• 제목/요약/키워드: 표적 데이터

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KOMSAR의 실측데이터를 이용한 표적 식별 (Recognition of Targets Using the Measured Data of KOMSAR)

  • 최인오;박상홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1010-1011
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    • 2013
  • 본 논문에서는 국방과학연구소에서 운용하는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar)장비로 측정한 실제 항공기의 데이터를 이용하여 효율적인 표적식별을 수행하였다. 표적식별과정은 수신된 모든 데이터에 대하여 거리측면도를 구한 다음 4개의 표적으로 분리한 후, 효과적인 특성벡터를 구성하여 nearest neighbor(NN) 구분기로 표적식별 성능을 수행하였다. 표적식별수행 결과, 높은 구분성능으로 구분이 가능하였다.

협대역표적 추적자동개시의 견실성 향상에 대한 연구 (A study on the improvement of robust automatic initiated tracking on narrowband target)

  • 김성원;조현덕;권택익
    • 한국음향학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.549-558
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    • 2020
  • 본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 경우에 탐지데이터 내 다수의 클러터에 의하여 클러터가 표적으로 판별 및 추적되며, 이는 운용자의 관심표적에 대한 인지를 방해한다. 수동소나에서 관심표적에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 유지하면서 클러터에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 감소하기 위하여 탐지 데이터 측정치의 연계 확률과 신호준위에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 탐지 데이터에서 추출한 측정치의 연계 확률과 정보 엔트로피가 사전 설정 조건을 만족하면 자동초기화 절차를 실시한다. 해상실험 데이터를 활용하여 시뮬레이션을 실시하였고, 기존 적용 기법에 대비하여 실표적에 대한 자동 추적은 유지하면서 클러터를 자동 추적하는 경향이 감소 하였다.

소수 불균형 데이터의 심층학습을 통한 능동소나 다층처리기의 표적 인식성 개선 (Improving target recognition of active sonar multi-layer processor through deep learning of a small amounts of imbalanced data)

  • 류영우;김정구
    • 한국음향학회지
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    • 제43권2호
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    • pp.225-233
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    • 2024
  • 능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.

비행체 표적식별을 위한 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크 설계 (Design of a Tree-Structured Fuzzy Neural Networks for Aircraft Target Recognition)

  • 한창욱
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.1034-1038
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    • 2020
  • 레이더를 통한 표적식별을 효과적으로 처리하기 위해서는 표적에 대한 정확한 신호 정보가 필요하다. 그러나 이러한 표적 신호에는 잡음이 섞여 있는 경우가 일반적이며, 이 부분에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 표적에 대한 이미지 처리, 표적신호처리, 표적식별 등이 그 예라 할 수 있겠다. 군사적 측면으로 볼 때 표적식별 분야가 중요하므로 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 비행체 표적식별에 대한 연구를 수행하였다. 비행체에 대한 반사파 데이터를 활용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 학습시켜 모델에 대한 최적화를 수행하였고, 최적화된 모델에 표적에 대한 테스팅 데이터를 입력하여 표적식별에 대한 실험을 수행하여 그 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

SAR 영상을 이용한 자동표적추출 알고리즘의 성능 분석 (Performance Analysis of Automatic Target Extraction Algorithms by using SAR Images)

  • 허동석;김태정
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.61-64
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    • 2007
  • SAR 영상에 존재하는 군사표적은 광학 영상에 있는 군사표적에 비하여 쉽게 구별하기 힘들다. 이는 전체 영상에서 군사표적을 구성하는 픽셀의 수가 매우 적기 때문이다. 이러한 문제 때문에 SAR 영상 분석가들은 영상을 분석하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서는 자동화된 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 SAR 영상을 이용한 자동표적추출 시스템을 분석하고 구현하였다. 구현된 자동표적추출 시스템을 MSTAR 데이터 셋을 이용하여 실험하여 결과를 도출하고, 그 결과를 분석하여 자동표적추출 시스템 각 단계의 성능을 분석하였다. 분석 결과 각 단계별로 최적의 성능을 보여주는 임계값을 알아낼 수 있었다.

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밀리미터파 대역 차량용 레이더를 위한 순서통계 기법을 이용한 다중표적의 데이터 연관 필터 (Multi-target Data Association Filter Based on Order Statistics for Millimeter-wave Automotive Radar)

  • 이문식;김용훈
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제37권5호
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    • pp.94-104
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    • 2000
  • 차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다

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적외선 영상을 이용한 Gradient Vector Field 기반의 표적 및 화염 자동인식 연구 (A Study of Automatic Recognition on Target and Flame Based Gradient Vector Field Using Infrared Image)

  • 김춘호;이주영
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권1호
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    • pp.63-73
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    • 2021
  • 본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.

추적레이다의 표적 추적을 위한 추적 알고리듬 기술동향

  • 신한섭;최지환;김대오;김태형
    • 항공우주산업기술동향
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    • 제4권1호
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    • pp.83-91
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    • 2006
  • 추적레이다는 표적으로부터 반사되어 돌아오는 신호 또는 질의 신호에 대한 응답 신호를 수신하여 표적을 추적하는 장비이다. 추적레이다가 표적을 추적하는 범위는 일반적으로 좁게 한정되므로 이동하는 표적을 추적하기 위해서는 먼저 안테나 빔의 지향각과 거리를 표적에 맞추고, 표적이 획득된 후에는 안테나 빔을 연속적으로 이동하는 표적을 향해 방사하여 표적을 추적하게 된다. 일반적으로 추적레이다가 표적을 추적하는 경우에는 과정 잡음과 측정 잡음에 의해서 발생되는 부정확성과 관심없는 표적이나 클러터 등으로부터 생성된 측정 근원의 부정확성으로 인한 문제가 발생하게 된다. 이러한 표적 추적에 따른 문제를 해결하기 위해서 많은 추적 알고리듬들이 개발되어 왔다. 이 논문에서는 가장 기본적인 표준 칼만 필터와 측정 근원의 부정확성에 따른 데이터 연관 문제를 고려한 여러 추적 알고리듬에 대해서 기술하였다. 또한 한국항공우주연구원 우주센터의 우주발사체 추적용 추적레이다에 대한 간략한 설명과 우주발사체 추적에 사용되는 추적 알고리듬에 대해서 소개하였다.

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수영자 탐지 소나에서의 해상실험 데이터 분석 기반 자동 표적 추적 알고리즘 성능 분석 (Performance analysis of automatic target tracking algorithms based on analysis of sea trial data in diver detection sonar)

  • 이해호;권성철;오원천;신기철
    • 한국음향학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.415-426
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    • 2019
  • 본 논문은 연안 군사시설 및 주요 기반시설에 대한 침투세력을 감시하는 수영자 탐지 소나에서의 자동 표적추적 알고리즘을 다루었다. 이를 위해 수영자 탐지 소나에서의 해상실험 데이터를 분석하였고, 클러터 환경에서 자동표적 추적을 위한 트랙평가수단으로서 트랙존재확률 기반의 알고리즘을 적용하여 시스템을 구성하였다. 특히 트랙초기화, 확정, 제거, 합병 등의 트랙관리 알고리즘과 단일표적추적 IPDAF(Integrated Probabilistic Data Association Filter), 다중표적추적 LMIPDAF(Linear Multi-target Integrated Probabilistic Data Association Filter) 등의 표적추적 알고리즘을 제시하였으며, 해상실험 데이터 및 몬테카를로 모의실험 데이터를 이용하여 성능을 분석하였다.

협동 표적 추적을 위한 확률적 데이터 연관 기반 레이더 및 ESM 센서 측정치 융합 기법의 실험적 연구 (Experimental Research on Radar and ESM Measurement Fusion Technique Using Probabilistic Data Association for Cooperative Target Tracking)

  • 이새움;김은찬;정효영;김기성;김기선
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권5C호
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    • pp.355-364
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    • 2012
  • 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.