領域Ｓ２（ｎ−２）内の複数の追尾代表点Ｐ５（ｎ−２），Ｐ６（ｎ−２），Ｐ７（ｎ−２）のなかから、追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）を判別する。具体的には、第２関連付け部４４は、選別領域Ｓ２（ｎ−２）内の各追尾代表点Ｐ５（ｎ−２），Ｐ６（ｎ−２），Ｐ７（ｎ−２）について、平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）からの近さを判定する。また、第２関連付け部４４は、選別領域Ｓ２（ｎ−２）内の各追尾代表点Ｐ５（ｎ−２），Ｐ６（ｎ−２），Ｐ７（ｎ−２）に対応付けられている特徴情報データを、特徴情報メモリ４１から読み出す。第２関連付け部４４は、各追尾代表点Ｐ５（ｎ−２），Ｐ６（ｎ−２），Ｐ７（ｎ−２）に対応付けられた特徴情報と、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）に対応付けられた特徴情報と、の類似度を比較する。

そして、第２関連付け部４４は、上記の判定及び比較の結果、（ｎ−２）スキャン時点での追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）としての尤度が一番高い点を、追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）であると判別する。図９Ａは、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）と、追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）とが互いに関連付けられた状態を示している。第２関連付け部４４は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）の座標データを、第２運動推定部４５、及び第３処理部２３の代表点群メモリ５０へ出力する。

図１及び図９Ｂに示すように、第２運動推定部４５は、追尾フィルタ処理を行うことにより、逆方向ベクトルＶ２（ｎ−１）を算出する。この場合、第２運動推定部４５は、逆方向ベクトルＶ２（ｎ）の終点を、平滑位置Ｐ５’（ｎ−１）として用いる。また、第２運動推定部４５の追尾フィルタは、追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）の座標データを読み込む。これにより、第２運動推定部４５は、逆方向ベクトルＶ２（ｎ−１）を算出する。第２運動推定部４５は、逆方向ベクトルＶ２（ｎ−１）の終点である、平滑位置Ｐ５’（ｎ−２）の座標データを、第２選別部４３へ出力する。

以下、第２処理部２２は、（ｎ−５）スキャン時点における追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）を検出するまで、図８Ａ〜図９Ｂに示す処理と同様の処理を、繰り返し行う。

これにより、第２処理部２２は、図１０に示すように、追尾代表点Ｐ５（ｎ−３）、逆方向ベクトルＶ２（ｎ−２）、追尾代表点Ｐ５（ｎ−４）、逆方向ベクトルＶ２（ｎ−３）、追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）、を、順に算出する。

上記の構成により、第２関連付け部４４は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），Ｐ５（ｎ−２），Ｐ５（ｎ−３），Ｐ５（ｎ−４），Ｐ５（ｎ−５）の座標データを、代表点群メモリ５０へ出力する。

即ち、第２処理部２２は、ｎスキャン時点よりも過去の複数スキャン時点における、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…，Ｐ５（ｎ−５）の座標を検出する。このように、第２処理部２２は、新追尾物標について、複数の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…Ｐ５（ｎ−５）からなる追尾代表点群ＰＧ１を、特定する。

この場合、第２処理部２２は、新追尾物標が選択されたｎスキャン時点での追尾代表点Ｐ５（ｎ）を起点として、追尾代表点群ＰＧ１を抽出する。即ち、第２処理部２２は、特徴情報メモリ４１に蓄積された、追尾代表点Ｐの座標データを基に、ｎスキャン時点以前の複数時点における、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…，Ｐ５（ｎ−５）の座標を算出する。

追尾代表点群ＰＧ１のデータは、第３処理部２３において参照される。第３処理部２３は、新追尾物標の追尾代表点群ＰＧ１を用いて、ｎスキャン時点以前における、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５の運動を推定するように構成されている。即ち、第３処理部２３は、ｎスキャン時点よりも過去の時点における新追尾物標の運動を、ｎスキャン時点において推定するように構成されている。

図１１は、第３処理部２３で行われる処理を説明するための模式図である。図１１の各追尾代表点Ｐ５（ｎ），…，Ｐ５（ｎ−５）の座標は、図１０の各スキャン時点における追尾代表点Ｐ５（ｎ），…，Ｐ５（ｎ−５）の座標と同じである。

図１及び図１１に示すように、第３処理部２３は、新追尾物標が選択されたｎスキャン時点において、（ｎ−１）スキャン時点における新追尾物標の推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を、推定するように構成されている。第３処理部２３は、代表点群メモリ５０と、第３運動推定部５１と、を有している。

第３運動推定部５１は、追尾フィルタ処理を施すように構成されている。尚、追尾フィルタとして、第１運動推定部３３の追尾フィルタと同様の、α−βフィルタ、カルマン・フィルタ等を例示することができる。

第３運動推定部５１は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…，Ｐ５（ｎ−５）の座標データを、代表点群メモリ５０から読み出す。第３運動推定部５１は、この座標データを用いて、ｎスキャン時点よりも過去の時点における、新追尾物標の運動を、正の時系列に沿って推定する。尚、この場合の「正の時系列」とは、ｎスキャン時点よりも前の時点から、ｎスキャン時点に向かう時系列をいう。

第３運動推定部５１は、まず、追尾代表点群ＰＧ１のうち、最も古い時点、及びその次に古い時点のそれぞれにおける、追尾代表点Ｐ１の座標データを参照する。即ち、本実施形態では、第３運動推定部５１は、追尾代表点Ｐ１（ｎ−５）の座標データと、追尾代表点Ｐ１（ｎ−４）の座標データと、を参照する。

この場合、第３運動推定部５１は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）の座標を初期平滑位置として用いる。また、第３運動推定部５１の追尾フィルタは、追尾代表点Ｐ５（ｎ−４）の座標データを読み込む。これにより、第３運動推定部５１は、正方向ベクトルＶ５（ｎ−５）を算出する。正方向ベクトルＶ５（ｎ−５）の起点は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）であり、当該正方向ベクトルＶ５（ｎ−５）の終点は、追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）とＰ５（ｎ−４）との間に位置する。

次に、第３運動推定部５１は、追尾フィルタ処理を行うことにより、正方向ベクトルＶ５（ｎ−４）を算出する。この場合、第３運動推定部５１は、正方向ベクトルＶ５（ｎ−５）の終点を、平滑位置として用いる。また、第３運動推定部５１の追尾フィルタは、追尾代表点Ｐ５（ｎ−３）の座標データを読み込む。これにより、第３運動推定部５１は、正方向ベクトルＶ５（ｎ−４）を算出する。

上記と同様に、第３運動推定部５１は、追尾フィルタ処理を行うことにより、正方向ベクトルＶ５（ｎ−３）を算出する。この場合、第３運動推定部５１は、正方向ベクトルＶ５（ｎ−４）の終点を、平滑位置として用いる。また、第３運動推定部５１は、追尾フィルタへ、追尾代表点Ｐ５（ｎ−２）の座標データを入力する。これにより、第２運動推定部４５は、正方向ベクトルＶ５（ｎ−３）を算出する。

上記と同様に、第３運動推定部５１は、正方向ベクトルＶ５（ｎ−２），Ｖ５（ｎ−１）を算出する。正方向ベクトルＶ５（ｎ−１）を算出する際、第３運動推定部５１は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の座標データを用いる。

第３運動推定部５１は、上記正方向ベクトルＶ５（ｎ−１）を、（ｎ−１）スキャン時点における追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）の推定速度ベクトルデータＶ５（ｎ−１）として、第１選別部３１へ出力する。

そして、第１選別部３１は、前述した追尾代表点Ｐ１（ｎ）に関する追尾処理と同様の追尾処理を行う。具体的には、図４及び図１２に示すように、第１選別部３１は、この推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を用いて、選別領域Ｓ５（ｎ）を設定する。次いで、第１関連付け部３２は、選別領域Ｓ５（ｎ）内から、追尾代表点Ｐ５（ｎ）を検出する。次いで、第１運動推定部３３は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の座標データと、推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）のデータと、を用いて、追尾フィルタ処理を施す。これにより、第１運動推定部３３は、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を算出する。

上記したように、第３処理部２３では、ｎスキャン時点以前には追尾処理が行われていなかった新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）について、（ｎ−１）スキャン時点での推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）が算出される。即ち、第３処理部２３は、追尾代表点群ＰＧ１のうち、最も古い時点の追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）から順に、各追尾代表点Ｐ５（ｎ−５），…，Ｐ５（ｎ−１）の運動状態（正方向ベクトルＶ５）を推定する。そして、第３処理部２３は、追尾代表点群ＰＧ１のうち、最も新しい時点の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）について、推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を算出する。第１処理部２１は、この推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を用いて、新追尾物標が選択されたｎスキャン時点における、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を、推定する。

以上の処理を追尾処理装置３が行う結果、追尾処理装置３は、新追尾物標が選択された後、迅速に、当該新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）の推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を、より正確に推定できる。その結果、追尾処理装置３は、新追尾物標について、安定した追尾処理を行うことができる。

仮に、新追尾物標が選択された時点以降の情報のみに基づいて、新追尾物標の追尾処理を行う場合、追尾処理装置は、新追尾物標の推定速度ベクトルを正確に算出するまでに、多くの時間を必要とする。このため、追尾処理装置は、新追尾物標の推定速度ベクトルを正確に推定するまでの間に、クラッタ等に起因するノイズを、新追尾物標として誤検出するおそれがある。その結果、追尾処理装置は、正確な追尾処理を行えないおそれがある。

以上説明したように、追尾処理装置３によると、ｎスキャン時点において、新たな追尾物標が選択された場合、追尾処理部１１の第３処理部２３は、過去の複数の時点における当該追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…，Ｐ５（ｎ−５）の情報を用いる。第３処理部２３は、新追尾物標の追尾に必要な情報である、この情報を用いて、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）の推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を算出する。これにより、追尾物標として、新追尾物標が選択された直後においても、追尾処理部１１は、新追尾物標について、過去の時点における推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）のデータを得ることができる。よって、追尾処理部１１は、ｎスキャン時点における推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を、より正確に、且つ迅速に推定できる。

しかも、追尾処理装置３は、新追尾物標が選択されるまでは、当該新追尾物標の追尾処理を行わない。このため、追尾処理装置３は、新追尾物標について、追尾対象として選択される前の時点で、追尾フィルタ処理を行う必要がなく、且つ、追尾フィルタ処理の結果の蓄積も必要ない。その上、過去の時点における追尾代表点Ｐを特定するためのデータ等、（ｎ−１）スキャン時点における推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）算出用のデータは、特徴情報メモリ４１に蓄積されている。これらのデータは、テキストデータであり、データ容量が小さい。したがって、各スキャン時点における物標エコー像１２０の画像データを特徴情報メモリ４１に蓄積した場合と比べて、追尾処理部１１に必要な記憶容量は、格段に小さくて済む。しかも、新追尾物標について、過去の各時点における追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…Ｐ５（ｎ−５）を特定する処理（特定処理）と、過去の時点における推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を算出する処理（算出処理）とは、上記のテキストデータを用いて行われる。よって、追尾処理部は、画像データを用いてこれらの特定処理及び算出処理を行う場合と比べて、計算負荷を格段に少なくできる。

したがって、追尾処理装置３によると、追尾物標の追尾開始の指令を受けてから、当該追尾物標の運動状態をより正確に推定するまでのタイムラグを少なくでき、且つ、計算負荷が少なくて済み、且つ、記憶容量が少なくて済む。

また、追尾処理装置３によると、運動推定部１１は、算出した追尾代表点群ＰＧ１を用いて、新追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、新追尾物標の運動状態を推定する。これにより、追尾処理部１１は、新追尾物標の追尾処理開始直後であっても、過去の複数の時点における、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１），…，Ｐ５（ｎ−５）の情報を得ることができる。よって、追尾処理部１１は、新追尾物標の情報について、追尾開始前の時点から追尾処理を実行していたのと同様の情報を、追尾処理開始時点で得ることができる。これにより、新追尾物標の運動を、より正確に、且つ迅速に推定することができる。

また、追尾処理装置３によると、追尾処理部１１は、新追尾物標が選択されたｎスキャン時点における、当該新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）を起点として、追尾代表点群ＰＧ１を抽出する。これにより、追尾処理部１１は、新追尾物標の追尾代表点群ＰＧ１と、最新の時点（ｎスキャン時点）における追尾代表点Ｐ５（ｎ）とを、明確に関連づけることができる。これにより、追尾処理部１１は、多数の追尾代表点の中から、追尾代表点群ＰＧ１を、より正確に抽出することができる。よって、追尾処理部１１は、新追尾物標の運動情報を、より正確に推定できる。

また、追尾処理装置３によると、第３処理部２３は、追尾代表点群ＰＧ１のうち、最も古い時点の追尾代表点Ｐ５（ｎ−５）から順に、追尾代表点Ｐ５の運動を推定する。また、第１処理部２１は、追尾代表点群ＰＧ１のうち、最も新しい時点の追尾代表点Ｐ５（ｎ−１）の推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を用いる。第１処理部２１は、この推定速度ベクトルＶ５（ｎ−１）を用いて、新追尾物標の追尾開始時点における、推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を算出する。このように、第３処理部２３は、追尾代表点群ＰＧ１の各追尾代表点Ｐ５（ｎ−５），…，Ｐ５（ｎ−１）について、過去からｎスキャン時点に向かう正の時系列に沿って追尾処理を行う。これにより、追尾処理部１１は、追尾代表点群ＰＧ１の追尾代表点Ｐ１（ｎ−５）が観測された時点から、新特定物標の追尾代表点Ｐ５を追尾していた場合の精度と同様の精度で、推定速度ベクトルＶ５（ｎ）を算出することができる。

また、追尾処理装置３によると、特徴情報メモリ４１は、各物標エコー像１２０によって特定される物標の特徴情報を、蓄積する。追尾処理部１１は、各物標エコー像１２０の追尾代表点Ｐの座標データと、上記特徴情報とに基づいて、物標エコー像１２５の追尾代表点群ＰＧ１を抽出するように構成されている。このように、追尾処理部１１は、追尾代表点Ｐ５の座標情報に加えて、追尾代表点Ｐ５に関連付けられている他の特徴情報を用いて、追尾代表点Ｐ５を検出する。これにより、追尾処理部１１は、エコーデータの観測誤差の存在、及び他の物標の存在の影響を抑制した状態で、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ−５），…，Ｐ５（ｎ−１）を、より正確に特定できる。

また、追尾処理装置３によると、上記の特徴情報は、物標エコー像１２０の形状情報、物標エコー像１２０を特定するエコー信号のレベル、各エコー像１２０によって特定される物標の周囲状態を特定する情報、及び、上記エコー信号に関するドップラーシフト量の少なくとも一つを含む。追尾処理部１１の第２処理部２２は、これらの特徴情報を用いることにより、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ−５），…，Ｐ５（ｎ−１）を、より正確に特定することができる。

また、追尾処理装置３によると、新追尾物標特定部４２は、オペレータ等によって指定された座標に最も近い座標を有する追尾代表点を、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）として設定する。このような簡易な構成によって、追尾処理部１１は、新追尾物標の追尾代表点Ｐ５（ｎ）を、確実に識別することができる。

その上、追尾処理部１１は、物標エコー像１２０の中心点を、追尾代表点Ｐ５（ｎ）として設定する。仮に、物標エコー像のうち、自船からの最前縁部等の縁部を、追尾代表点として設定した場合、追尾代表点の近傍には、クラッタ、又は水面上の波等に起因するノイズが存在する可能性が高い。このため、オペレータによって新特定物標が選択された場合、追尾処理部は、追尾代表点として、上記のノイズ中の点を、追尾代表点として誤って検出するおそれがある。このような誤検出が生じると、追尾処理部は、上記のノイズについて追尾処理を行うこととなり、新追尾物標を追尾することができない。

これに対して、追尾処理装置３によると、エコー検出部９は、物標エコー像１２０（像１１０）の中心点を、追尾代表点Ｐ５（ｎ）として設定している。この場合、追尾代表点Ｐ５（ｎ）の近傍には、クラッタ、又は水面上の波に起因するノイズが存在しない。このため、オペレータによって新特定物標が選択された場合、追尾処理部１１は、新追尾物標の物標エコー像１２０中の点を、追尾代表点Ｐ５（ｎ）として正しく検出することができる。よって、追尾処理部１１は、新追尾物標を確実に追尾することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したけれども、本発明は上述の実施の形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいて様々な変更が可能である。例えば、次のように変更して実施してもよい。

（１）前述の実施形態では、追尾処理装置は、物標追尾に必要な情報（特徴情報メモリに格納される情報）として、追尾代表点の座標情報を例に説明した。しかしながら、この通りでなくてもよい。例えば、物標追尾に必要な情報として、追尾代表点の座標情報以外の情報を用いてもよい。

（２）前述の実施形態では、追尾処理装置は、エコー検出部によって検出された物標エコー像の全てについて、追尾代表点と、特徴情報とを検出する形態を例に説明した。しかしながら、この通りでなくてもよい。例えば、追尾処理装置は、エコー検出部によって検出された物標エコー像のうち、自船位置の近傍からの物標エコー像についてのみ、追尾代表点と、特徴情報とを検出してもよい。

（３）前述の実施形態では、第２処理部は、１スキャン時点毎に、新追尾物標の追尾代表点を検出する形態を例に説明した。しかしながら、この通りでなくてもよい。例えば、第２処理部は、あるスキャン時点において、新追尾物標の追尾代表点としてふさわしい追尾代表点が存在しないと判定した場合、当該スキャン時点については、追尾代表点を特定しなくてもよい。この場合、第２処理部は、上記した、あるスキャン時点の更に１つ過去のスキャン時点における複数の追尾代表点の中から、新追尾物標の追尾代表点を特定する。

（４）上述の実施形態では、定数ｍｔ＝５とし、（ｎ−５）スキャン時点から（ｎ−１）スキャン時点までの追尾代表点を用いて、（ｎ−１）スキャン時点での新追尾物標の推定速度ベクトルを算出する形態を例に説明した。しかしながら、この通りでなくてもよい。例えば、定数ｍｔは、より大きな値に設定されてもよい。これにより、追尾処理部は、新追尾物標について、ｎスキャン時点以前の運動状態を、より正確に推定できる。

（５）上述の実施形態では、物標エコー像についての中心点を、追尾代表点として用いる形態を例に説明した。しかしながら、この通りでなくてもよい。例えば、物標エコー像のうち、自船に対して最も近い点である最前縁点等を、追尾代表点として用いてもよい。

（６）上述の実施形態では、追尾処理部は、第１処理部、第２処理部、及び第３処理部を有する形態を説明したけれども、この通りでなくてもよい。例えば、追尾処理部の第１処理部が、第２処理部の処理及び第３処理部の処理と同様の処理を行ってもよい。この場合、第２処理部、及び第３処理部は、省略される。その他、上述の実施形態で説明した機能ブロックの組み合わせは、一例に過ぎず、上記の機能ブロックによって実現される機能を、他の機能ブロックの組み合わせによって実現してもよい。

（７）前述の実施形態では、関連付け処理において、尤度判定を用いて、追尾代表点を特定する形態を例に説明した。しかしながら、この通りでなくてもよい。例えば、関連付け部は、関連付け処理において、単に、選別領域の中心に最も近い点を、追尾代表点と判定してもよい。

（８）上述の実施形態では、追尾処理装置が、船舶用の追尾処理装置である形態を例に説明した。しかしながら、本発明は、船舶用の追尾処理装置に限らず、他の移動体用の追尾処理装置として適用することができる。

本発明は、追尾処理装置、及び追尾処理方法として、広く適用することができる。

３ 追尾処理装置
９ エコー検出部（追尾情報検出部）
１１ 追尾処理部
４１ 特徴情報メモリ（蓄積部）
２０８ 追尾代表点の座標データ（物標追尾に必要な情報）

Claims (4)

1. 物標からのエコー信号を用いて、物標追尾に必要な情報を抽出する、追尾情報検出部と、
   過去に抽出された、前記物標追尾に必要な情報を蓄積する、蓄積部と、
   追尾対象として選択された追尾物標の追尾処理を行う、追尾処理部と、を備え、
   前記追尾処理部は、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の運動状態を、前記蓄積部に蓄積された前記情報を用いて推定し、
   前記追尾情報検出部は、前記情報として、前記物標の追尾代表点の情報を検出し、
   前記蓄積部は、前記追尾代表点の情報を蓄積し、
   前記追尾処理部は、前記蓄積部に蓄積された前記追尾代表点の情報を用いて、前記運動状態を推定し、
   前記追尾処理部は、前記蓄積部に蓄積された前記追尾代表点の情報を基に、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、複数の時点での前記追尾物標の前記追尾代表点を、追尾代表点群として抽出し、前記追尾代表点群を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、前記追尾物標の運動状態を推定し、
   前記追尾処理部は、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の前記追尾代表点を起点として、前記追尾代表点群を抽出し、
   前記追尾処理部は、前記追尾代表点群のうち、最も古い時点の前記追尾代表点から順に、各前記追尾代表点の運動を追尾処理によって推定し、次いで、前記追尾代表点群のうち、最も新しい時点における前記追尾代表点の追尾処理結果を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点における、前記追尾物標の前記追尾代表点の運動状態を推定することを特徴とする、追尾処理装置。
2. 請求項１に記載の追尾処理装置であって、
   前記蓄積部は、更に、前記エコー信号を用いて得られる、前記物標に関する特徴情報を蓄積し、
   前記追尾処理部は、各前記追尾代表点の情報と、前記特徴情報とに基づいて、前記追尾代表点群を抽出することを特徴とする、追尾処理装置。
3. 請求項２に記載の追尾処理装置であって、
   前記特徴情報は、前記エコー信号によって特定されるエコー像の形状情報、前記エコー信号のレベル、前記物標の周囲の状態を特定する情報、及び、前記エコー信号に関するドップラーシフト量の少なくとも一つを含むことを特徴とする、追尾処理装置。
4. 物標からのエコー信号を用いて、物標追尾に必要な情報を抽出する、追尾情報検出ステップと、
   過去に抽出された、前記物標追尾に必要な情報を蓄積する、蓄積ステップと、
   追尾対象として選択された追尾物標の追尾処理を行う、追尾処理ステップと、を備え、
   前記追尾処理ステップでは、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の運動状態を、前記蓄積ステップで蓄積された前記情報を用いて推定し、
   前記追尾情報検出ステップでは、前記情報として、前記物標の追尾代表点の情報を検出し、
   前記蓄積ステップでは、前記追尾代表点の情報を蓄積し、
   前記追尾処理ステップでは、前記蓄積ステップで蓄積された前記追尾代表点の情報を用いて、前記運動状態を推定し、
   前記追尾処理ステップでは、前記蓄積ステップで蓄積された前記追尾代表点の情報を基に、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、複数の時点での前記追尾物標の前記追尾代表点を、追尾代表点群として抽出し、前記追尾代表点群を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点以前の時点における、前記追尾物標の運動状態を推定し、
   前記追尾処理ステップでは、前記追尾物標の追尾開始時点における前記追尾物標の前記追尾代表点を起点として、前記追尾代表点群を抽出し、
   前記追尾処理ステップでは、前記追尾代表点群のうち、最も古い時点の前記追尾代表点から順に、各前記追尾代表点の運動を追尾処理によって推定し、次いで、前記追尾代表点群のうち、最も新しい時点における前記追尾代表点の追尾処理結果を用いて、前記追尾物標の追尾開始時点における、前記追尾物標の前記追尾代表点の運動状態を推定することを特徴とする、追尾処理方法。

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