JPH11508366A - 目標予測および衝突警報システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 車両に近接する領域内における物体を追跡するための物標予測および衝突警報システム（２）。このシステム（２）には、第１と第２の検知信号を発生させるための信号発信器（４）と、第１と第２のパラメータ信号に対応する反射された検知信号を受信するための信号受信器（１２）と、そして第１と第２のパラメータ信号を受信しかつ追跡されている物標の相対的距離および速度に対応する第１と第２のフーリエ変換物体パラメータ信号を発生させるためのフーリエ変換回路（２０）とが含まれる。このシステム（２）にはまた、第１と第２のフーリエ変換物体パラメータ信号をソート処理しそして物標トラッカー回路（３０）にこれらの信号を供給する確率神経網（２８）が含まれることが好ましく、この物標トラッカー回路は、追跡されている物標の相対的な距離および速度における変化の特徴を示す二次またはより高次の方程式の回帰パラメータの予測を表す出力信号を発生させる。

Description

【発明の詳細な説明】 目標予測および衝突警報システム 関連出願との相互参照 本出願は、１９９４年１月３日に提出された申請中の米国特許出願第０８／１ ７７，３５９号の部分的な継続出願であり、上記申請中の出願は、米国特許出願 第０７／６４８，１９４号として１９９１年１月３１日に提出され、現在は１９ ９４年１月４日に発効している米国特許第５，２７６，７７２号の部分的な継続 出願である。なお、これらの明細はそれぞれ参考のために当文書に挿入されてい る。 本発明の背景 本発明の分野 本発明は車両のレーダシステム、特に、物体の相対的運動を追跡しそして車両 の運転者に当該車両への物体の接近を報知することによる、改良された車両衝突 防止のための方法および装置に関する。従来の技術の説明 この国の道路を走行する車両の数は今後も益々増大するであろうことは、多く の研究が示している。したがって、こうした研究はまた、静止している物体に対 すると同様に運動している物体との車両の衝突も増大するであろうことを示して いる。何年も前から、衝突時に車両の乗員の救命を補助するために設計された安 全装置を備えた自動車が販売されている。こうした安全アイテムには、耐衝撃バ ンパー、高牽引力タイヤ、シートベルト、エアバック、脆弱ゾーンそして側面衝 撃保護システムが含まれる。これらの安全アイテムに加えて、アンチロックブレ ーキのような衝突の防止を助ける追加機構が現在ではどこでも入手できる。安全 装置は、自動車メーカーにとっては重要なセールスポイントに、そして消費者に とっては重要な考慮事項になっている。これらの安全機構が重要になっていると 同様に、衝突時の救命装置を実質的には不必要にするかも知れない信頼できる衝 突警報システムもやはり開発されるべきである。 最近メルセデスベンツによって公表された研究によれば、少なくとも、後端部 衝突の６０％、先端部衝突の３０％、そして交差点事故の５０％は、車両の運転 者が衝突の前に少なくとも０．５秒間の「予備」時間を与えられていれば、避け られたであろうということである。こうした付加的な予備時間を与えるために、 自動車に組み込まれる衝突警報レーダシステムが開発されている。典型的な衝突 防止警報システムは、車両に接近する目標の相対的な位置と速度とそして方向と を測定することによって作動する。現在のこうしたシステムは比較的に信頼性が 低く、そしてしばしば作動が早すぎたり、または衝突が避けることができない時 （すなわち、衝突の直前）であったりする。しかも、現在の衝突警報システムは 、数多くの近接して配置されている物体（すなわち、幾つかの車、高速道路の分 離帯、樹木、塀など）を高い信頼性を持って同時に追跡することが不可能であり 、そしてある物体が危険性を増しつつあるか、または減じつつあるかを高い信頼 性をもって決定することもできないので、市販されてはいない。 米国特許第５，３０２，９５６号に開示されているような、現状の技術の衝突 警報システムは、２つの異なる信号の周波数と位相との差に基づいて目標の相対 的な速度と距離とを監視するために、走査とデジタル信号処理（ＤＳＰ）とを用 いている。このシステムの視界内にある各目標に関する情報は、典型的には音声 警報ユニットを含むマイクロコントローラに供給される。マイクロコントローラ は、運転者の動作を必要とする状況が存在する（すなわち、目標が当該運転者の 車両に接近している）かどうかを決定するために、周波数と位相の情報を処理す る。もし危機的な状況が存在していれば、車両の運転者に警告するために、音声 警報ユニットが作動する。この音声警報の程度は通常、危険の程度（すなわち、 車両に対する目標の速度と近接度）に比例する。 技術の現状における衝突警報システムの主要な欠点は、目標が車両の視界から 外れるために消えてしまうことであり、測定誤差と信号雑音が考慮されていない ことである。特に、従来技術のシステムは、各目標の相対的な速度と距離の傾向 を新しい速度と距離の読みと適合させて監視しない。その結果、もし監視されて いるある目標がレーダの視界から外に移動すれば、あるいはもしほんの少しの間 しか測定されていなければ、新しい目標のデータと関連していない以前に記憶さ れたデータは消去されるであろう。その時、もし同一の目標が視界内に出現した ならば、その目標の新しいデータは以前に記憶されていたデータとはかなり異な っているので、この目標の新しいデータは前に記録されたデータとは関連がない であろう。したがって、このシステムは、各目標が車両にとって脅威が増してい るかまたは減じているか運転者に表示することができない。その結果、現在のシ ステムは、この新しいデータを、以前に遭遇したことのない新しい目標として識 別することになろう。 従来技術の衝突警報システムの欠点はまた、目標が当該車両の警報ゾーンにあ る時にも測定誤差が発生すれば、このシステムは衝突を回避するのに必要な警報 を当該車両の運転者に発しないであろうという点である。更に、従来技術の衝突 警報システムは、限定されたデータ記憶性能しか持っていないので、事故再構成 システムとして限定的な利用しかできない。その結果、車両が事故に巻き込まれ そして運転者がデータ記録計装を遮断することを忘れていれば、「オフライン」 の事故再構成のための関連データは失われてしまうであろう。最後に、伝統的な 衝突警報システムは各目標の未来の運動を予測する能力がなく、したがって危険 な状況が生じるかもしれない時を予測することができない。伝統的な衝突警報シ ステムの他の欠点については、当該技術に熟達している専門家には明らかであろ う。 本発明の目的と要約 したがって、本発明の目的は、時おり当システムの視界から離れる目標を追跡 することができる目標予測および衝突警報システムを提供することである。 本発明の他の目的は、目標の速度と距離に対応するデータが信号雑音によって 時おり改変されても、目標を追跡することができる目標予測および衝突警報シス テムを提供することである。 本発明のさらに他の目的は、目標の追跡中における欠測値を補間することがで きる目標予測および衝突警報システムを提供することである。 本発明のさらに他の目的は、交通事故をその発生前に防止するために目標の未 来の運動を予測することができる目標予測および衝突警報システムを提供するこ とである。 本発明のさらに他の目的は、従来技術のシステムにおける事故予測誤差を減少 させることができる、目標予測および衝突警報システムを提供することである。 本発明のさらに他の目的は、目標の速度と距離とに関するデータを圧縮して記 憶することができる目標予測および衝突警報システムを提供することである。 本発明のさらに他の目的は、目標の速度および距離のデータの記憶装置に基づ いて事故の再構成のために用いることができる目標予測および衝突警報システム を提供することである。 本発明のさらに他の目的は、公知の目標予測および衝突警報システムに固有な 欠点を克服できる目標予測および衝突警報システムを提供することである。 本発明の一実施態様によれば、目標予測および衝突警報システムは、少なくと も１つの信号発信器と、信号受信器と、そして目標トラッカー回路と含んでおり 、この目標トラッカー回路は、当該システムを取り付けられている車両と比較し た、追跡される物体の相対的な距離と速度との変化の特性を表す二次またはより 高次の多項式の回帰係数を表す出力信号を生成するためものである。 信号送信機は、信号発生機によって供給される第１と第２の検知信号を受信す る入力ポートと、そして当該車両に近接する空間域にこの第１と第２の検知信号 を送信するための出力ポートとを含んでいる。この空間域における物体との相互 作用によって、少なくとも部分的に反射された第１と第２の検知信号が発生し、 そして信号受信機に向かって少なくとも部分的に反射される。 信号受信機は機能的に信号発信機に連結されており、そして入力ポートと出力 ポートとを有している。信号受信機の入力ポートは、第１と第２の物体パラメー タ信号にそれぞれ対応する少なくとも部分的に反射された第１と第２の検知信号 に応答する。第１と第２の物体パラメータ信号、またはその変形はその後フーリ エ変換回路に供給され、この回路は、第１と第２の物体パラメータ信号に応答し そしてそれぞれ第１と第２のフーリエ変換物体パラメータ信号を発生させる。 フーリエ変換回路は、特定の時間間隔をおいて反射された第１と第２の検知信 号の強さのスペクトルを供給するために、時間領域信号から周波数領域信号に第 １と第２の物体パラメータ信号を変換することが好ましい。第１と第２のフーリ エ変換物体パラメータ信号は速度および距離ファインダ回路に供給され、この回 路は、第１のフーリエ変換物体パラメータ信号のビーク値とそして特定の時間間 隔をおいた第１と第２のフーリエ変換物体パラメータ信号間の差とに基づいて、 監視されている物体の相対的な速度と距離とを決定する。この相対的な速度と距 離との情報は、適応確率神経網（ＡＰＮＮ）に供給されることが好ましく、この 神経網は確率分布密度関数を用いて、相対的な速度と距離との情報（すなわち、 同一物体に関する相対的な速度と距離とのデータ群）を分類する（すなわち、ソ ート処理する）。 適応確率神経網に目標トラッカー回路が機能的に連結されており、この回路は 、追跡される目標の相対的距離と速度との関係を表す二次またはより高次の多項 式に適合する回帰係数を決定するために、デジタル信号処理と再帰的推定を利用 する。回帰係数に基づき、そしてデータ補外によって、目標トラッカー回路は、 レーダの視界から出入りする目標によって欠測になった距離および速度のデータ を推定することができ、そして衝突を回避するために未来の時間における当該目 標の相対的な距離および速度のデータを予測することができる。 本発明の目標トラッカー回路は、複数の直接的最小二乗法決定回路と複数の再 帰的最小二乗法決定回路とを含み、これらの回路においては複数の直接的最小二 乗法決定回路の各々は複数の再帰的最小二乗法決定回路の１つと連結されている 。再帰的と直接的との最小二乗法決定回路の各組は、追跡される複数目標の１つ の相対的な距離および速度に関するＡＰＮＮからの信号を受信する。本発明の１ 実施例では、複数の直接的最小二乗法決定回路は、ある目標に関する少なくとも ３つのデータサンプルがＡＰＮＮによって分類されてから初めて、その目標に関 するデータを受信する。少なくとも３つのデータサンプルに応答して、直接的最 小二乗法決定回路は、二次またはより高次の多項式の回帰パラメータの初期推定 値を表す出力信号を発生させる。 再帰的最小二乗法決定回路は、直接的最小二乗法決定回路の出力とＡＰＮＮと の双方に機能的に連結されている。再帰的最小二乗法決定回路は、直接的最小二 乗法決定回路の出力信号と、ＡＰＮＮからの少なくとも４つのデータサンプル信 号とを受信する。再帰的最小二乗法決定回路は、速度と距離との新しいデータサ ンプルが供給される度に、直接的最小二乗法決定回路によって発生させられた回 帰パラメータの初期推定値を繰り返し更新する。回帰パラメータは、追跡されて いる目標の相対的な距離および速度の過去、現在および未来の関係を定義する。 目標トラッカーは、平行して追跡されている各目標のために回帰パラメータを計 算する。したがって、このシステムはリアルタイムで動作することができる。 本発明の他の実施例、目的、機構および利点と同様に目標予測および衝突警報 システムの好ましい形態は、添付の図面を参照しながらなされる幾つかの実施例 の以下における詳細な説明によって、明らかになるであろう。 図面の簡単な説明 図１は、本発明に基づいて作られた目標予測および衝突警報のための装置の１ 形態を示すブロック線図である。 図２は、フーリエ変換回路に接続された図１の速度および距離検知回路の１形 態を示すブロック線図である。 図３は、本発明において用いられる適応確率神経網システムの１形態を示すブ ロック線図である。 図４は、図３に示されている適応確率神経網に用いられるクラスタプロセッサ の１形態を示すブロック線図である。 図５は、適応確率神経網に連結された、本発明に基づいて作られた直接的最小 二乗法決定回路の１形態を示すブロック線図である。 図６は、適応確率神経網と直接的最小二乗法決定回路とに連結された、本発明 に基づいて作られたカルマンフィルタ回路（再帰的最小二乗法決定回路）の１形 態を示すブロック線図である。 図７は、目標トラッカー回路のカルマンフィルタ回路（再帰的最小二乗法決定 回路）への挿入のために本発明に基づいて作られた処理回路の１形態を示すブロ ック線図である。 幾つかの好ましい実施例の詳細な説明 衝突警報システムは典型的には、幾つかの特定の周波数で変調された連続電波 を発し、そして信号送信域内に位置する物体から反射される信号を測定する。信 号を反射するこの物体が信号発信器に対して運動しているならば、反射された電 波信号は一般的にその周波数領域内において偏移される。監視される物体（すな わち、目標）が速く移動していればいるほど、反射信号の偏移は大きくなる。送 信された無線信号の周波数と比較して、このシステムに向かって移動している目 標は反射信号の周波数を増大させるが、このシステムから遠ざかっている目標は 反射信号の周波数を減少させることになろう。 図１を参照しながら、本発明にしたがって作られた、ある空間域における物体 の検知のための目標予測および衝突警報システムが以下に説明される。この装置 ２は、例えば車両の前部、側部または後部のように自動車の様々な場所に設置す ることができる。しかし、本発明のこの好ましい形態においては、当該装置は車 両の前部に取り付けられている。 目標予測および衝突警報のための装置２は、機能的に第１と第２の検知信号発 生器６、８に連結されている信号発信器４を含んでいる。この信号発信器４には 、第１と第２の信号発生器によってそれぞれ供給される第１と第２の検知信号を 受信する第１と第２の入力ポートと、そして少なくとも１つの出力ポートとが含 まれることが好ましい。信号発生器によって発生させられた第１と第２の検知信 号は実質的に異なる個別の信号周波数を有することが好ましい。１つの実施例で は、第１と第２の検知信号の周波数は約２５０ｋＨｚのところで分けられる。 本発明に用いられる信号発生器は、英国の『ＧＥＣプレッシィセミコンダクタ 社』製の部品番号ＤＥ２０１１のようなガン発信器または誘導共振線発信器であ ることが好ましい。この信号発生器にはまた、送信の前に第１と第２の検知信号 の出力を増すために、１つの増幅器（図示されていない）が含まれることもでき る。その代わりに、信号発信器４に増幅器を含ませてもよく、あるいは第１の信 号発生器６と信号発信器４との間かまたは第２の信号発生器８と信号発信器４と の間に幾つかの増幅器を連結させることもできる。 当該技術において公知であるように、信号発信器４は、信号発生器６、８によ って供給された複数の信号を合成し、そして合成無線周波数（ｒｆ）信号として 同時に第１と第２の検知信号を送信することが好ましい。 目標予測および衝突警報システム２はまた、合成ｒｆ信号を供給するために、 信号発信器４に機能的に連結されているアンテナ１０を含む。上述のように第１ と第２の検知信号を含む個別の複数の信号構成要素から成る、アンテナから供給 された合成ｒｆ信号は、アンテナに近接している空間域に供給される。この合成 ｒｆ信号は特に、アンテナによる送信の後にこの合成ｒｆ信号に遭遇した物体か ら少なくとも部分的に反射されるように、選択されてる。本発明のこの好ましい 実施形態においては、英国の『ＧＥＣプレッシィセミコンダクタ社』製の部品番 号ＤＥ２００６のような食刻された位相調整アレーアンテナである。代替として 、信号発信器と受信器、そしてガンまたは誘導共振線発振器回路がこの食刻され た位相調整アレーアンテナと一体になっている場合は、『ＧＥＣプレッシィセミ コンダクタ社』製の部品番号ＤＥ２００１を利用することもできる。 衝突防止装置２にはまた、少なくとも１つの入力ポートと１つの出力ポートと が含まれることが好ましく、この場合入力ポートはアンテナ１０に機能的に連結 されている。好まし１実施例では図１に示されているように、アンテナは、第１ と第２の検知信号を共に送信しかつ受信するように、信号発信器の出力ポートと 信号受信器の入力ポートとの双方に機能的に連結されている。代替として、個別 的な分離アンテナが送信および受信のために用いられてもよい。特に、第１のア ンテナが合成ｒｆ信号を送信するために信号発信器に機能的に連結され、そして 第２のアンテナが反射された合成ｒｆ信号を受信するために信号受信器に機能的 に連結されるとよい。アンテナが合成ｒｆ信号を空間域に発信した後に、この合 成ｒｆ信号は当該空間域内に位置する物体から少なくとも部分的に反射されるこ とが好ましい。その結果、合成ｒｆ信号の少なくとも一部は、信号受信器が少な くとも一部分反射された合成ｒｆ信号に応答するように、信号受信器に向かって 反射される。アンテナは、（反射された第１と第２の検知信号を含む）少なくと も部分的に反射された合成ｒｆ信号を受信するように、そして受信された反射信 号を信号受信器に供給するように設計されている。信号受信器１２はまた、第１ と第２の検知信号の強さを増大させるために増幅器（図示されていない）を含ん でもよい。代替として、信号受信器の出力ポートに分離増幅器を連結することも できる。 本発明の１つの好ましい実施例において、少なくとも一部分反射された合成ｒ ｆ信号（第１と第２の検知信号）が信号受信器１２によって受信された後に、信 号受信器は第１と第２の物体パラメータ信号を発生させる。この第１と第２の物 体パラメータ信号は信号受信器出力ポートにおいて切換え装置１４に供給さるこ とが好ましく、この切換え装置は第１と第２の物体パラメータ信号を分離するこ とが好ましい。第１と第２の物体パラメータ信号を分離するのに適宜な切換え装 置は『ナショナルセミコンダクタ社』により部品番号ＬＦ１３３３１として製造 されているＪＦＥＴアナログスイッチである。この切換え装置１４にはまた、信 号受信器から第１と第２の物体パラメータ信号を受信するための１つの入力ポー トと、そして第１の出力ポートにおいて第１の物体パラメータ信号を供給しかつ 第２の出力ポートにおいて第２の物体パラメータ信号を供給するために少なくと も第１と第２の出力ポートとが含まれることが好ましい。 切換え装置１４の第１と第２の出力ポートは、望ましくない雑音や第１と第２ の物体パラメータ信号のひずみ成分を取り除くために、電気的にローパスフィル タ１６に接続されることが好ましい。第１と第２の物体パラメータ信号の動作周 波数が約２４ＧＨｚである場合における本発明の好ましい１実施例では、ローパ スフィルタは２４ｋＨｚフィルタであることが好ましい。このローパスフィルタ によって発生させられた第１と第２の濾過物体パラメータ信号はその後、第１と 第２の入力ポートと第１と第２の出力ポートとを有することが好ましいアナログ −デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１８に供給されることが好ましい。Ａ／Ｄ変換器は 濾過された第１と第２の物体パラメータ信号をそれぞれアナログ信号からデジタ ル信号に変換する。市販されている適宜なＡ／Ｄ変換器は『クリスタルセミコン ダクタ社』製の部品番号ＣＳ５３３９である。 Ａ／Ｄ変換器１８は、このＡ／Ｄ変換器の第１と第２の出力ポートにおける濾 過された第１と第２の物体パラメータ信号のデジタル表示を行う。本発明の代替 の実施例においては、衝突防止装置２はＡ／Ｄ変換器により供給されたデジタル 信号を強めるために第２のローパスフィルタ（図示されていない）を備えていて もよい。本発明のこうした代替の実施態様においては、第２のローパスフィルタ はＡ／Ｄ変換器１８の各出力に連結され、そして７．３ｋＨｚのローパスフィル タであることが好ましく、このフィルタもまた信号雑音、信号ひずみ、そしてそ の他の望ましくない信号成分を取り除く。必要ならば、その他の適宜なフィルタ を用いることもできる。 本発明の目標予測および衝突警報システムには更に、Ａ／Ｄ変換器１８の第１ と第２の出力ポートに機能的に連結されているフーリエ変換回路２０も含まれて いる。このフーリエ変換回路２０は、第１と第２のフーリエ変換回路入力ポート においてそれぞれＡ／Ｄ変換器から第１と第２の物体パラメータ信号（図２にお いては、Ｆ₁とＦ₂として表示されている）を受信する。このフーリエ変換回路は デジタルの第１と第２の物体パラメータ信号を離散的な時間領域信号から離散的 な周波数領域信号に変換する。それぞれがデジタルの第１と第２の物体パラメー タ信号のスペクトル波形を表す、第１と第２のフーリエ変換物体パラメータ信号 を供給するために、フーリエ変換回路は更に、第１と第２の出力ポートを有して いる。市販されている適宜なフーリエ変換回路は、英国の『ＧＥＣプレッシィセ ミコンダクタ社』製の部品番号ＰＤＳ１６５１０である。 図２に示されているように、第１と第２のフーリエ変換物体パラメータ信号は 、幾つかの特定な間隔をおいて少なくとも部分的に反射されている第１と第２の 検知信号の強さのスペクトルを供給する。フーリエ変換回路の出力は、図１に示 されておりそしてより特殊的には図２に示されている速度および距離検知器回路 ２２に供給される。速度および距離検知器回路には、第１のフーリエ変換物体パ ラメータ信号を受信するために、フーリエ変換回路の第１の出力ポートに機能的 に連結されている入力ポートを有するピーク検知器回路２４が含まれる。速度お よび距離検知器回路２２にはまた、少なくとも第１と第２の入力ポートを有する 、コンバイナー回路２６も含まれることが好ましい。このコンバイナー回路の第 １の入力ポートは機能的にピーク検出器回路出力ポートに連結されており、そし てコンバイナー回路の第２の入力ポートは、機能的にフーリエ変換回路の第２の 出力ポートに連結されている。市販されている適宜なピーク検出器回路は、『フ ィリップス社』の子会社である『シグネティックス社』製の部品番号７４Ｆ５２ ４であり、そして適宜なコンバイナーはこれも『シグネティックス社』製の部品 番号７４Ｆ２８３である。 ピーク検出器回路２４によって受信されるフーリエ変換の第１の物体パラメー タ信号に基づいて、ピーク検出器回路は、監視される目標の速度を表す出力信号 を供給する。一方、コンバイナー回路２６は、フーリエ変換の第１と第２の物体 パラメータ信号を双方とも受信し、そして車両からの目標の距離範囲（距離）に 相当する、第１と第２の物体パラメータ信号間の差を表すコンバイナー回路出力 信号を供給する。 速度および距離検出器回路の複数出力ポート（それぞれピーク検出器回路２４ とコンバイナー回路２６との出力ポートに対応する）は、適応確率神経網（ＡＰ ＮＮ）プロセッサ２８に機能的に連結されることが好ましい。この適応確率神経 網プロセッサは、１９９４年１月３日に提出された米国特許出願第０８／１７７ ，３５９号および１９９４年１月４日に発効した米国特許第５，２７６，７７２ 号の図１〜５に基づいて説明されているものと同様な構造を有しかつ同様に動作 することが好ましい。特に、適応確率神経網プロセッサは、入力信号として速度 および距離ファインダ出力信号を受信し、そして以前の速度および距離検出器出 力信号に基づいて、確率分布密度関数を利用する現在の速度および距離検出器出 力信号を分類（すなわち、ソート処理）する。 確率神経網２８に目標トラッカー回路３０が連結されている。この目標トラッ カー回路は、監視される目標の距離と速度とのデータを表すＡＰＮＮからの信号 を受信し、そして改善された目標追跡、目標予測およびデータ圧縮を達成するた めに、各目標の測定距離および速度データを二次またはより高次の多項式に挿入 する。特に、目標トラッカーは、監視される各目標に関する相対的な速度と距離 の関係を効果的に表す二次またはより高次の回帰係数を決定する。本発明のこの 好ましい実施形態においては、距離と速度との生データと、そして目標トラッカ ー回路により生成された回帰係数とを記憶するために、データレコーダ３１が目 標トラッカー回路３０の出力に連結される。 本発明の目標トラッカー回路３０は、二次またはより高次の多項式に挿入され る回帰係数を決定するのに、測定データに基づく目標トラッカー回路３０の出力 における誤差の二乗和を最小にするために、再帰的信号処理を利用する。回帰係 数に基づきそしてデータ補外によって、目標トラッカー回路は、目標がレーダの 視界から出入することによってまたは単純に低い信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比のため に生じる「欠測の」距離および速度を推定することができる。更に、目標の経路 はその目標の測定された距離と速度のデータに基づく回帰係数によって特徴づけ られるので、本システムは、測定された距離および速度のデータの全てではなく 、回帰係数のみを貯蔵すればよい。これによって、オフラインの事故再構成を行 うのに必要な記憶を非常に節約することができる。 図３を参照しながら、以下に本発明における使用に適宜なリアルタイムでソー ト処理する好ましい適応確率神経網（ＡＰＮＮ）２８を説明する。このＡＰＮＮ には、広くクラスタプロセッサ回路３２と呼ばれている多数の同種のサブユニッ トが含まれている。各クラスタプロセッサ回路は、現在動作中のクラスタプロセ ッサ回路、新たに作動し始めたクラスタプロセッサ回路または非動作クラスタプ ロセッサ回路にソート処理することができる。多数のクラスタプロセッサ回路３ ２の各々は、決定論理回路３４と切換え回路３６とに機能的に連結される。図３ に示されているように、決定論理回路も切換え回路に連結されている。現在動作 中のクラスタプロセッサ回路は、受信した距離および速度のデータに基づいて確 率分布密度関数の推定値信号を生成させそして決定論理回路に供給する。この決 定論理回路は、決定アドレス信号を生成し、そして切換え回路に供給し、切換え 回路は、（新しい相対的な距離および速度のデータに対応する）現在割り当てら れていない入力パラメータ信号３８を、この現在割り当てられていなル、入力パ ラメータ信号に最もぴったりと適合する相対的な距離および速度のデータを含む クラスタプロセッサ回路に向けて送る。 クラスタプロセッサ回路３２の好ましい１実施形態は図４に示されている。ク ラスタプロセッサ回路には多数の直列に接続されたレジスタ４０（すなわち、バ ッファメモリ回路）が含まれている。この直列に接続されたレジスタは、切換え 回路３６によって各クラスタプロセッサ回路に割り当てられた入力パラメータ信 号３８を記憶する役割を有する。クラスタプロセッサ回路内で直列に接続されて いるレジスタの組合せはパルスバッフアメモリ回路４２を形成する。 各クラスタプロセッサ回路３２にはまた、パルスバッファメモリ４２の各レジ スタ４０と、そしてＡＰＮＮとに連結されている多数の処理素子４４とが含まれ る。この構造の結果として、各処理素子は、現在割り当てられていない入力パラ メータ信号３８と、パルスバッファメモリ回路の各レジスタに記憶されている割 り当てられた入力パラメータ信号とを受信する。各処理素子は信号を生成し、そ して各処理素子に機能的に連結されているそれぞれの指数関数回路４６にその信 号を送る。各指数関数回路は、各処理素子の出力信号を受信し、これに関する指 数関数の演算を行い、そして指数関数回路の出力信号を供給する。 クラスタプロセッサ回路３２にはまた、各指数関数回路出力信号を受信するた めに、多数の指数関数回路４６の各々に機能的に連結されている１つの和回路４ ８がある。応答として、和回路は各クラスタプロセッサ回路の出力信号に対応す る１つの出力信号を発生させる。この和回路出力信号は、特定の目標の確率分布 密度関数の推定値と、クラスタプロセッサに記憶されたそれに関連する距離およ び速度とに対応する。確率分布密度関数の推定値が同時に、ＡＰＮＮの現在動作 中のクラスタプロセッサ回路のために計算される。現在割り当てられていない入 力パラメータ信号が、各クラスタプロセッサ回路のパルスバッファメモリ回路４ ２のレジスタ４０内に現在記憶されている割り当てられた入力パラメータ信号群 に適合するか、またはこれに属するかの確率を、上記確率分布密度関数の推定値 信号は示す。 ＡＰＮＮのクラスタプロセッサ回路３２はトランスピュータを用いる並列処理 を利用することもできる。使用できる適宜なトランスピュータは、『インモス社 』製の再構成可能なマルチトランスピュータ、部品番号ＭＴＭ−ＰＣである。 多数のコンパレータを含む、ＡＰＮＮの決定ロジック回路３４は各クラスタプ ロセッサ回路３２の和回路４８に機能的に連結されている。決定ロジック回路は 、各現在動作中のクラスタプロセッサ回路の確率分布密度関数推定値信号を少な くとも第１のしきい値信号に比較する。比較プロセスは現在動作中のクラスタプ ロセッサ回路全てに対して同時に（すなわち、並列に）なされる。比較の結果と して、決定アドレス信号が生成され、そして決定論理回路３４に機能的に連結さ れている切換え回路３６に決定論理回路によって転送される。 決定アドレス信号は、現在割り当てられていない入力パラメータ信号に最もぴ ったりと適合している割り当てられた入力パラメータ信号を現在貯蔵しているク ラスタプロセッサ回路に対応している。決定アドレス信号は現在動作中のどのク ラスタプロセッサ回路も指定することができるし、あるいは現在動作中のクラス タプロセッサ回路がぴったりと適合しないならば、非動作のクラスタプロセッサ 回路を活性化することもできる。現在動作中のクラスタプロセッサ回路がどれも ぴったり適合しない時には、新たに作動するクラスタプロセッサ回路のパルスバ ッファメモリ回路４２が現在の入力パラメータ信号を貯蔵するように、非動作ク ラスタプロセッサ回路の１つが活性化される。切換え回路３６もまた、各クラス タプロセッサ回路のパルスバッファメモリ回路４２に機能的に連結されている。 作動中において、切換え回路３６は、現在割り当てられていない入力パラメータ 信号３８を受信し、そして決定論理回路３４から決定アドレス信号を受信すると 直ちに、この受信された決定アドレス信号によって識別されたパルスバッファメ モリ回路４２に、上記の現在割り当てられていない入力パラメータ信号を転送す る。 ＡＰＮＮの好ましい１実施形態には、現在割り当てられていない入力パラメー タ信号を受信するために切換え回路３６に機能的に連結されている記憶レジスタ 回路５０が含まれている。切換え回路は、ＡＰＮＮにより用いられている現行の ソート処理法によっては適宜にソート処理することができない入力パラメータ信 号を記憶レジスタ回路に効果的に転送する。現在割り当てられていない入力パラ メータ信号を記憶レジスタ回路に割り当てることは、第１のしきい値信号より小 さくかつ第２のしきい値信号より大きい、各クラスタプロセッサ回路の確率分布 密度関数推定値信号に対応する。入力パラメータ信号は未来の分析、処理および ソート処理の可能性のために記憶レジスタ回路に保管される。 以下に、目標予測および衝突警報システムに使用されるリアルタイムの適応確 率神経網（ＡＰＮＮ）の動作が説明される。最初、各クラスタプロセッサ回路３ ２のパルスバッファメモリ回路４２のレジスタ４０は空であり、そしていかなる 入力パラメータ信号も収納されていない。ソート処理を効果的にするためにシス テム動作の開始時に事前訓練データをレジスタに供給する必要がないように、Ａ ＰＮＮは設計されている。ＡＰＮＮシステムは、現在割り当てられていない入力 パラメータ信号３８がこのシステムに導入されるにしたがって、それ自身のソー ト処理群を展開するように作動する。ソート処理群は、クラスタプロセッサ回路 間における内部競合によって形成される。現在動作中のクラスタプロセッサ回路 の各々はそれぞれ、受信された異なるタイプの入力パラメータ信号に対応してい る異なるソート処理群を表している。もし現在動作中の各クラスタプロセッサの 計算された確率分布密度関数の推定値信号が少なくとも第１のしきい値信号より 小さければ、その時現在割り当てられていない入力パラメータ信号と、現在動作 中のクラスタプロセッサ回路に記憶されている割り当てられた入力パラメータ信 号とには適合はない。したがって、現在の入力パラメータ信号をソート処理する ために新たに作動するクラスタプロセッサ回路を作るために、以前の非動作クラ スタプロセッサ回路が活性化されるであろう。 ＡＰＮＮに導入される入力パラメータ信号３８は、測定されたデータの集まり を表すことができる。この好ましい実施例では、入力パラメータ信号は一連の信 号パラメータ（ｘ）によって表される。この場合、このパラメータは、 ｘ＝〔目標の相対的距離、目標の相対的速度］ の式で表される。 最初、このシステムが活性化されるとき、多数のクラスタプロセッサ回路のう ち第１のクラスタプロセッサ回路のみが「現在動作中」なのである。ＡＰＮＮ内 の他のクラスタプロセッサ回路全ては、「非動作」である。ＡＰＮＮシステムは 、第１の入力パラメータ信号を受信しそしてこれを現在作動中の第１のクラスタ プロセッサ回路に供給することによって、初期化される。第１の入力パラメータ 信号がＡＰＮＮシステムに導入されると、この信号は現在動作中の第１のクラス タプロセッサ回路の各処理素子４４に供給される。次ぎに、処理素子と、指数関 数回路とそして和回路との組み合わされた効果によって、確率分布密度関数推定 値信号が現在動作中の第１のクラスタプロセッサ回路内に生成される。したがっ て、第１の入力パラメータ信号に対応する確率分布密度関数推定値信号が、現在 動作中の第１のクラスタプロセッサ回路の和回路によって供給される。 確率分布密度関数の推定値信号は以下の式、すなわち にしたがって生成される。 但し、この式において Ｐｒ＝確率分布密度関数の推定値 ｘ＝現在の入力パラメータ信号 ｗ＝現在はパルスバッファのレジスタ内に記憶されている、以前の入力 パラメータ信号 ｉ＝エミッタ群またはビン数に対応するクラスタプロセッサ数 ｊ＝分析される現在の入力パラメータ信号 ＳＩＧＭＡ＝確率分布密度関数の標準偏差を表す補正係数（システムの操作員に よる一定の集合） Ｍ＝入力データ信号に含まれているパラメータの総数（すなわち、距離 、速度など） ＥＸＰ＝指数関数 確率分布密度関数の推定値信号は以下のように、現在動作中の第１のクラスタ プロセッサ回路によって生成される。ソート処理される現在割り当てられていな い入力パラメータ信号は受信され、そして第１のクラスタプロセッサ回路の各処 理素子４４に供給される。各処理素子は以下の式、すなわち のための数値を決定する。 上記の数式は、パルスバッファメモリ回路４２のレジスタ４０の中に記憶され ている割り当てられた入力パラメータ信号の各パラメータを現在割り当てられて いない入力パラメータ信号から減算することに関連している。現在割り当てられ ていない入力パラメータ信号はＡＰＮＮシステムに供給された第１のデータ信号 であるので、パルスバッファメモリ回路の直列に接続されているレジスタには信 号は全く貯蔵されてはいない。パルスバッファメモリ回路内に貯蔵されたデータ がないことを明らかにするために、上記数式のための数値が生成されるように、 直列に接続された各レジスタから各処理素子に論理ゼロが送られる。レジスタ内 に貯蔵されている入力パラメータ信号（ここではそれは論理ゼロである）と現在 割り当てられていない入力パラメータ信号との差は次ぎに二乗され、そしてＳｉ ｇｍａ²で除せられるが、この場合Ｓｉｇｍａは一定の値である。その結果得ら れた値は指数関数回路４６に供給され、この回路は指数関数の演算を行い、そし て和回路４８に供給される信号を発生させる。 この和回路４８は各指数関数回路４６の出力信号を合成する。各クラスタプロ セッサ回路の出力信号に対応する和回路の出力信号は、現在割り当てられていな い入力パラメータ信号が各クラスタプロセッサ回路のパルスバッファメモリ回路 に貯蔵されている割り当てられた入力パラメータ信号に適合するかどうかの確率 または確度の尺度になる。例えば、８０％の確率分布密度関数推定値信号は、現 在割り当てられていない入力パラメータ信号に正確に適合する確率が高いことを 示す。しかしながら、１０％の確率分布密度関数推定値信号は、現在割り当てら れていない入力パラメータ信号とこれに対応するクラスタプロセッサ回路とにと って決定的な不適合を示す。 決定論理回路３４には少なくとも第１のしきい値信号が含まれる。この決定論 理回路は現在動作中の第１のクラスタプロセッサ回路の確率分布密度関数の推定 値信号を受信し、そしてこれを第１のしきい値信号と比較する。決定論理回路の 比較によって、現在割り当てられていない入力パラメータ信号が現在動作中の第 １のクラスタプロセッサ回路内に貯蔵されるべきか、または非動作クラスタプロ ッセサ回路が現在割り当てられていない入力パラメータ信号を貯蔵するために活 性化されるべきかが決定される。新たに動作するクラスタプロセッサ回路は受信 された入力パラメータ信号の新しいソート処理分類を表す。この好ましい実施例 では、２つのしきい値信号が用いられる。それらは７０％および１０％のしきい 値信号である。現在動作中の第１のクラスタプロセッサ回路のための確率分布密 度関数推定値信号は少なくとも７０％のしきい値信号に等しく、したがって現在 割り当てられていない入力パラメータ信号は現在動作中の第１のクラスタプロセ ッサ回路内に貯蔵されることになろう。故に、現在動作中の第１のクラスタプロ セッサ回路の確率分布密度関数の推定値信号を、７０％と１０％とのしきい値信 号と比較した後に、決定論理回路は決定アドレス信号を生成させ、そしてこれを 現在動作中の第１のクラスタプロセッサ回路に相当する切換え回路３６に供給す る。現在割り当てられていない入力パラメータ信号を一時記憶のためにパルスバ ッファメモリ回路４２の第１のレジスタに転送するように、決定アドレス信号は 切換え回路を導く。 もし現在動作中の第１のクラスタプロセッサ回路の確率分布密度関数推定値が 最大限、しきい値信号の１０％であるならば、その時決定アドレス信号が発信さ れて、以前の非動作クラスタプロセッサ回路を活性化するように切換え回路３６ に指示する。以前の非動作クラスタプロセッサ回路はこの時点から新たに作動し 始めるクラスタプロセッサ回路と呼ばれる。切換え回路はそれから、一時記憶の ために新たに作動し始めるクラスタプロセッサ回路のパルスバッファメモリ回路 の第１のレジスタに、現在割り当てられていない入力パラメータ信号を転送する 。新たに作動し始めるクラスタプロセッサ回路の活性化は、ＡＰＮＮシステムに より受信された新しいタイプの入力パラメータ信号に対応する。 現在動作中の第１のクラスタプロセッサ回路によって生成された確率分布密度 関数推定値信号が、しきい値信号の１０％より大きくかつ７０％より小さい場合 、異なる決定アドレス信号が決定論理回路３４によって切換え回路３６に転送さ れる。この決定アドレス信号は、現在割り当てられていない入力パラメータ信号 を記憶レジスタ回路５０に割り当てるように切換え回路に指示する。記憶レジス タ回路に記憶されている入力パラメータ信号は、後にＡＰＮＮシステムがこの記 憶された入力パラメータ信号をより詳細に分析できるように保管される。記憶レ ジスタ回路に記憶されている入力パラメータ信号は、確率分布密度関数推定値信 号の次の計算には用いられない。もし望みなら、記憶レジスタ回路に貯蔵された 割り当てられていない入力パラメータ信号はインターリービング解除と呼ばれる 第２水準の分析を行うことができる。データは、インターリーブ解除された後、 貯蔵可能になり、そして現在動作中のあるいは新たに作動し始めるクラスタプロ セッサ回路に貯蔵される。 リアルタイム適応確率神経網は、１０百万／秒を超える速度で信号をソート処 理することができるので、有利である。それは、ＡＰＮＮシステムがリアルタイ ム応答が可能な並列処理を用いて出力信号を生成しているので、可能なのである 。 再び図１とそして図５、６および７とを参照しながら、本発明の目標トラッカ ー回路３０を以下に説明する。上述のように、目標トラッカー回路３０は、各目 標の相対的な距離および速度に関するデータを表すＡＰＮＮからの信号を受信す るように、ＡＰＮＮ２８に連結されている。しかしながら、この目標トラカー回 路はまた直接、速度および距離検出器回路２２、フーリエ変換回路２０、信号受 信器１２またはこれらの間のいかなる構成要素にも連結される得る。この目標ト ラカー回路には、多数の直接的最小二乗法決定回路５２と、多数のカルマンフィ ルタ回路５４（すなわち、再帰的最小二乗法決定回路）とが含まれることが好ま しく、この場合多数の直接的最小二乗法決定回路のうちの１つと、多数のカルマ ンフィルタ回路のうちの１つがＡＰＮＮの各クラスタプロセッサ回路に連結され ている。簡略化のために、各図には１つの目標トラカー回路のみが示されている 。 次ぎに図５を参照しながら、目標トラッカー回路の直接的最小二乗法決定回路 の好ましい態様を説明することにする。この直接的最小二乗法決定回路は、追跡 される目標の少なくとも最初の３つのデータサンプルを表すＡＰＮＮ２８から信 号を受信し、そして以下の一次回帰方程式、すなわち を解くパラメータ（回帰係数ａ，ｂ，ｃ）を表す出力信号を生成する。 上記式で、「ｙ」は目標の相対的速度であり、「ｘ」は目標の相対的距離であ り、そして「ｖ」はこのシステムの測定誤差である。 一次回帰方程式は以下のようなマトリックスの形態、すなわち により表すことができる。 上記式で、 ＸはＮ個の速度マトリックスごとに３、 Ｙは１つの速度ベクトルごとにＮ、 Ｖは１つの誤差ベクトルごとにＮ、 Ｂは未知の係数（ａ，ｂ，ｃ）の集合であり、そしてＮはデータサンプルの数で ある。 項Ｘ、Ｙ、ＶおよびＢは以下のマトリックス、すなわち によって表すことができる。 上記マトリックス式を考慮して、本発明のシステムおよび方法は、二乗誤差の 和が最小になるようなＢすなわち未知の係数（ａ，ｂ，ｃ）の集合を発見するよ うに設計されている。これは、以下の式、すなわち を用いて行うことができる。 この式で、Ｖ’はＶの転置マトリックスである。直接的最小二乗解は、Ｂの各構 成要素に関するＪの導関数をゼロに設定することによって、見出される。すなわ ち この式によって、回帰係数ａ，ｂ，ｃの最適の推定が行われるが、これらの係数 は、以下のマトリックスの積、すなわち によって得られる。 この式で、 Ｘは相対的な速度のマトリックス、 Ｘ’はＸの転置マトリックス、 Ｙは相対的距離のマトリックス、 ｉｎｖ（Ｘ′Ｘ）はマトリックスの積Ｘ’Ｘの逆マトリックスであり、そしてＢ は回帰係数の転置マトリックスである。 上記信号およびマトリックスの操作を実施するために、そして上記において識 別された回帰パラメータを決定するために、直接的最小二乗法決定回路５２には ベクトル決定回路５６とマトリックス決定回路５８とが含まれる。このベクトル 決定回路は、追跡される目標の少なくとも３つの相対的速度データサンプル（ｙ ）を表すＡＰＮＮからの信号を受信する。これに応答して、ベクトル決定回路は 、以下の式、すなわち のような３つの相対的速度データサンプルから成るベクトルＹ（Ｎｘ１マトリッ クス）に対応する出力信号を生成する。 また、ＡＰＮＮから追跡されている目標の少なくとも３つの相対的距離データ サンプル（Ｘ）を表すＡＰＮＮからの信号を受信するために、マトリックス決定 回路５８は機能的にＡＰＮＮに連結されている。マトリックス決定回路は受信さ れた信号を処理し、そして３×Ｎ個のマトリックス（Ｘ）を表す信号を生成する が、このマトリックスでは、マトリックスの第１のカラムは全て１であり、マト リックスの第２のカラムは測定された個々の距離のサンプルデータ（目標のｘ₁ ，ｘ₂．．．ｘ_n）に対応し、そして最後のカラムはＮ＝３の場合では、以下のよ うな個々の各距離サンプルデータの二乗に相当する。すなわち、 直接的最小二乗法決定回路はまた、マトリックス決定回路５８の出力ポートに 機能的に連結されているマトリックス転置回路６０を含む。このマトリックス転 置回路はマトリックス決定回路の出力信号を受信し、そして以下のような３×３ 距離マトリックスＸのマトリックス転置関数、すなわち に対応する信号を生成する。 マトリックス転置回路の出力信号（Ｘ’）を受信するために、このマトリック ス転置回路に第１のミクサ回路６２が機能的に連結される。第１のミクサ回路は また、マトリックス決定回路の出力信号（Ｘ）を受信するために、マトリックス 決定回路の出力ポートに機能的に連結されている。第１のミクサ回路は、第１の ミクサ出力信号を供給するために、マトリックス決定回路出力信号と転置マトリ ックス回路出力信号とを効果的に合成する。第１のミクサ出力信号（Ｘ’，Ｘ） は、以下の式、すなわち のように、マトリックス決定回路によって生成された３×３距離マトリックス（ Ｘ）と、転置マトリックス回路によって生成された３×３マトリックス（Ｘ’） とのマトリックス積を表す。 マトリックス転置回路６０はまた、第２のミクサ回路６４にも機能的に連結さ れている。第２のミクサ回路はベクトル決定回路５６の出力ポートに連結されて いる。ベクトル決定回路の出力信号（Ｙ）は、転置マトリックス回路の出力信号 （Ｘ’）と共に、それぞれの第１および第２の入力信号として第２のミクサ回路 に供給される。第２のミクサ回路は、第１と第２の入力信号を合成し、そしてベ クトル決定回路によって供給された相対的速度ベクトル（Ｙ）と、マトリックス 転置回路によって供給された相対的距離転置マトリックス（Ｘ’）とのマトリッ クス積を表す第２のミクサ回路出力信号を供給する。特に、第２のミクサ出力信 号（Ｘ’Ｙ）は以下のような式、すなわち において３×１ベクトルを表す。 本発明の好ましい１実施例において、直接的最小二乗法決定回路５２にはまた 、第１のミクサ回路６２に機能的に連結されている逆マトリックス決定回路６６ が含まれる。この逆マトリックス決定回路は第１のミクサ回路出力信号（Ｘ’Ｘ ）を受信し、そして第１のミクサ回路によって供給されたマトリックス逆関数に 対応する逆マトリックス決定回路出力信号〔ｉｎｖ（Ｘ’Ｘ）〕を供給する。逆 決定回路出力信号を受信する第３のミクサ回路６８が、この逆決定回路に機能的 に連結されている。第２のミクサ回路出力信号（Ｘ’Ｙ）を受信するために、第 ３のミクサ回路はまた第２のミクサ回路６４に機能的に連結されている。これに 供給された２つの信号に応答して、（直接的最小二乗法決定回路に対応する）初 期回帰係数信号Ｂ_Oが第３のミクサ回路によって供給される。直接的最小二乗法 決定回路の出力信号は、係数ａ、ｂおよびｃに対応する初期回帰係数ベクトルＢ を表す。直接的最小二乗法決定回路によって生成される回帰係数信号は、追跡さ れる目標の相対的な距離と速度との二次またはより高次の関係に対応する。 図６を参照すると、本発明の目標トラッカー回路にはまた、ＡＰＮＮ２８と直 接的最小二乗法決定回路５２との双方に連結されているカルマンフィルタ回路５ ４が含まれている。本発明の好ましい１実施例においては、カルマンフィルタは 初期において、監視される目標の少なくとも４つの相対的速度および距離のデー タサンプルを表すＡＰＮＮからの信号を受信する。カルマンフィルタ回路はまた 初期において、（初期回帰係数信号Ｂ_Oに対応する）直接的最小二乗法決定回路 出力信号を、入力信号として受信する。これに応答して、現在の回帰係数信号Ｂ nを供給するために、カルマンフィルタ回路は、第４の相対的距離および速度デ ータサンプルに基づいて初期回帰係数信号（Ｂ_O）を更新する。特に、逐次的な 相対的距離および速度のデータサンプルがそれぞれ測定されそして供給された後 に、カルマンフィルタは回帰係数信号を反復して更新する。更新された回帰係数 （ａ，ｂ，ｃ）Ｂ_nを計算する方法は、以下の式、すなわち によって定義される。 但し、この式において、 Ｂ_n-1は以前の回帰係数信号であり、 Ｋ_nは現在のフィルタ利得信号であり、 Ｙ_nは現在の相対的速度サンプルデータのマトリックス信号であり、 Ｈ_n は現在の相対的距離サンプルデータのベクトル信号で、 Ｈ_n ^tはＨのマトリックス転置であり、 そして、 Ｋ_n＝Ｐ_n-1Ｈ_nＣ_n Ｃ_n＝〔Ｈ_n ^tＰ_nＨ_n＋１〕^-1 Ｐ_n＝〔１−Ｋ_nＨ_n-1 ^t〕Ｐ_n-1 そしてまた、 Ｃ_nはスケーラ数であり、そして Ｐ_nは分散マトリックス信号である。 図６を参照しながら、本発明にしたがって用いられるカルマンフィルタ回路５ ４の好ましい形態を以下に説明する。各カルマンフィルタ回路には、監視される 目標の少なくとも４つの相対的距離データサンプル（Ｘ）に対応するＡＰＮＮか らの信号を受信するために、ＡＰＮＮ２８に連結されている入力ポートを有する 再帰的ベクトル決定回路７０が含まれる。この再帰的ベクトル決定回路もまた、 少なくとも２つの出力ポートを有している。ＡＰＮＮから受信された信号に応答 して、再帰的ベクトル決定回路は、追跡される目標の少なくとも４つの相対的距 離データサンプルから成る１つのベクトルを以下の式、すなわち によって表す第１の出力信号（Ｈ_N）を生成する。この再帰的ベクトル決定回路 はまた、以下の式、すなわち のように第１の出力信号の転置関数を表す第２の出力信号（Ｈ_N ^t）を生成する。 少なくとも２つの入力ポートと１つの出力ポートとを有する第１の再帰的ミク サ回路７２が再帰的ベクトル決定回路７０の出力ポートに連結されている。この 第１の再帰的ミクサ回路は１つの入力ポートにおいて再帰的ベクトル決定回路の 第２の出力信号（Ｈ_N ^t）を受信する。第１の再帰的ミクサ回路の第２の入力ポー トは、スイッチ７４を介して、カルマンフィルタ回路５４の出力ポートと直接的 最小二乗法決定回路５２の出力ポートとの双方に連結されている。スイッチ７４ を介した連結の結果、第１の再帰的ミクサ回路７２は計算された回帰係数（Ｂ_{N- 1} ）の直前の集合を受信し、この回帰係数は、直接的最小二乗法決定回路により 生成された初期回帰係数（Ｂ_O）であるか、またはカルマンフィルタ回路の出力 信号（Ｂ_N）のいずれかであり得る。第１の再帰的ミクサ回路７２は、第１の再 帰的ミクサ回路（Ｈ_N ^t）の第２の出力信号と回帰係数（Ｂ_N-1）とのマトリック ス積に対応する出力信号（Ｈ_N ^tＢ_N-1）を供給する。回帰係数信号は以下の式、 すなわち によって表され、そして第１の再帰的マトリックス出力信号は以下の式、すなわ ち によって表される。 本発明の好ましい１実施例では、スイッチ７４は単極双投接点（ＳＰＤＴ）ス イッチであることが好ましく、このスイッチは、カルマンフィルタ回路の第１の 反復時には、初期回帰係数Ｂを受信するため直接的最小二乗法決定回路の出力に 第１の再帰的ミクサ回路を連結させる。しかしながら、各逐次反復に対しては、 新しく測定された相対的速度および距離のデータサンプルに基づく修正のために 直前の回帰係数信号（Ｂ_N-1）が供給されるように、ＳＰＤＴスイッチ７４はカ ルマンフィルタ回路の出力ポートに第１のミクサ回路７２を機能的に連結する。 カルマンフィルタ回路５４にはまた、少なくとも２つの入力ポートと１つの出 力ポートとを有する第１の再帰的コンバイナ回路７５が含まれている。第１の再 帰的コンバイナ回路は、以下の式、すなわち によって表される、追跡される目標の少なくとも４つの相対的速度データサンプ ル（ｙ）に対応する信号を受信するために、ＡＰＮＮ２８に機能的に連結されて いる。 第１の再帰的コンバイナ回路７５はまた第１の再帰的ミクサ回路７２に機能的 に連結され、そして第２の入力ポートにおいて第１の再帰的ミクサ回路の出力信 号（Ｈ_N ^tＢ_N-1）を受信する。２つの入力信号に応答して、第１の再帰的コンバ イナ回路は、相対的速度データ信号から第１の再帰的ミクサ回路の出力信号を効 果的に減じ、そしてその出力ポートにおいて以下の式、すなわち によって表される第１の再帰的コンバイナ回路信号（ｙ_N−Ｈ_N ^tＢ_N-1）を供給す る。 ベクトル決定回路７０に機能的に、処理回路７６が連結されている。この処理 回路はベクトル決定回路の第１の出力信号（Ｈ_N）を受信し、そして監視されて いる目標の以前の位置とその現在の位置との差を表す利得（スケーリング）係数 である処理回路信号（Ｋ_N）を生成する。図７に示されているように、処理回路 には再帰的スケーラ決定回路７８と、再帰的利得決定回路８０と、再帰的分散マ トリックス決定回路８２と、そして遅延回路８４とが含まれることが好ましい。 図７を参照しながら、以下に処理回路７６を説明することにする。この処理回 路には、再帰的ベクトル決定回路７０に機能的に連結されている再帰的スケーラ 決定回路７８が含まれていることが好ましい。再帰的スケーラ決定回路にば、３ つの入力ポートと１つの出力ポートとを有するスケーラミクサ回路８６が含まれ る。スケーラミクサ回路は、第１の入力ポートにおいてベクトル決定回路出力信 号（Ｈ_N）を受信することが好ましい。ベクトル決定回路の出力にはまた、スケ ーラ転置回路８８が連結されており、この回路はベクトル決定回路の出力信号Ｈ_N を受信し、そしてこのベクトル決定回路出力信号の転置関数を表すスケーラ転 置回路出力信号Ｈ_N ^tを生成する。代替として、再帰的スケーラミクサ回路は、再 帰的マトリックス決定回路から直接的に、再帰的ベクトル決定転置回路出力信号 Ｈ_N ^tを受信することができる。 スケーラミクサ回路８６はまた、単極双投（ＳＰＤＴ）スイッチ８９を介して 、逆決定回路５２と再帰的分散マトリックス決定回路８２とに機能的に連結され ている。分散マトリックス決定回路への連結によって、当該システムに供給され た新しい相対的距離（ｘ）および速度（ｙ）に基づき、処理回路に生成された信 号を更新するフィードバックループが効果的に供給される。スケーラミクサ回路 ８６は、第１の反復の間、直接的最小二乗法決定回路５２の逆決定回路から信号 Ｐ_N-1を受信する。したがって、各逐次反復においては、スケーラマトリックス 回路は第３の入力ポートにおいて、分散マトリックス発生器回路の出力を受信し 、そしてスケーラミクサ回路出力信号Ｃ_N ^-1を生成する。 スケーラミクサ回路に、少なくとも２つの入力ポートと１つの出力ポートとを 有するスケーラコンバイナ回路が連結されている。このスケーラコンバイナ回路 は、第１の入力ポートにおいてスケーラミクサ出力信号と、そして第２の入力ボ ートにおいて電圧源９１によって生成されることが好ましい「１」に相当する信 号とを受信する。これに応答して、スケーラコンバイナ回路は、スケーラミクサ 出力信号と電圧源出力信号とを合成し、そして１つの出力信号を生成する。 このスケーラコンバイナ回路９０に、スケーラ逆決定回路９２が連結されてい る。スケーラ逆決定回路は、スケーラコンバイナ出力信号を受信し、そして以下 の式、すなわち によって表されるスケーラ決定回路出力信号（Ｃ_N）に対応する逆決定回路出力 信号を生成する。 図７に示されているように、処理回路７６にはまた、スケーラ決定回路７８の 出力ポートに機能的に連結されている再帰的利得決定回路８０が含まれる。本発 明の好ましい１実施例では、この再帰的利得決定回路には、少なくとも３つの入 力ポートと１つの出力ポートとを有するミクサ回路９４が含まれる。ミキサ回路 の第１の入力ポートは、分散マトリックス発生器回路の出力信号（Ｐ_N-1）を受 信するために、ＳＰＤＴスイッチ８９に連結され、ミクサ回路の第２の入力ポー トは、利得決定回路の出力信号（Ｃ_N）を受信するために、逆決定回路９２に連 結され、そしてミクサ回路の第３の入力ポートは、ベクトル決定回路の出力信号 （Ｈ_N）を受信するために、再帰的ベクトル決定回路の出力信号（Ｈ_N）に連結さ れていることが、好ましい。これらの入力信号に応答して、利得ミクサ回路９４ は、監視されている目標の以前の位置とその現在の位置との差を表す利得決定回 路出力信号（Ｋ_N）に対応する出力信号を生成する。この決定回路出力信号（Ｋ_N ）は以下の式、すなわち で表される。 利得決定回路８０の出力ポートに分散マトリックス発生器回路が機能的に連結 されている。本発明の好ましい１実施例では、この分散マトリックス発生器回路 には、少なくとも２つの入力ポートと１つの出力ポートとを有する分散ミクサ回 路９６が含まれる。第１の分散ミクサ回路の第１の入力ボートは利得決定回路８ ０の出力ボートに連結され、そして第２の入力ポートは、スケーラ転置回路の出 力信号（Ｈ_N ^t）を受信するために、スケーラ転置回路に連結されていることが好 ましい。受信されたこれらの入力信号に応答して、第１の分散ミクサ回路９６は ２つの入力信号を合成し、そしてその出力ポートにおいて第１の分散ミクサ回路 の出力信号（Ｋ_NＨ_N ^t）を供給する。 第１の分散ミクサ回路の出力ポートに、第１と第２の入力ポートと１つの出力 ポートとを有する分散コンバイナ回路９８が機能的に連結されている。この分散 コンバイナ回路の第１の入力ポートは、第１の分散ミクサ回路出力信号（Ｋ_NＨ_N ^t ）を受信するが、分散コンバイナ回路の第２の入力ポートは、「１」に相当す る電圧源９１の出力信号を受信する。これに応答して、分散コンバイナ回路出力 信号（１−Ｋ_NＨ_N ^t）を供給するために、分散コンバイナ回路は効果的に、第２ の入力ポートにおいて受信された信号を分散ミクサ回路の出力信号の負の表示と 合成する。 分散コンバイナ回路９８の出力ポートに、少なくとも２つの入力ポートと１つ の出力ポートとを有する第２の分散ミクサ回路１００が、機能的に連結されてい る。第２の分散ミクサ回路の第１の入力ポートは、分散コンバイナ回路出力信号 （１−Ｋ_NＨ_N ^t）を受信するために、分散コンバイナ回路の出力ポートに連結さ れ、そして第２の分散ミクサ回路の第２の入力ポートは、分散マトリックス発生 器回路の出力信号（Ｐ_N-1 ）を受信するために、ＳＰＤＴスイッチ８９に連結さ れることが好ましい。第２の分散ミクサ回路は、これに供給される２つの信号 を合成し、そして以下の式、すなわち によって表される分散マトリックス決定回路出力信号（Ｐ_N）に対応する第２の 分散ミクサ回路出力信号を供給する。 本発明の好ましいこの実施例では、処理回路７６はまた、分散マトリックス発 生器回路出力信号（Ｐ_N）を受信するために、第２の分散ミクサ回路の出力に機 能的に連結されている遅延回路８４を含む。直前の反復の分散マトリックス発生 器回路出力信号（Ｐ_N-1）が次の反復の間でも利用できるように、スケーラ発生 器回路７８と、利得決定回路８０とそして分散マトリックス発生器回路８２とに 対する分散マトリックス発生器回路出力信号（Ｐ_N）の提示を、遅延回路は効果 的に遅らせる。 図６に再度戻ると、カルマンフィルタ回路は更に第２の再帰的ミクサ回路１０ ２を含む。この第２の再帰的ミクサ回路は少なくとも２つの入力ポートと１つの 出力ポートとを有することが好ましい。第２の再帰的ミクサ回路の第１と第２の 入力ポートはそれぞれ、第１の再帰的コンバイナ回路７５の出力ポートとそして 処理回路７６の出力ポートとに機能的に連結されている。第２の再帰的ミクサ回 路は、第１の再帰的コンバイナ回路出力信号（Ｙ_N−Ｈ_N ^tＢ_N-1）と利得決定回路 出力信号Ｋ_Nとを受信する。これに応答して、第２の再帰的ミクサ回路は、これ に供給された複数の信号を合成し、そして最も新しい速度および距離のサンプル 値信号に基づいて、回帰係数（Ｂ_N-1）の以前の集合の調整または補正を示す第 ２の再帰的ミクサ回路の出力信号〔Ｋ_N（Ｙ_N−Ｈ_N ^tＢ_N-1）〕を生成する。 カルマンフィルタには、少なくとも２つの入力ポートを有する第２の再帰的コ ンバイナ回路１０４が含まれていることが好ましい。第２の再帰的コンバイナ回 路の第１の入力ポートは第２の再帰的ミクサ回路１０２に連結されるが、第２の 入力ポートは、第１の再帰的ミクサ回路７２に遅廷信号（Ｂ_N-1）を供給するた めに、遅延回路１０６を介して第２の再帰的コンバイナ回路とそしてスイッチ７ ４とに連結される。第２の再帰的コンバイナ回路出力信号は、監視されている目 標の相対的距離および速度の関係を特徴づける二次またはより高次の多項式の回 帰係数の予測値を表す信号（Ｂ_N）を供給する。第２の再帰的コンバイナ回路の 出力信号は、対応する目標の運動を後日再構成するために、後にデータレコーダ ３１に供給することができる。 衝突防止のために、ある領域における物体の動きを検知しかつ追跡するのため の装置の動作を以下に説明する。第１と第２の検知信号は第１と第２の信号発生 器６、８内で生成され、そして信号発信器４に供給されることが好ましい。信号 発信器は、車両に近接する空間域への発信のために信号をアンテナ１０に供給す る前に、第１と第２の検知信号を増幅し、処理し、そして合成することができる 。信号発信器４は、変調または多重化によって第１と第２の検知信号を合成する ことが好ましい。典型的には、アンテナによって発信される検知信号は、方位角 で約４°の視界と、仰角で約５°の視界を有している。 送信の後、上述のように実質的に異なる周波数を有している第１と第２の検知 信号は、視界内における物体（すなわち、目標）から少なくとも部分的に反射さ れる。これらの物体には、他の車両、動物、道路の障害物、橋台などが含まれる 。もしある物体が本システムの視界内にあれば、少なくとも信号の一部が反射さ れてアンテナ１０に戻り、このアンテナは受信された検知信号を信号受信器２に 供給する。スイッチは第１の検知信号を第２の検知信号から分離し、そしてこの スイッチの各出力ポートに各検知信号を供給するように設計されていることが好 ましい。 第１と第２の検知信号に対応する、２つのスイッチ出力信号（すなわち、第１ と第２の物体パラメータ信号）は、騒音および望ましくない信号成分を取り除く ためにスイッチ１４によってローパスフィルタに供給される。ローパスフィルタ によって供給された信号は、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１８に送られ 、この変換器は連続無線周波数（ｒｆ）信号をデジタル信号（すなわち、連続ｒ ｆ信号のデジタル化された形態）に変換する。第１と第２のＡ／Ｄ変換器デジタ ル出力信号はその後、フーリエ変換回路２０に供給され、この回路は時間領域信 号（第１と第２の物体パラメータ信号に対応する受信された第１と第２の検出信 号）を各周波数領域信号に変換する。監視されている物体の速度および距離は、 周波数領域信号から、速度および距離ファインダ回路２２によってそれぞれ決定 され、この回路は第１と第２の物体パラメータ信号の１つのピーク振幅を識別し 、第１と第２の物体パラメータ信号間の差を決定する。 その後、速度および距離ファインダ回路の出力信号は適応確率神経網（ＡＰＮ Ｎ）２８に供給される。ＡＰＮＮは、新しいデータサンプル（速度および距離デ ータ）が以前のデータサンプルと適宜に関連しているか、またはこの新しいデー タサンプルが本システムの視界内における新しい物体に対応しているかどうかを 決定する。ＡＰＮＮを利用することによって、目標の速度と距離との傾向を追跡 するために、以前の速度と距離のデータに基づいてアンテナの視界にある物体に 対応する新しい幾つかのデータサンプル（速度と距離のデータ）を関連させるこ とが可能である。したがって、ある物体が次第に当該車両から遠ざかっておりそ の故に衝突の脅威が減少しているか、またはある物体が次第に当該車両に向かっ て移動しており故に衝突の危険性が増大しているか、または相対的速度がゼロで あるので当該車両と目標との距離は一定であって、したがって衝突の危険性は不 変であるかどうかを決定することが可能になる。 ＡＰＮＮは、データサンプルが目標予測および衝突警報システムに供給される とすぐに、本システムの視界内の目標の以前の位置に基づいて、現在のデータサ ンプルをソート処理する。特に、ＡＰＮＮはサンプルデータ、すなわちある特定 の目標に関連している可能性のあるサンプルデータ群（相対的距離および速度の データ）を分析し、そしてＡＰＮＮの対応するクラスタプロセッサに相対的な距 離および速度のデータを割り当てる。 各クラスタプロセッサの出力は多数の目標トラッカー回路３０の１つに連結さ れることが好ましい。各目標トラッカー回路は、ＡＰＮＮによってソート処理さ れ対応するクラスタプロセッサに送られた各目標の相対的な速度および距離デー タを受信する。対応する目標の新しいサンプルデータと以前に受信されたサンプ ルデータに基づいて、目標トラッカーは、追跡されている各目標に対して回帰係 数に対応する回帰係数信号を生成する。この回帰係数信号は、本システムによっ て追跡されている目標の相対的な距離と速度との関係を定める多項式の係数に対 応する。 本発明の好ましい１実施例において、目標トラッカー回路３０は直接的最小二 乗法決定回路５２と、ＡＰＮＮの各クラスタプロセッサの出力ポートに連結され ているカルマンフィルタ回路５４とを含む。少なくとも１つの目標の少なくとも ３つのデータサンプルがＡＰＮＮによってソート処理されない限り、この目標ト ラッカー回路は活性化されない。ＡＰＮＮが一旦、特定の目標に対応する３つの データサンプルを受信しそしてソート処理したならば、この３つのデータサンプ ルは目標トラッカー回路の直接的最小二乗法決定回路に供給される。この直接的 最小二乗法決定回路は、３つのデータサンプルと上記一次回帰方程式（ｙ＝ａ＋ ｂｘ＋ｃｘ²＋ｖ）とを利用して、３つのデータサンプルに「最も良好な適合度 」を与える回帰係数の集合（ａ，ｂ，ｃ）を決定する。直接的最小二乗法決定回 路の出力信号（すなわち、回帰係数信号）に対応する回帰係数が一旦決定される と、それぞれの各目標に関して受信された次の各サンプルデータに対して、カル マンフィルタ回路（再帰的最小二乗法決定回路）によって、回帰係数が更新され る。 特定の目標に対応する少なくとも４番目のデータサンプルが受信されそしてＡ ＰＮＮによってソート処理される時、ソート処理されたデータサンプルの集合は 再帰的最小二乗法決定回路に供給され、ここで回帰係数の新しい集合（再帰的最 小二乗法決定回路の出力信号）が、上述の方法を用いて決定される。こうした回 帰係数の新しい集合の決定は、新しいデータサンプルごとに行われる。その結果 、目標の以前の距離および速度を示すより正確な係数と当該目標の未来の運動の より優れた予測とが得られるように、回帰係数は連続的に更新され、そして再予 測される。回帰係数を生成するために、本システムは特定の時間の間、目標の相 対的な運動を作図するために、各データサンプルを貯蔵する必要はない。その代 わりに、相対的速度対相対的距離のチャート作図ためか、またはコンピュータシ ミレーションの再構成のための回帰係数のみを貯蔵する必要があるだけである。 その後、これらの係数は、データレコーダ３１に貯蔵することができ、そして目 標の運動の「オフライン」再構成のために直接的最小二乗法決定回路に供給され る得る。 本発明の目標予測および衝突警報のシステムおよび方法は、本システムの視界 内にある物体を従来のシステムより良く追跡できるシステムを供する。それは、 本発明のシステムが目標の相対的な距離と速度との関係を記述する二次方程式の 回帰係数を計算し、更新し、そして維持するからである。したがって、もしデー タサンプルが処理中に「失われ」たならば（すなわち、雑音または誤計測によっ て）、本システムは、最も近いサンプル採取期間よりも現在の事故発生の可能性 が高くなっているかどうかを車両の運転者に知らせるように、目標の現在と未来 の特性（距離および速度）を予測するために、過去のデータによって計算された 係数を用いた補間を利用することができる。 本発明のシステムは、目標の追跡を続けるために距離と速度のデータを連続的 に受信する必要がないので、従来技術のシステムより優れている。目標が一時的 に本システムの視界から外れても、このシステムはしばらくの間、この特定の目 標の相対的距離と速度とを示す係数を貯蔵し続けるであろう。目標が視界に戻っ た時、本発明は回帰係数を用いて二次方程式を作図することによって未来の時間 中における目標の距離と時間とを補外することができるので、戻ってきた目標を その距離および速度の以前の測定値と関連させることができるであろう。したが って、目標の距離および速度のデータは、従来技術のシステムにおけるように、 簡単に失われることはない。これは、オフライン事故再構成にとって非常に有利 な点である。 本発明の目標予測および衝突警報システムでは、目標の距離および速度のデー タは効果的に保持されるが、個々のデータは重ね書きすることができるので、従 来技術のシステムより優れている。これは、回帰係数が以前の全てのデータを含 み、そして実際の目標の距離および速度のデータに非常に近い近似値を提供する という事実に因るものである。これは、従来技術において必要であった、入力を それぞれ貯蔵するための膨大な記憶装置の要求なしに、実現されている。回帰係 数の使用によって、貯蔵、操作およびオフライン再構成の際に、距離および速度 のデータの圧縮が可能になっている。本発明の幾つかの実施例が例証として、添 付の図面を参照しながら説明されたが、本発明はこうした明確な実施例に限定さ れず、そして本発明の範囲と精神から逸脱することなく、様々な他の変更や修正 が可能であることは、当該技術に熟達している専門家にとっては十分理解される ことであろう。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．車両の回りの空間領域の中の目標を検出するための目標予測・衝突警報シ ステムであって、 ａ）少なくとも第１と第２の検出信号を空間領域に送出し、その少なくとも第 １と第２の検出信号は、その空間領域の中の少なくとも一つの対象物から少なく とも部分的に反射して来て、それにより、少なくとも部分的に反射された第１と 第２の検出信号を発生し、その少なくとも部分的に反射された第１と第２の検出 信号の各々は、前記空間領域の中の少なくとも一つの対象物の少なくとも一つの 特性を示すものである信号送信機と、 ｂ）前記信号発信機に作動的に結合されていて、少なくとも部分的に反射され た第１と第２の検出信号の各々を受信し、その少なくとも部分的に反射された第 １と第２の検出信号の各々は、第１と第２の対象物パラメータ信号に対応してい る信号受信機と、 ｃ）前記信号受信機に作動的に結合されていて、第１と第２の対象物パラメー タ信号の少なくとも一つに応答して、前記空間領域の中の少なくとも一つの対象 物の少なくとも一つの特性の、過去、現在、および未来の値の少なくとも一つの ものを示している回帰パラメータ信号を送出する目標追跡回路、 を含んでいる目標予測・衝突警報システム。 ２．前記信号送信機に作動的に結合されていて少なくとも第１と第２の検出信 号を前記信号発信機に送出する信号発生器をさらに含んでいる、請求項１記載の 目標予測・衝突警報システム。 ３．少なくとも第１と第２の検出信号の各々がそれぞれの周波数を有していて 、第１の検出信号の周波数は第１の検出信号の周波数から実質的に区別されてい る、請求項１記載の目標予測・衝突警報システム。 ４．さらに、信号送信機と信号受信機の少なくとも一つに作動的に結合されて いて、少なくとも第１と第２の検出信号の返信と、第１と第２の対象物パラメー タ信号の受信の少なくとも一つのことを行うアンテナを含んでいる、請求項１記 載の目標予測・衝突警報システム。 ５．前記目標追跡回路が、カルマンフィルター回路を含んでいる、請求項１記 載の目標予測・衝突警報システム。 ６．前記カルマンフィルター回路が、回帰的最小二乗算出回路を含んでいる、 請求項５記載の目標予測・衝突警報システム。 ７．前記カルマンフィルター回路が、 信号受信機に作動的に結合されていて、第２の対象物パラメータ信号に応答し て回帰的ベクトル算出回路出力信号を発生する回帰的ベクトル算出回路と、 該回帰的ベクトル算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算出回 路出力信号および回帰パラメータ信号に応答して、回帰的ベクトル算出回路出力 信号と最初の回帰パラメータ信号を効果的に組み合わせ、第１の回帰的ミキサー 回路出力信号を送出する第１の回帰的ミキサー回路と、 前記第１の回帰的ミキサー回路に作動的に結合されていて、第１の回帰的ミキ サー回路出力信号に応答し、また、信号受信機に作動的に結合されていて、第１ の対象物パラメータ信号に応答し、第１の回帰的ミキサー回路出力信号と第１の 対象物パラメータ信号を効果的に組み合わせ、第１の回帰的コンバイナー回路出 力信号を送出する第１の回帰的コンバイナー回路と、 前記回帰的ベクトル算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ベクトル回路 出力信号に応答して処理回路出力信号を送出する処理回路と、 第１の回帰的コンバイナー回路と前記処理回路に作動的に結合されていて、第 １のコンバイナー回路出力信号と処理回路出力信号に応答すると共にそれらを組 み合わせて信号を送出する第２の回帰的ミキサー回路と、 第２の回帰的ミキサー回路に作動的に結合されていて、第２の回帰的ミキサー 回路出力信号と回帰パラメータ信号に応答すると共にそれらを組み合わせ、前記 カルマンフィルタ回路の出力信号に対応する更新された回帰パラメータ信号を表 わしている信号を送出する第２の回帰的コンバイナー回路、 を含んでいる、請求項５記載の目標予測・衝突警報システム。 ８．第２の回帰的コンバイナー回路の出力ポートに作動的に結合されていて、 更新された回帰パラメータ信号を受信して回帰パラメータ信号を発生し、なお、 第１の回帰的ミキサー回路に作動的に結合されていて、回帰パラメータ信号を、 第１の回帰ミキサー回路と第２の回帰的コンバイナー回路に送出する遅延回路を さらに含んでいる、請求項７記載の目標予測・衝突警報システム。 ９．前記処理回路が、 前記回帰的ベクトル算出回路と作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算出 回路出力信号と遅延された共変行列信号に応答すると共にそれらを組み合わせ、 回帰的スケーラー算出回路出力信号を送出する回帰的スケーラー算出回路と、 前記回帰的スケーラー算出回路に作動的に結合されていて、回帰的スケーラー 算出回路出力信号に応答し、処理回路出力信号に対応する回帰的ゲイン算出回路 出力信号を送出する回帰的ゲイン算出回路と、 回帰的ゲイン算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ゲイン算出回路出力 信号に応答して共変行列算出回路出力信号を送出する共変行列算出回路と、 前記共変行列算出回路に作動的に結合されていて、共変行列算出回路出力信号 に応答し、なお、前記回帰的スケーラー回路に作動的に結合されていて、遅延さ れた共変行列信号を回帰的スケーラー算出回路に効果的に送出する遅延回路 を含んでいる、請求項７記載の目標予測・衝突警報システム。 １０．前記回帰的スケーラー算出回路が、 前記回帰的ベクトル算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算出 回路出力信号に応答してベクトル転置回路出力信号を発生する転置回路と、 前記転置回路に作動的に結合されていて、ベクトル転置回路出力信号に応答し 、なお、回帰的ベクトル算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算 出回路出力信号に応答し、なお、前記遅延回路に結合されていて、遅延された共 変行列信号に応答し、ベクトル転置回路出力信号、回帰的ベクトル算出回路出力 信号、および遅延された共変行列信号を効果的に組み合わせ、スケーラーミキサ ー回路出力信号を発生するスケーラーミキサー回路と、 前記スケーラーミキサー回路に作動的に結合されていて、スケーラーミキサー 回路出力信号に応答し、なお、入力信号としての第２の信号に応答し、スケーラ ーミキサー回路出力信号と第２の信号を効果的に組み合わせ、スケーラーコンバ イナー回路出力信号を送出するスケーラーコンバイナー回路と、 前記スケーラーコンバイナー回路に結合されていて、スケーラーコンバイナー 回路出力信号に応答し、スケーラーコンバイナー回路出力信号に対応する逆算出 回路出力信号を送出する逆算出回路、 を含んでいる、請求項９記載の目標予測・衝突警報システム。 １１．回帰的ゲイン算出回路が、回帰的ゲインミキサー回路、すなわち、転置 回路に作動的に結合されていて、ベクトル転置回路出力信号に応答し、また、逆 算出回路に作動的に結合されていて、回帰的スケーラー算出回路出力信号に応答 し、また、遅延回路に作動的に結合されていて、遅延された共変行列信号に応答 し、ベクトル転置回路出力信号、逆算出回路出力信号、および遅延された共変行 列信号を効果的に混ぜ合わせ、信号ゲインファクタを示すゲインミキサー回路出 力信号を送出する回帰的ゲインミキサー回路を含んでいる、請求項１０記載の目 標予測・衝突警報システム。 １２．前記共変行列算出回路が、 出力ポートと、 ゲインミキサー回路に作動的に結合されていて、ゲインミキサー回路出力信号 に応答し、また、転置回路に作動的に結合されていて、ベクトル転置回路出力信 号に応答し、ゲインミキサー回路出力信号と転置回路出力信号を効果的に組み合 せ、第１の共変ミキサー回路出力信号を送出する第１の共変ミキサー回路と、 第１の共変ミキサー回路に作動的に結合されていて、第１の共変ミキサー回路 出力信号に応答し、また、入力信号としての第２の信号に応答し、第１の共変ミ キサー回路出力信号と第２の信号を効果的に組み合わせ、共変コンバイナー回路 出力信号を送出する共変コンバイナー回路と、 共変コンバイナー回路に作動的に結合されていて、共変コンバイナー回路出力 信号に応答し、また、遅延回路に作動的に結合されていて、遅延された共変行列 信号に応答し、共変行列算出回路として、共変コンバイナー回路出力信号と遅延 された共変行列信号を効果的に組み合わせ、共変行列算出出力信号を送出する第 ２の共変ミキサー回路、 を含んでいる、請求項１２記載の目標予測・衝突警報システム。 １３．さらに、ａ）信号受信機に作動的に結合されていて、第１の周波数より 低い第１と第２の対象物パラメータの少なくとも一部分の通過を実質的に許して 、受信機からの第１と第２の対象物パラメータ信号を受信し、ローパスフィルタ 出力信号を送出するローパスフィルタを含んでいる、請求項１記載の目標予測・ 衝突警報システム。 １４．さらに、ａ）信号受信機に作動的に結合されていて、第１と第２の対象 物パラメータ信号に応答してディジタルでの第１と第２の対象物パラメータ信号 を送出するアナログ／ディジタル変換器を含んでいる、請求項１記載の目標予測 ・衝突警報システム。 １５．さらに、ａ）信号受信機に作動的に結合されていて、第１と第２の対象 物パラメータ信号に応答し、それぞれに第１と第２の対象物パラメータ信号のス ペクトル波形を表している第１と第２のフーリエ変換対象物パラメータ信号を送 出するフーリエ変換回路を含んでいる、請求項１記載の目標予測・衝突警報シス テム。 １６．さらに、ａ）フーリエ変換回路に作動的に結合されていて、第１のフー リエ変換対象物パラメータ信号に応答し、第１のフーリエ変換対象物パラメータ 信号のピーク振幅に対応する出力信号を送出し、その出力信号は空間領域の中で 検出された対象物の速度に対応しているピーク検出器回路を含んでいる、請求項 １５記載の目標予測・衝突警報システム。 １７．さらに、ａ）フーリエ変換回路とピーク検出回路に作動的に結合されて いて、ピーク検出回路出力信号と第２のフーリエ変換対象物パラメータ検出信号 に応答し、ピーク検出器出力信号と第２のフーリエ変換対象物パラメータ信号の 間の差に対応する出力信号を送出し、その出力信号は空間領域の中で検出された 対象物の車両からの距離を表している減算回路を含んでいる、請求項１６記載の 目標予測・衝突警報システム。 １８．さらに、ａ）第１と第２の出力ポートを有して信号受信機に作動的に結 合されていて、第１と第２の対象物パラメータ信号に応答し、第１の出力ポート は第１の対象物パラメータ信号を送出し、第２の出力ポートは第２の対象物パラ メータ信号を送出するスイッチング回路を含んでいる、請求項１記載の目標予測 ・衝突警報システム。 １９．目標追跡回路が直接最小二乗算出回路を含んでいる、請求項１記載の目 標予測・衝突警報システム。 ２０．前記直接最小二乗算出回路が、 信号受信機に作動的に結合されていて、第２の対象物パラメータ信号の少なく とも一つに応答し、直接的ベクトル算出回路出力信号を発生する直接的ベクトル 算出回路と、 信号受信機に作動的に結合されていて、第１の対象物パラメータ信号の少なく とも一つに応答し、行列算出出力信号を発生する行列算出回路と、 行列算出回路に作動的に結合されていて、行列算出回路出力信号を受信し、行 列算出回路出力信号の転置関数に対応する行列転置回路出力信号を発生する行列 転置回路と、 行列算出回路と行列転置回路に作動的に結合されていて、行列算出回路出力信 号と行列転置回路出力信号を効果的に組み合わせ、第１の直接的ミキサー出力信 号を送出する第１の直接的ミキサー回路と、 直接ベクトル算出回路と行列転置回路に作動的に結合されていて、直接的ベク トル算出回路出力信号と行列転置回路出力信号に応答すると共にそれらを組み合 わせ、第２の直接的ミキサー回路出力信号を送出する第２の直接的ミキサー回路 と、 第１の直接的ミキサー回路に作動的に結合されていて、第１の直接的ミキサー 回路出力信号に応答し、第１の直接的ミキサー回路出力信号の逆行列関数に対応 する出力信号を発生し送出する逆算出回路と、 逆算出回路と第２の直接的ミキサー回路に作動的に結合されていて、第２の直 接的ミキサー回路出力信号と逆算出回路出力信号に応答すると共にそれらを組み 合わせ、第３の直接的ミキサー回路出力信号を送出し、その第３の直接的ミキサ ー回路出力信号は、最初の回帰パラメータ信号を表している直接最小二乗算出回 路信号に対応している第３の直接的ミキサー回路を含んでいる、請求項１９記載 の目標予測・衝突警報システム。 ２１．目標追跡回路が、さらに、直接最小二乗算出回路に結合された回帰的最 小二乗算出回路を含んでいて、その回帰的最小二乗算出回路は、直接最小二乗算 出回路信号と第１と第２の対象物パラメータ信号に応答し、現在の回帰パラメー タ信号を送出する、請求項２０記載の目標予測・衝突警報システム。 ２２．回帰的最小二乗算出回路が、 信号受信機に作動的に結合されていて、第２の対象物パラメータ信号に応答し 、回帰的ベクトル算出回路出力信号を発生する回帰的ベクトル算出路と、 回帰的ベクトル算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算出回路 出力信号と回帰パラメータ信号に応答し、回帰的ベクトル算出回路出力信号と最 初の回帰パラメータ信号を組み合わせ、第１の回帰的ミキサー回路出力信号を送 出する第１の回帰的ミキサー回路と、 第１の回帰的ミキサー回路に作動的に結合されていて、第１の回帰的ミキサー 回路出力信号に応答し、また、信号受信機に作動的に結合されていて、第１の対 象物パラメータ信号に応答し、第１の回帰的ミキサー回路出力信号と第１の対象 物パラメータ信号を効果的に組み合わせ、第１の回帰的コンバイナー回路出力信 号を送出する第１の回帰的コンバイナー回路と、 回帰的ベクトル算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算出回路 出力信号に応答し、処理回路出力信号を送出する処理回路と、 第１の回帰的コンバイナー回路と処理回路に作動的に結合されていて、第１の 回帰的コンバイナー回路出力信号と処理回路出力信号に応答すると共にそれらを 組み合わせ、出力信号を送出する第２の回帰的ミキサー回路と、 第２の回帰的ミキサー回路に作動的に結合されていて、回帰的最小二乗算出回 路の出力ポートに対応する出力ポートを有して、第２の回帰的ミキサー回路出力 信号と回帰パラメータ信号に応答すると共にそれらを組み合わせ、更新された回 帰パラメータ信号を表わしている信号を送出する第２の回帰的コンバイナー回路 、 を含んでいる、請求項２１記載の目標予測・衝突警報システム。 ２３．回帰的最小二乗算出回路が、さらに、遅延回路、すなわち、第２の回帰 的コンバイナー回路の出力ポートに作動的に結合されていて、更新された回帰パ ラメータ信号に応答し、回帰パラメータ信号を発生し、なお、第１の回帰的ミキ サー回路に作動的に結合されていて、回帰パラメータ信号を、第１の回帰ミキサ ー回路と第２の回帰的コンバイナー回路に送出する遅延回路を含んでいる、請求 項２２記載の目標予測・衝突警報システム。 ２４．前記処理回路が、 回帰的ベクトル算出回路と作動的に結合されていて、回帰的ベクトル算出回路 出力信号と遅延された共変行列信号に応答すると共にそれらを組み合わせ、回帰 的スケーラー算出回路出力信号を送出する回帰的スケーラー算出回路と、 回帰的スケーラー算出回路に作動的に結合されていて、回帰的スケーラー算出 回路出力信号に応答し、処理回路出力信号に対応する回帰的ゲイン算出回路出力 信号を送出する回帰的ゲイン算出回路と、 回帰的ゲイン算出回路に作動的に結合されていて、回帰的ゲイン算出回路出力 信号に応答して共変行列算出回路出力信号を送出する共変行列算出回路と、 共変行列算出回路に作動的に結合されていて、共変行列算出回路出力信号に応 答し、なお、回帰的スケーラー算出回路に作動的に結合されていて、遅延された 共変行列信号を回帰的スケーラー算出回路に送出する遅延回路を含んでいる、請 求項２２記載の目標予測・衝突警報システム。 ２５．直接最小二乗算出回路と共変行列算出回路に作動的に結合されているほ か、回帰的スケーラー算出回路、ゲイン算出回路、およ共変行列算出回路の少な くとも一つに結合されていて、回帰的スケーラー算出回路、ゲイン算出回路、お よび共変行列算出回路の少なくとも一つのものを、直接最小二乗算出回路と共変 行列算出回路の一方のものに、選択的に結合するスイッチング回路をさらに含ん でいる、請求項２４記載の目標予測・衝突警報システム。 ２６．信号受信機と目標追跡回路に間に作動的に結合されていて、第１と第２ の対象物パラメータ信号を受信し、空間領域の中の少なくとも一つの対象物の少 なくとも一つの特性を表している確率ニューラルネットワーク出力信号を送出す る確率ニューラルネットワークを含んでいる、請求項１載の目標予測・衝突警報 システム。 ２７．確率ニューラルネットワークが、 ａ）複数のクラスタープロセッサ回路、すなわち、第１と第２の対象物パラメ ータ信号を受信し、各々が、第１と第２の対象物パラメータ信号に対応する確率 密度関数想定値を表している出力信号を発生するクラスタープロセッサ回路であ って、各々が、 １）直列接続された複数のレジスタ、すなわち、それぞれのクラスタープロ セッサ回路に割り当てられた第１と第２の対象物パラメータ信号を記憶するため のレジスタを有する入力バッファメモリ回路と、 ２）複数の処理要素、すなわち、各々が、入力バッファメモリ回路のそれぞ れのレジスタに作動的に結合されていて、入力バッファメモリ回路の中に記憶さ れている割り当てられた第１と第２の対象物パラメータ信号に応答するほか、現 在の割り当てられていない第１と第２の対象物パラメータ信号に応答し、処理要 素出力信号を送出する処理要素と、 ３）複数の指数関数回路、すなわち、各々が、対応する処理要素に結合され ていて、処理要素出力信号に指数関数を働かせ、指数関数回路出力信号を送出す る指数関数回路と、 ４）それぞれのクラスタープセッサ回路の、複数の指数関数回路の各々のも のに結合されていて、指数関数回路出力信号に応答し、それらに加算機能を働か せ、割り当てられていない第１と第２の対象物パラメータ信号の各々のもののた めの確率密度関数想定値を表している出力信号を送出するコンバイナー回路を含 んでいるクラスタープロセッサ回路と、 ｂ）各クラスタープロセッサ回路のコンバイナー回路に結合されていて、対応 するクラスタープロセッサ回路のコンバイナー回路出力信号を、少なくとも第１ のしきい値信号と比較し、決定アドレス信号を送出する決定ロジック回路と、 ｃ）決定ロジック回路と各クラスタープロセッサ回路に作動的に結合されてい て、現在の割り当てられていない第１と第２の対象物パラメータ信号に応答し、 現在の割り当てられていない第１と第２の対象物パラメータ信号を、決定ロジッ ク回路によって送出された決定アドレス信号に応答して、それぞれのクラスター プロセッサ回路の入力バッファメモリ回路に割り当てるシイッチング回路を含ん でいる、請求項２６記載の目標予測・衝突警報システム。 ２８．衝突防止のために車両の近くの空間領域の中の対象物の運動を検出およ びトラッキングする方法であって、 ａ）少なくとも第１と第２の検出信号を、空間領域の中の少なくとも一つの対 象物によって少なくとも部分的に反射されるべく発信し、それにより、少なくと も部分的に反射された第１と第２の検出信号を発生させるステップと、 ｂ）第１と第２の対象物パラメータ信号に対応している、それらの少なくとも 部分的に反射された第１と第２の検出信号を検出するステップとし、 ｃ）第１と第２の対象物パラメータ信号を組み合わせることにより、少なくと も一つの対象物の、過去、現在、および未来の特性の少なくとも一つのものを表 している回帰パラメータ信号を発生させるステップを含んでいる、対象物の運動 を検出およびトラッキングする方法。 ２９．ステップ（ｃ）が、さらに、 １）第１と第２の対象物パラメータ信号の各々のものについて少なくとも３個 のサンプル値を求めるステップと、 ２）第１と第２の対象物パラメータ信号の各々のものについての少なくとも３ 個のサンプル値を利用して、回帰パラメータ信号の最初の想定に対応している直 接最小二乗信号を発生させるステップと、 ３）第１と第２の対象物パラメータ信号の各々のものについて少なくとも第４ のサンプル値を求めるステップと、 ４）第１と第２の対象物パラメータ信号の各々のものについての、直接最小二 乗信号、少なくとも３個のサンプル値信号、および少なくとも第４のサンプル値 信号を利用して、回帰パラメータ信号に対応している回帰的最小二乗信号を発生 させるステップを含んでいる、請求項２８記載の方法。 ３０．ステップ（４）が、さらに、 Ａ）第１の対象物パラメータ信号についての少なくとも３個のサンプル値信号 と少なくとも第４のサンプル値信号を利用して、第１の対象物パラメータベクト ル信号を発生させるステップと、 Ｂ）第１の対象物パラメータベクトル信号と直接最小二乗信号を混ぜ合わせる ことにより、第１の混ぜ合わせ信号を送出させるステップと、 Ｃ）第１の対象物パラメータ信号についての少なくとも３個のサンプル値信号 と少なくとも第４のサンプル値信号を利用して、第２の対象物パラメータベクト ル信号を発生させるステップと、 Ｄ）第１の混ぜ合わせ信号と第２の対象物パラメータベクトル信号を組み合わ せることにより、第１の組み合わせ信号を送出させるステップと、 Ｅ）第１と第２の対象物パラメータ信号の少なくとも３個のサンプル値信号と 、第１と第２の対象物パラメータ信号の少なくとも第４のサンプル値信号の間の 差を表す差異信号を発生させるステップと、 Ｆ）差異信号と、第１のコンバイナー回路出力信号を混ぜ合わせることにより 、第２の混ぜ合わせ信号を送出させるステップ、 Ｇ）第２の混ぜ合わせ信号と、直接最小二乗信号を組み合わせることにより、 回帰的最小二乗信号を送出させるステップを含んでいる、請求項２９記載の方法 。 ３１．少なくとも第１と第２の対象物パラメータ信号についての、少なくとも ３個のサンプル値信号、少なくとも第４のサンプル値信号、および少なくとも第 ５のサンプル値信号に基づいて、更新された回帰的最小二乗信号を発生させるス テップをさらに含んだ請求項３０記載の方法。 ３２．少なくとも第２のパラメータ信号についての、少なくとも３個のサンプ ル値信号、少なくとも第４のサンプル値信号、および少なくとも第５のサンプル 値信号に基づいて、更新された第２の対象物パラメータ信号を発生させ、 更新された第２の対象物パラメータ信号を、回帰的最小二乗信号と混ぜ合わせ ることにより、更新された第１の混ぜ合わせ信号を送出させ、 少なくとも第１のパラメータ信号についての、少なくとも３個のサンプル値信 号、少なくとも第４のサンプル値信号、および第５のサンプル値信号を利用して 、更新された第１の対象物パラメータを発生させ、 更新された第１の混ぜ合わせ信号と、更新された第１の対象物パラメータ信号 を組み合わせることにより、更新された第１の組み合わせ信号を送出させ、 第１と第２の対象物パラメータ信号の少なくとも３個及び第４のサンプル値信 号と、第１と第２の対象物パラメータ信号の少なくとも第５のサンプル値信号の 間の差を表す更新された信号を発生させ、 その更新された信号と、更新された第１のコンバイナー回路出力信号を混ぜ合 せることにより、更新された第２の混ぜ合せ信号を送出させ、 更新された第２の混ぜ合せ信号と、回帰的最小二乗信号を組み合わせることに より、更新された回帰的最小二乗信号に対応する更新された第２の組み合わせ信 号を送出させる ことをさらに含んでいる、請求項３１記載の方法。 ３３．ステップ（２）が、さらに、 第２の対象物パラメータ信号についての少なくとも３個のサンプル値信号を利 用して、第２の対象物パラメータベクトル信号を発生させ、 第１の対象物パラメータ信号についての少なくとも３個のサンプル値を利用し て、第１の対象物パラメータ行列信号を発生させ、 第１の対象物パラメータ行列信号の転置行列関数を表している第１の対象物パ ラメータ行列信号を利用して、第１の対象物パラメータ転置行列信号を発生させ 、 第１の対象物パラメータ行列信号と、第１の対象物パラメータ転置行列信号を 組み合わせることにより、第１の混ぜ合せ信号を送出させ、 第１の対象物パラメータ転置行列信号と，第１の対象物パラメータ行列信号を 組み合わせることにより、第２の混ぜ合せ信号を送出させ、 第１の混ぜ合せ信号を利用して、逆行列信号を発生させ、 逆行列信号と第２の混ぜ合せ信号を組み合わせることにより、直接的最小二乗 信号に対応する第３の混ぜ合せ信号を送出させる ことを含んでいる、請求項２９記載の方法。