• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권3호
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• pp.334-342
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• 2012

Data association is important technology which designate final destination in the target tracking. The joint probabilistic data association(JPDA) algorithm provides excellent ability to maintain track on multiple targets. Currently, it is not easily implemented in real time because of track coalescence & switch. The aim of this paper is to develop probabilistic filters that increase JPDA's sensitivity and decrease track coalescence & switch in a cluttered environments.

• 한국항행학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.35-46
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• 1997

다중 표적의 추적은 과거 10여년 동안 레이다 용용분야에서 큰 주목을 받아 왔으며 많은 학술회의와 논문발표의 중심 과제가 되어왔다. 이 문제를 해결하기 위하여 여러 가지 추적방식들이 제시되어 왔다. 그 중 대표적인 것으로는 Nearest Neighbor (NN) 방식에 의한 비확률적인 짝배정(association) 방법과 확률적인 표적모형에 기초한 Multiple Hypothesis Test (MHT) 방식 및 Joint Probabilistic Data Association (JPDA) 방식으로 대별할 수 있다. 이러한 여러 가지 방식들은 각기 그 장점 및 단점을 가지게 되어 계산속도나 표적의 추적정확도에 있어서 큰 차이를 나타내게 된다. 본 논문에서는 NN방식, MHT 방식 및 JPDA 필터에 기초한 세 가지 추적 알고리듬을 비교하고, 시뮬레이션을 통하여 다중 기동 표적에 대하여 그 추적성능을 분석한다.

• 전자공학회논문지A
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• 제29A권2호
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• pp.47-54
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• 1992

In this paper, a new extended JPDA (Joint Probabilistic Data Association) tracking algorithm which has more excellent performance than that of the conventional JPDA algorithm in case of the tracking of crossing targets is proposed. In the proposed extended JPDA algorithm, the velocity parameters as well as the position parameters are included to compute the association probabilities between tracks and measurement data. Then the tracking performance of crossing targets is improved and the track bias of parallel moving targets can be reduced. Accordingly, in this paper, the new extended JPDA algorithm for multitarget tracking is proposed and its good performance is shown through the computer simulation. And, tracking performance of extended JPDA algorithm is also compared with that of JPDA algorithm with our noise model.

• 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

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.890-900
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• 2016

This paper presents a multiple target tracking system using target feature information. In the proposed system, the state of target is defined as its kinematic as well as feature : the kinematic includes a location and a velocity; the feature contains the image correlation between a prior target and a current measurement. The feature information is used for generating the validation matrix and association probability of joint probabilistic data association (JPDA) algorithm. Through the Kalman filter, the target kinematic is updated. Then the tracking information is cycled by the track management algorithm. The system has been evaluated using the images obtained from Electro-Optics/ InfraRed (EO/IR) sensor. It is verified that the proposed system can reduce the complexity burden of JPDA process and can enhance the track maintenance rate.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.141-146
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• 1992

Joint probabilistic data association filter(JPDAF) for multi-target tracking was developed for real-time implementation, while it abandoned an algorithm for track initiation. In this paper, we propose three features for track initiation that can be adapted to the JPDA filter. In addition, with the proposed approaches, the performance of track maintenance is evaluated in the case of tracks being near. To eliminate the abundant false tracks, we exploit the simple method using the state error covariances. Simulations are performed to demonstrate the efficiency of the proposed approaches.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.545-556
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• 2016

JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 다중표적 추적에서 존재하는 표적에서 측정값들이 유래되었을 사후 확률을 이용하여 표적의 상태 추정치에 대한 갱신을 진행하는 방식이다. 이러한 JPDAF 방식에 고정구간 평활화(fixed-interval smoothing)기법을 적용하여 얻은 JPDAS(Joint Probabilistic Data Association Smoothing) 방식을 기반으로 이 논문에서는 모탄에서 분리되어 낙하하는 다수의 자탄에 대한 다중표적 추적알고리즘을 제안하였다. 독립적으로 JPDAF와 JPDAS를 이용한 다중표적 추적알고리즘을 100번 수행하여 얻은 표적의 상태 추정치와 표적의 실제 상태의 차이의 평균으로 두 다중표적 추적알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 기반으로, 제안한 JPDAS가 JPDAF보다 레이다의 표적 추적 문제에 대한 성능이 좋음을 보여주는 시뮬레이션 결과들이 제시되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2339-2355
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• 2021

In this paper, a joint probabilistic data association algorithm based on loss function (LJPDA) is proposed so that the computation load and accuracy of the multi-target tracking algorithm can be guaranteed simultaneously. Firstly, data association is divided in to three cases based on the relationship among validation gates and the number of measurements in the overlapping area for validation gates. Also the contribution coefficient is employed for evaluating the contribution of a measurement to a target, and the loss function, which reflects the cost of the new proposed data association algorithm, is defined. Moreover, the equation set of optimal contribution coefficient is given by minimizing the loss function, and the optimal contribution coefficient can be attained by using the Newton-Raphson method. In this way, the weighted value of each target can be achieved, and the data association among measurements and tracks can be realized. Finally, we compare performances of LJPDA proposed and joint probabilistic data association (JPDA) algorithm via numerical simulations, and much attention is paid on real-time performance and estimation error. Theoretical analysis and experimental results reveal that the LJPDA algorithm proposed exhibits small estimation error and low computation complexity.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.474-481
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• 2017

This paper presents a multiple target tracking system using Normalized Rayleigh likelihood of amplitude information of target. Although many studies of Radar systems using amplitude information have been studied, they are focused on single target tracking. This paper proposes the multiple target tracking using amplitude information as well as kinematic information from Radar sensor. The amplitude information are applied in generating the association probability of joint probabilistic data association(JPDA) algorithm through the normalized Rayleigh likelihood. It is verified that the proposed system can enhance the track maintenance and tracking accuracy, especially, in the target crossing case.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권1호
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• pp.23-33
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• 1994

In this paper, we propose a probabilistic model appropriate for the bearing estimator which uses cross-correlation method following a close investigation on real underwater acoustic bearing data. The well-known JPDA(Joint Probabilistic Data Association) filter is tuned to the underwater acoustic bearing estimation based on the result that the reliability of the bearing measurement is related to the amplitude of the cross-correlation peak. The proposed probabilistic model is shown to be adequate by presenting the results of the improved tracking performance of the modified filter for various real bearing data as well as artificially generated ones.