Approaching Target above Ground Tracking Technique Based on Noise Covariance Estimation Method-Kalman Filter

This paper presents the approaching target above ground tracking based on Kalman filter applied to the proximity sensor for the active defense system. The proximity sensor located on the front of the countermeasure is not easy to detect when the anti-tank threat enters a fragment dispersion range due to limited antenna beamwidth. In addition, it is difficult for the proximity sensor to detect the anti-tank threat accurately at a terrestrial environment including various clutters. To solve these problems, this study presents the approaching target above ground tracking based on Kalman filter and applies the novel estimation method for a noise covariance matrix to improve a tracking performance. Then, a high tracking performance of Kalman filter applied the proposed noise covariance matrix is presented through field firing test results and the validity of the proposed study is examined.

잡음 공분산 추정 방식을 적용한 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법

본 논문에서는 근거리 미사일/로켓 방어시스템의 대응탄용 근접센서에 적용되는 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법을 제안한다. 탄의 전면에 위치한 근접센서는 지면 클러터를 최소화하기 위한 안테나의 제한된 빔폭으로 인해 위협체가 파편 분산 범위에 들어오는 순간을 감지하기 쉽지 않다. 또한 복잡한 지상 환경에서는 위협체뿐만 아니라, 바위, 나무 등과 같은 클러터 정보를 포함하여 정확한 위협체 감지에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 칼만필터 기반의 접근표적 추적기법을 제시하고, 추적성능 향상을 위한 잡음 공분산 행렬의 새로운 추정 방식을 적용한다. 이후 제안한 잡음 공분산 행렬을 적용한 칼만필터의 우수한 추적 성능을 발사시험 결과를 통해 제시하여 연구의 타당성을 검증한다.