• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.83-84
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• 2013

최근 다양한 시스템의 상태를 추정하는데 시스템의 운동 특성을 모델링하는 기법이 많이 연구되고 있다. 이 기법은 시스템의 운동 특성을 수학적으로 모델링하는 것으로 모델링의 정확도에 따라 시스템의 상태 추정 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 기동 특성을 모델링하고 표적의 현재와 과거의 상태를 이용하여 정의된 기동 모델 중 적합성을 판단하는 기법을 제시하며 시뮬레이션을 통하여 기동하는 표적의 모델을 정확하게 판단하는지를 검증하고자 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.4
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• pp.387-395
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• 2019

TMA (Target Motion Analysis) in passive sonar is generally conducted with the bearing only or the bearing frequency. In order to conduct TMA fast and accurately, it is essential to estimate a initial target maneuver precisely. The accuracy of TMA can be improved by using SNR (Signal to Noise Ratio) information and acoustic propagation model additionally. This method assumes that the radiated noise level of the target is known, but the accuracy of TMA can be degraded due to a mismatch between the assumed radiated noise level and the actual radiated noise level. In this paper, TMA with the acoustic propagation model, bearing measurements, and SNR information is conducted in the ocean environment of South Korea (East Sea/ Yellow Sea/ South Sea). And the performance analysis of TMA for the mismatch in the radiated noise is presented.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.967-970
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• 2000

본 논문에서는 기동하는 표적을 추적하기 위한 표적의 운동 모델링 방법에 대해서 다룬다. 실제 표적의 운동은 진행방향으로의 가속과 이와는 독립적인 방향 전환으로 이루어진다는 점에 착안하여 표적의 진행방향에 따라 동작 잡음의 분산 행렬이 변화하는 표적 중심 모델을 제안하고, 이를 IMMPDAF(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Filter)에 적용하였다. 모의실험을 통해 기존의 모델을 사용한 IMMPDAF와 비교하였으며, 그 결과 기동 구간의 오차가 30% 정도 줄어들며 추적 실패율도 낮아짐을 볼 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.497-502
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• 2002

The problem of maneuvering target tracking has been studied in the field of the state estimation over decades. The Kalman filter has been widely used to estimate the state of the target, but in the presence of a maneuver, its performance may be seriously degraded. In this paper, to solve this problem and track a maneuvering target effectively, a DNA coding-based interacting multiple model (DNA coding-based W) method is proposed. The proposed method can overcome the mathematical limits of conventional methods by using the fuzzy logic based on DNA coding method. The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive IMM algorithm and the GA-based IMM method in computer simulations.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.297-300
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• 2006

본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.136-142
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• 2007

This paper proposes a new approach on nonlinear maneuvering target tracking. In this paper, proposed algorithm is the Kalman filter based on the adaptive interactive multiple model using the concept of predicted impact point and utilize modified Kalman filter regarding the error between measurement position and predicted impact point. The unknown target acceleration is regarded as an additional process noise to the target model, and each sub-model is characterized in accordance with the valiance of the overall process noise which is obtained on the basis of each acceleration interval. To compensate the decreasing performance of Kalman filter in nonlinear maneuver, we construct optional algorithm to utilize proposed method or Kalman filter selectively. To effectively estimate the acceleration during the target maneuvering, the rapid increase of the noise scale is recognized as the acceleration to be used in maneuvering target's movement equation. And a few examples are presented to show suggested algorithm's executional potential.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.151-154
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• 1998

이 논문에서 비선형 배열 MUSIC 빔형성 기법을 이용하여 예인형 선배열 센서 시스템의 표적 좌우 방위 분리 방법을 기술하였다. 이 기법은 배열 운동모델 Water-Pully 모델과 방향센서의 정보를 이용하는 칼만필터를 설계하여 예인함 기동에 따른 배열형상을 추정하고 표적의 좌우방위를 분리하기 위하여 추정된 배열형상에서 MUSIC 빔형성 기법으로 신호처리를 수행하였다. 또한 예인주기와 예인진폭과 같은 예인함 기동형태의 전형적인 빔형성 기법과 MUSIC 빔형성 기법으로 표적의 좌우 방위 분리 성능을 비교 분석하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.562-572
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• 2003

A matched-target model inversion method was developed for a passive sonar to estimate the position of moving targets. Based on the well known matched-field processing in underwater acoustics, the method finds target position by matching the measured target directions and frequencies with the corresponding values of the proposed target model. For the efficient and accurate estimations, the parameter searching was accomplished using a hybrid optimizing method, which first starts with a global optimization such as generic algorithm or simulated annealing then applies a local optimization of a simple down hill algorithm. The suggested method was testified using simulations for three different moving scenarios. The simulation results showed that the method is robust in convergence, even under the situation of over 5 times standard deviation of Gaussian distribution of measured error, and is practical in calculation time as well.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.382-385
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• 2007

본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.469-474
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• 2011

This paper presents the intelligent tracking method for maneuvering target using the positional error compensation of the maneuvering target. The difference between measured point and predict point is separated into acceleration and noise. K-means clustering and TS fuzzy system are used to get the optimal acceleration value. The membership function is determined for acceleration and noise which are divided by K-means clustering and the characteristics of the maneuvering target is figured out. Divided acceleration and noise are used in the tracking algorithm to compensate computational error. While calculating expected value, the non-linearity of the maneuvering target is recognized as linear one by dividing acceleration and the capability of Kalman filter is kept in the filtering process. The error for the non-linearity is compensated by approximated acceleration. The proposed system improves the adaptiveness and the robustness by adjusting the parameters in the membership function of fuzzy system. Procedures of the proposed algorithm can be implemented as an on-line system. Finally, some examples are provided to show the effectiveness of the proposed algorithm.