지상기동 장비에 장착되는 미사일 경고 레이더는 탐지된 표적에 의한 위협을 효과적으로 판단해야 한다. 본 논문에서는 위협 판단 기법인 선형 근사 알고리즘과 가중 선형 근사 알고리즘에 대해 확률 모델을 적용한 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하였다. 또한 실제 측정을 통해 위협 판단 알고리즘의 타당성을 확인하였다.
본 논문은 항공기용 다기능 레이다의 성능 평가를 위한 레이다/환경 통합 시뮬레이터 구축 및 검증에 대해 설명한다. 항공기 운용 시나리오 구현을 위해 6자유도 동역학 모델을 적용하였다. 항공기 6자유도 강체 동역학 모델에서 항공기의 자세 기동을 고려한 궤적 생성을 위해 정상 상태 비행 평형점 탐색, 오토파일럿 설계, 항공기 유도 명령 생성을 진행하였다. 레이다 시뮬레이터 구축을 위해 레이다의 표적 탐지 및 측정 모델, 추적 필터를 포함하는 레이다 운용 모델이 고려되었다. 이를 통해 항공기의 자세 기동을 고려한 다기능 레이다/환경 통합 시뮬레이터를 구현하였고, 특정 공대공 시나리오를 생성하여 레이다/환경 통합 시뮬레이터를 시험 및 검증하였다.
표적추적장치의 수동제어기는 인간 운용자의 동특성에 따라 제어명령을 생성하고 원하지 않는 잡음과 외란의 영향으로 시스템의 성능과 안정성을 보장하지 못하게 하는 요인이 되고 있다. 특히, 야지를 기동시 운용자의 운용환경에 따라 운용자 특성이 변동될 경우 시스템의 성능저하와 불안정성은 더욱 증가 된다. 즉, 인간이 제어루프에 포함된 수동제어기는 설계단계에서 시간지연과 같은 운용자의 특성을 고려하여야 하며, 운용자에 의해 생성되는 제어명령이 실제 운용환경에서 외란과 동특성의 변화에 적합하도록 하여야 한다. 본 논문에서는 전시기를 통해 표적을 수동핸들로 추적하는 표적추적장치의 수동제어기를 인간운용자를 포함시켜 구성하고자, 추적명령을 생성하는 운용자 모델링을 수행하였다. 특히, 주행하는 차량에 탑재된 표적추적장치는 외란과 추적위치에 잡음이 많이 존재하기 때문에 운용자 모델링이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 따라서, 수동표적추적장치의 실제 운용환경에서 수집된 데이터를 이용하여 운용자 및 수동제어기의 모델링을 수행하고, 시뮬레이션을 통하여 적용된 운용자 모델의 타당성과 실효성을 보였다.
최근 탄두와 기만체 간의 변별을 수행하기 위하여 미세도플러 현상과 관련된 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 여기서, 탄두와 기만체는 다양한 형상들로 정의될 수 있으며, 이들은 일반적으로 각각의 고유한 미세운동을 가지면서 기동한다. 이때, 이 표적들의 미세도플러 현상은 크기 및 위상 변조 특성으로 나뉘어 해석될 수 있으며, 대부분의 기존 연구들에서는 다양한 형상에 상관없이 크기 변조 특성을 근사적인 수학식으로만 정의하였다. 하지만, 보다 효율적인 변별을 위해서는 이 표적들의 크기 변조 현상에 대한 정확한 수학적 표현이 필요하다. 본 연구에서는 물리광학 기반의 크기 변조 특성을 모델링하기 위하여 다양한 형상의 탄두 및 기만체에 대한 새로운 레이다 수신신호 모델을 제안한 후, 전자기 수치해석 도구 및 캐드 모델을 사용한 수신신호들과 비교하여 제안된 레이다 수신신호 모델의 타당성을 검증하였다.
탄도미사일은 작은 레이다 단면적 및 빠른 기동 특성으로 인하여 탐지가 매우 힘들며, 또한 탄도미사일의 각 비행단계에서 탄두와 유사한 운동 변수로 기동하는 연료탱크 및 기만체의 존재로 인하여 탄두의 식별 및 요격이 매우 어렵다. 따라서 비행 단계에 따라 표적의 기동 및 미세운동을 이용한 특성벡터가 필요하며, 또한 이를 적절히 융합하여 비행단계에 상관없이 식별하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 탄도미사일의 비행단계에 따른 유용한 특성벡터를 소개하고, 이를 특성벡터 및 구분기 레벨에서 융합하는 효과적인 기법을 제안한다. CAD 모델들을 사용하여 예측된 레이다 신호들로 시뮬레이션을 수행한 결과, 구분기 레벨 융합을 통하여 잡음환경 내에서 비행단계에 상관없이 종말 단계로 갈수록 보다 향상된 탄두 식별이 가능하였다.
A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
This paper presents a new fuzzy-neural-network based interacting multiple model (FNNBIMM) algorithm for tracking a maneuvering target. To effectively handle the unknown target acceleration, this paper regards it as additional noise, time-varying variance to target model. Each sub model characterized by the variance of the overall process noise, which is obtained on the basis of each acceleration interval. Since it is hard to approximate this time-varying variance adaptively owing to the unknown acceleration, the FNN is utilized to precisely approximate this time-varying variance. The gradient descendant method is utilized to optimize each FNN. To show the feasibility of the proposed algorithm, a numerical example is provided.
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 IMM) 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.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
In this paper, the measurements preprocessing algorithm for the fading of bearing and frequency measurements is proposed, which can improve the performance of BFTMA(Bearing and Frequency Target Motion Analysis). The fading and detection relation between bearing and frequency are rigorously established for measurements preprocessing, and BFTMA can be carried out the estimation of target motion by using measurements preprocessing. Batch estimation with bearing and frequency using the proposed algorithm can be applied to estimate the initial target states despite of the fading of frequency measurement. Simulation results show that BFTMA using the proposed measurements preprocessing has superior estimation performance, compared with batch estimation using only bearing measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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