• 한국음향학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.354-360
• /
• 2013

본 논문은 고밀도 클러터 환경에서 클러터 제거기능을 이용하여 구간선형기동 수중운동체의 탐지 및 추적에 대한 성능향상을 다루었다. 고밀도 클러터 환경에서 허프변환(Hough transform)을 이용한 클러터 제거 알고리즘을 통해 클러터 특성을 나타내는 측정치를 제거한 후 남은 측정치에 대해 추적 필터인 CMKF-L을 적용하여 추적성능을 확인하였다. 모의 신호와 해상실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며 고밀도 클러터 환경에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 클러터는 상당수 제거되고 표적에 대한 추적은 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2009

Tracking and detecting targets by the M/W seeker is affected by the clutter reflecting from the earth's surface. In order to detect the look-down retreating targets, which appear in the sidelobe clutter region, in the M/W seeker of High PRF mode, it is necessary to understand statistical characteristics of the surface sidelobe clutter. Statistical analysis of sidelobe clutter is conducted for several configurations of the surface using data obtained by the CFT (Captive Flight Test) of the M/W seeker in High PRF mode. The probability density function(PDF) fitting is conducted for several configuration and conditions of the surface. PDFs and PDF parameters, which best describe statistical distribution of sidelobe clutter, are estimated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.82.1-82
• /
• 2002

$\textbullet$ Nearest neighbor filter $\textbullet$ Probabilistic nearest neighbor filter $\textbullet$ Probabilistic nearest neighbor filter incorporating numbers of validated measurements $\textbullet$ Probability density function of the NDS $\textbullet$ Simulation results in a clutter environment to verify the performances $\textbullet$ Sensitivity analysis for the unknown spatial clutter density

• 한국음향학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.149-157
• /
• 2016

본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.146-148
• /
• 1995

A CFAR algorithm for weibull clutter is discussed. The Maximum a posteriori(MAP) estimator for two parameters(skewness and scale) of the weibull clutter is proposed, assuming the probability density function of skewness parameter is known. And proposed MAP estimator is compared with the Maximum likelihood(ML) estimator. Using this MAP estimator, we can design CFAR detector which is shown to have smaller CFAR loss than ML CFAR detector by the statistical simulation method.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.88-92
• /
• 1985

複合클러터에 대한 MTI信號處理器의 性能은 클러터스펙트럼의 電力密度函數뿐 아니라 各 클러터의 平均 레이다平面的 및 平均 도플러周波數에 따라서도 달라진다. 본 論文에서는 地上클러터나 氣象클러터와 같이 서로 다른 特性을 갖는 클러터에 의해서 複合的으로 MTI信號處理器의 性能에 미치는 影響을 MTI改善因子로 比較, 平價할 수 있는 方法을 提示하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1989년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.474-477
• /
• 1989

The PDA (Probabilistic Data Association) Filter proposes a new approach to the problem of tracking when the source of the measurement data is uncertain. The PDA filter shows good simulation results in a known clutter density. In this paper the PDA filter has been modified so that it can be applied when the clutter density is not known.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.822-830
• /
• 2012

클러터는 레이더로 수신되는 불필요한 신호로 표적 탐지에 영향을 준다. 레이더 클러터는 진폭 분포, 주파수 스펙트럼 등과 같은 특성으로 정의되며, 이러한 특성을 충분히 고려하여 클러터 모델링 및 신호 생성이 되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 클러터의 모델링에 광범위하게 사용되는 Weibull 분포 함수를 균일 분포 함수를 이용하여 단순화한 근사적 모델링 기법에 대하여 제안한다. 제안된 Weibull 분포 함수 근사 해에 의해 발생된 데이터가 원 Weibull 확률 밀도 함수를 만족하며, 생성 시간은 약 20 % 감소함을 실험 결과를 통하여 입증한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.75-81
• /
• 2015

능동소나를 이용한 대잠전 환경에서 클러터는 표적탐지 및 추적성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 중주파수 능동소나에서 표적 피크 신호의 통계적 특징을 이용한 단일 핑 클러터 제거 기법을 제안한다. 기존의 표적 피크 영역을 제외한 잔향 존재 영역에서 오탐지율을 줄이는 기법이나 여러 핑을 누적하여 기동 패턴을 분석하여 표적과 클러터를 구분하는 기법들의 단점을 보완하기 위하여 단일 핑 데이터의 표적 피크 영역에서 통계적 특징 정보를 이용하여 클러터와 표적신호를 구분한다. 실제 표적을 이용한 해상실험에서 성능을 검증하였으며 기존 대비 클러터가 약 80 % 이상 제거되는 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제56권10호
• /
• pp.1826-1835
• /
• 2007

In this paper, we present a new approach for automatic detection and tracking for multiple targets. We combine a highest probability data association(HPDA) algorithm for target detection with a particle filter for multiple target tracking. The proposed approach evaluates the probabilities of one-to-one assignments of measurement-to-track and the measurement with the highest probability is selected to be target- originated, and the measurement is used for probabilistic weight update of particle filtering. The performance of the proposed algorithm for target tracking in clutter is compared with the existing clustering algorithm and the sequential monte carlo method for probability hypothesis density(SMC PHD) algorithm for multi-target detection and tracking. Computer simulation studies demonstrate that the HPDA algorithm is robust in performing automatic detection and tracking for multiple targets even though the environment is hostile in terms of high clutter density and low target detection probability.