수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.
본 논문은 다중의 사람을 동시에 검지 및 추적하기 위한 방법을 제안한다 여러 명의 검지된 사람들이 교차해서 움직이거나 폐색(occlusion) 되어 움직이는 경우 이를 검지하고 신뢰적으로 추적하기 위한 방법을 제시한다. 카메라의 시야 범위 안에 나타난 표적은 일정한 크기를 가지는 오브젝트이므로, 배경영상에서 전경 영상만을 분리하는 과정에서 오브젝트의 크기를 고려하여 표적을 검지 한다. 표적의 검지는 환경적인 요인에 의한 부가요소에 적응적으로 대치하기 위해 적응적인 영상처리기법을 사용한다. 최종적으로 검지 된 표적을 동시에 추적하기 위해 본 논문에서는 JPDA(Joint Probability Data Association) 필터를 이용하며 ,표적간의 폐색을 처리하기 위한 방법으로 전이모델을 첨가해서 사용한다. 다중 표적의 추적에 관한 실험의 유효성 및 강인함은 다양한 실제 영상의 실험을 통해 입증한다.
최소분산프로세서는 정합장처리(Matched Field Processing : MFP)로서 해양 환경을 완전히 알고 있을 때 우수한 부엽(sidelobe) 억제 능력을 가지고 있다. 그러나 다중 표적 이 존재 시 최소분산프로세서는 선형 프로세서가 아니므로 각각의 표적에 의한 주엽(mainlobe) 뿐만 아니라 표적 상호간에 의한 부엽이 발생되므로 표적의 정확한 위치를 추정하지 못 할 수 있다. 따라서 본 논문은 해양에 분포한 다중 표적들의 위치를 추정하기 위하여 다중 표적에 의해 수신된 데이터벡터의 cross spectral density matrix(CSDM)에서 CLEAN 알고리즘을 기반으로 표적 각각의 데이터벡터를 분리 추출하여 CSDM을 산출하고 이를 비선형 프로세서인 최소분산프로세서에 적용함으로써 표적 상호간의 부엽들을 제거하여 표적의 수와 위 치를 정확히 추정 할 수 있는 방법을 제안한다.
지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.
기동표적의 추적문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 상호작용 다중모델 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들의 수학적 한계를 극복할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 상호작용 다중모델 기법과 비교된다.
본 논문은 다중 해상도 영상에서 3차 페이싯 모델을 이용하여 적외선 영상의 원거리에 위치하고 있는 초소형 표적의 위치와 크기를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 원 영상을 점차 축소하여 여려 단계의 다중 해상도의 영상들로 구성한다. 각 단계에서의 다중 해상도 영상들에 대해 페이싯 모델과 국부 극대 조건을 적용하여 초소형 표적의 위치를 검출한다. 다중 해상도 영상에서 각 페이싯 모델의 국부 극대값을 의미하는 $D_2$값 중 최대 크기를 가지는 위치를 표적의 위치라고 평가한다. 이 경우 각 단계의 다중 해상도 영상들에 대해 크기가 다른 표적의 검출이 가능하게 된다. 본 논문에서 제안한 초소형 표적 검출 방법은 초소형 표적이 있는 다양한 적외선 영상에서 실험하였다. 기존의 페이싯 모델을 이용한 방법에서는 하나의 마스크만 적용시킨 것에 반해 제안된 방법은 하나의 마스크를 다중 해상도 영상에서 적용하였다. 고정된 마스크를 다중 해상도 영상에 적용함으로써 마스크의 크기를 달리하는 효과를 확인하였고 그에 따라 검출하는 표적의 크기도 다름을 확인하였다. 이를 이용해서 표적의 위치뿐만 아니라 크기도 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
능동소나는 일반적으로 천해에서 존재하는 표적을 탐지하기 위해 사용된다. 신호가 송신되고 표적으로부터 반향되어 되돌아올 때, 표적 반향신호는 다중경로, 거친 해저면 또는 해수면에 의한 산란 그리고 음속구조에 의한 굴절과 같은 다양한 음파전달 특성에 의해 왜곡 되어 수신되며, 이는 표적 탐지를 어렵게 만든다. 그러므로 능동소나의 운용성능 체계에서 표적 신호 모의 시 음파전달 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 단상태 능동소나 시스템을 고려하였으며, 표적 반향, 잔향음 그리고 주변소음은 각각 시계열 함수로 모의되었다. 마지막으로 전체 수신 신호를 모의하기 위해 위 신호들을 합하였다. 표적의 특징(형태, 위치, 자세각 등)을 반영한 3차원 대표반향점 모델은 음원과 표적 사이에 각각의 다중경로를 고려하여 표적 반향 신호를 모의하였다. 본 논문의 결과는 표적 신호 모의 시 직접파만을 고려한 알고리즘의 결과와 비교하였다.
다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 이와 같은 시스템에서는 여러 개의 표적물들에 관한 위치정보들과 추적중인 표적물들과의 정보융합과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 경우에 추적중인 표적물들이 지니는 예측위치들의 신뢰구간을 이용하여 측정한 위치정보들을 각각의 표적물들에 할당하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실제의 교통정보에 적용하여 그 우수한 특성을 살펴보았다.
본 논문에서는 다중표적 비행시험을 위한 비행 자료처리 시스템이 설계되었다. 비행자료 처리를 위해 표적그룹 처리, 자료융합 처리 및 자료연동 처리가 수행 되었으며, 자료융합 필터로서 집중형 칼만필터와 연합형 칼만필터를 설계하였다. 특히 집중형 필터에 레이더의 SNR과 추정기법을 적용하여 비행체의 저고도 계측을 개선하였다. 개발된 시스템을 다중표적 비행시험에 적용한 결과, 저고도 및 초기구간에서 개선된 비행궤적을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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