Ryu 등은 배열센서 출력을 이용하여 추정한 신호부공간으로부터 표적의 방위각 측정치를 구하고, 이를 이용하여 표적의 방위각 궤적을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. Ryu 등이 제안한 방위각 추적 알고리즘은 별도의 데이터연관 필터가 필요 없으며 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. Ryu의 방위각 추적 알고리즘에서는 신호부공간이 센서출력에 의해서 계속 쇄신되고 있지만 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치만을 사용하고 있으며, 신호대잡음비가 낮은 경우에는 Ryu 알고리즘의 추적 성능이 매우 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Ryu 알고리즘의 방위각 추적 성능을 개선하기 위하여 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치뿐만 아니라 표본시간에 인접한 신호부공간으로부터 구한 측정치까지 사용할 수 있도록 ML(Maximum Lekelihood)에 기반을 둔 측정치 융합 기법을 제안한다. 그리고 제안한 측정치 융합 기법을 이용하여 Ryu 알고리즘과 같은 구조를 가지는 새로운 방위각 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 방위각 추적 알고리즘은 Ryu 알고리즘의 장점을 그대로 유지하면서 Ryu 알고리즘보다 향상된 추적 성능을 가진다.
스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.
본 연구의 목적은 정신병리를 겪고 있는 정신건강의학과 환자들의 정서 지능의 특징을 능력 모델에 근거하여 살펴보는 것이다. 이를 위해 2가지 대별되는 정서 지능 측정치 즉, 수행기반 검사와 자기보고식 검사 결과를 비교했다. 자기보고가 가능한 환자들 중 정신증 유무로 구분(각 30명, 32명)하여 전체 지능지수에 유의한 차이가 없음을 확인한 후, 두 집단의 정서 교양 검사(수행기반)와 특성 메타-기분 척도(자기보고식) 점수를 독립 표본 t-test로 분석하였다. 분석결과, 정신증적 집단이 비-정신증적 집단에 비해 수행기반 정서 지능 측정치가 통계적으로 유의하게 낮은 반면, 자기보고를 통해 측정된 정서 지능 측정치는 반대 양상을 보였다. 이와 같은 불일치는 정서 지능 측정방식의 차이에서 기인하는 것으로, 정신병리를 겪는 환자들의 정서지능을 평가할 경우에는 수행기반 검사와 자기보고식 검사의 융합적 사용이 중요함을 시사한다.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.
본 논문은 근거리에서 접근하는 표적에 대한 레이더와 열영상의 관측데이터를 기반으로 정보융합을 수행하여 표적을 추적하는 알고리즘을 기술하고 있다. 일반적으로 칼만필터를 이용한 추적 융합 방법은 동기화된 레이더 및 열영상의 데이터를 근간으로 하고 있으며, 비동기적으로 동작하는 실제 시스템에 적용하기에는 많은 제한사항을 가지고 있다. 제안된 알고리즘에서의 중점사항은 동기화되어 있지 않은 서로 다른 두 센서인 레이더와 열영상의 관측데이터가 입력되었을 때 레이더의 거리정보와 추적상태벡터를 이용하여 관측값의 시간차이를 보상하여 관측치 융합 후 추적을 수행하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존의 궤적기반 정보융합방법 및 측정치 융합기법과 성능을 비교하여 제시한다.
Estimating underwater target state variables(position, velocity, course, etc) is necessary to counteract threatening targets. In passive sonar systems, conventional target motion analysis(TMA) techniques using bearing and frequency measurements of an underwater target are widely introduced. However, it is not clear how conventional TMA techniques can be used if some of frequency measurements are unavailable during parts of the scenario, partially unavailable frequency measurements are common in the ocean with complicated acoustic conditions where frequency measurements often come and go. This paper proposes a new TMA algorithm, which is robust to partially unavailable frequency measurements, using the frequency measurements fusion method.
협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.
본 논문은 스트랩다운 탐색기 측정치와 INS 정보를 이용하여 시선각속도를 추정하는 유도필터 설계에 대해서 다룬다. 제안하는 유도필터는 탐색기 측정치와 유도탄 자세로부터 획득 가능한 시선각과 표적의 위치와 유도탄과의 상대 위치를 측정치로 하고 있으며, 주기 및 동기가 맞지 않는 두 센서의 출력을 사용하기 위해 비동기 필터를 기반으로 하고 있다. 제안한 방법을 통해 시간지연이 큰 탐색기 측정치를 사용함으로써 생길 수 있는 기생루프에 대한 영향을 줄이고 추정성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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