• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권1호
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• pp.16-21
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• 2003

The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is resulted in by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) method and the adaptive IMM (AIMM) method 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, 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 calculate 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 simulation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.167-170
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• 2002

본 논문에서는 다양한 기동표적에 대해 적은 연산량으로 효과적인 추적을 위한 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 사용하는 KF는 기동하지 않는 표적의 추적에는 효과적인 반면 표적이 기동하는 경우에는 열악한 추적 성능을 발휘한다. 이에 대해 여러 운동상태를 고려한 IMM이 적합한 대안으로 고려된다. 하지만 IMM은 모델의 수가 증가할수록 연산량이 증가한다는 제한사항을 가지고 있다. 따라서 기동표적 추적에서 IMM의 제한사항을 보완하기 위해 KF를 Two-Stage로 나누어 각각 필터링을 수행하는 Optimal Two-Stage Kalman Estimator (OTSKE)를 IMM 구조에 적용하고 더 나아가 기존의 IAC 알고리즘에 적용하여 IMM과 유사한 추적성능을 발휘하면서도 연산량은 약 58% 감소시킬 수 있었다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제6권4호
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• pp.165-171
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• 2003

To investigate the effect of cooking methods on protein quality of domestic fresh monkfish meat (FMM) and imported frozen monkfish meat (IMM), in vitro protein qualities were determined by amino acid anlysis, trypsin indigestible substrate (TIS) formation, and protein digestibility using the four-enzyme method. Crude protein contents of the boiled FMM and IMM were $90\%$ of the dry base, which were higher than fresh FMM $(82\%)$ and IMM $(84\%)$. Profiles of total amino acid in FMM and IMM were not changed by cooking methods. Total free amino acid contents decreased to $ 29.0-33.6\%$ for boiled $(l00^{\circ}C,\;10 min)\;and\;24\%$ for steamed $(100^{\circ}C,\;10\;min)$ samples. In vitro protein digestibilities of boiled and steamed FMM incnased $86.6-86.8\%$, compared to raw IMM $(82.9\%)$, boiled and steamed IMM $85.1-85.5\%$ and raw IMM $(83.6\%)$. TIS of FMM (23.6 mg/g solid) and IMM (15.9 mg/g solid) showed no significant (p<0.05) difference in cooking methods. The C-PERs (computed protein efficiency ratio) of boiled FMM (2.63) and IMM (2.50) were significantly higher (<0.05) than raw (1.97) and steamed FMM(1.97) and IMM(1.94). These results demonstrate that boiling of FMM and IMM improves protein digestibility and C-PER when compared to steamed FMM and IMM. Therefore, boiling could be an excellent means to maintain high-protein quality of monkfish meat. Also, the cooking method may be applicable to the preparation of monkfish stew without any loss of free amino acids.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.93-100
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• 2003

Accuracy in maneuvering target tracking using multiple models relies upon the suit-ability of each target motion model to be used. To construct multiple models, the interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require predefined sub-models and predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers. To solve these problems, this paper proposes the GA-based IMM method as an intelligent tracking method for a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive process noise, a sub-model is represented as a fuzzy system to compute the time-varying variance of the overall process noise, and, to optimize the employed fuzzy system, the genetic algorithm (GA) is utilized. The simulation results show that the proposed method has a better tracking performance than the AIMM algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.445-451
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• 2002

본 논문에서는 다양한 기도표적에 대해 적은 연산량으로 효과적인 추적을 하기 위한 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 사용되는 Kalman filler (KF)는 비기동 표적의 추적에는 효과적인 반면 표적이 기동하는 경우에는 제한된 추적 성능을 보인다. 이에 대한 보완 방법으로는 표적의 여러 운동상태를 고려한 IMM이 적합한 대안으로 고려된다. 하지만 IMM은 모델의 수가 증가할수록 연산량이 증가한다는 제한사항을 가지고 있다. 따라서 기동표적 추적방법인 IMM의 제한사항을 보완하기 위해 KF를 Two-Stage로 나누어 각각 필터링을 수행하는 Optimal Two-Stage Kalman Estimator (OTSKE)를 IMM 구조에 적용하고 더 나아가 기존의 IAC 알고리즘에 적용하여 IMM과 유사한 추적성능온 발휘하면서도 연산량은 약 58% 감소시킬 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.166-169
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• 2002

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 algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers 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, 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, and the GA is applied to identify this fuzzy model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권8호
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• pp.71-78
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• 2006

본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권1호
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• pp.84-92
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• 2015

This paper proposes a new approach to reduce the target estimation error of the measurement angle, especially applied to the medium and long range surveillance radar. If the target has no maneuver and no change in heading direction for a certain time interval, the predicted angle of interacting multiple model(IMM) from the previous track information can be used to reduce the angle estimation error. The proposed method is simulated in 2 scenarios, a scenario with a non-maneuvering target and a scenario with a maneuvering target. The result shows that the new fusion solution(weighted IMM) with the predicted azimuth and the measured azimuth is worked properly in the two scenarios.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.763-770
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• 2017

항공기 전면에 장착되는 레이돔은 표적을 탐색 및 추적하는 데에 있어서 기동 중에 발생하는 다양한 이유로 굴절오차를 야기할 수 있다. 이러한 굴절오차는 마이크로파 탐색기가 허상표적을 탐지하고 있는 것을 의미한다. 3차원 공간상에서 항공기에 장착된 레이돔의 굴절률을 추정하는 목적으로 일반적으로 알려진 상호작용 다중모델(Interactive Multiple Model, IMM) 알고리듬을 적용한다. 하지만, 레이돔 굴절률과 같은 불확실한 시스템 모델의 계수를 추정할 수 있음에도 예측값의 범위를 벗어날 때에는 추정 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 레이돔 굴절률의 예측값을 IMM 알고리듬의 모드 계수로 두고 예측값을 갱신하는 방법을 제안하며, 제안한 방법의 레이돔 굴절률 추정 성능을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2382-2384
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• 2002

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.