• 제목/요약/키워드: Maneuvering Target Tracking System

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견실한 $H_{\infty}$ FIR 필터를 이용한 기동표적의 추적 (Tracking a maneuvering target using robust $H_{\infty}$ FIR filter)

  • 유경상;류희섭;권오규
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.759-762
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    • 1996
  • In previous work Kwon and Yoo [5] have shown that the FIR tracking algorithm using the input estimation technique. However, it has not solved the problem of systems with parameter uncertainties. Therefore, in this paper we propose a new robust $H_{\infty}$ FIR tracking filter to solve the target tracking problems under systems with parameter uncertainties. Also, we use here the input estimation approach to account for the possibility of maneuver. Simulation results show that the robust $H_{\infty}$ FIR tracking filter proposed here still has good tracking performance for a maneuvering target tracking problem even under all system parameter uncertainties.

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클러터 환경하에서 Perception Net을 이용한 기동 표적 추적 (Maneuvering Target Tracking by Perception Net in Clutter Environment)

  • 황태현;최재원;홍금식
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.602-605
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    • 1995
  • In this paper, we provide the new alogorithm for maneuvering target tracking in clutter environment using perception net. The perception net, as a structural representation of the sensing capabilities of a system, may supply the constraints that target must be satisfied with. The results form perception net applying to IMMPDA are compared with those obtained from IMMPDA.

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잡음 구분에 의한 지능형 기동표적 추적기법 (Intelligent Maneuvering Target Tracking Based on Noise Separation)

  • 손현승;박진배;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.469-474
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    • 2011
  • 본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.

Target Motion Analysis for Active/Passive Mixed-Mode Sonar Systems

  • Taek, Lim-Young;Lyul, Song-Taek
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.172.5-172
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    • 2001
  • Target Motion Analysis(TMA) for Passive Sonar Systems with bearing-only measurements needs to enhance system observability to improve target tracking performance by ownship maneuvering. However, tracking problem incurred by weak observaility result in slow convergence of the target estimates. On the other hand, active sonar systems do not have problem associated with system observaility. However, it drawback related to system survivability. In this paper, the algorithm that could be used in Active/passive Mixed-Mode Sonar Systems is proposed to analyze maneuvering target motion and to improve TMA performance. The proposed TMA algorithm is tested by a series of computer simulation runs and the results ...

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IMM Method Using Intelligent Input Estimation for Maneuvering Target Tracking

  • Lee, Bum-Jik;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.1278-1282
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    • 2003
  • A new interacting multiple model (IMM) method using 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 genetic algorithm (GA) is utilized to optimize a fuzzy system for 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.

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기동표적의 위치추적을 위한 적응 퍼지 IMM 알고리즘 (Adaptive Fuzzy IMM Algorithm for Position Tracking of Maneuvering Target)

  • 김현식
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.855-861
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    • 2007
  • 실제 시스템 적용에 있어서, IMM에 기초한 위치 추적 알고리즘은 불확실한 표적 기동에 대해서 강인한 성능, 적은 연산량, 간편한 설계 절차를 필요로 한다. 이 문제들을 해결하기 위해서 잘 정의된 기저 부모델 및 잘 조정된 모델 천이 확률에 기초한 적응 퍼지 IMM 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 IMM에 기초한 알고리즘의 실제 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

기동표적 추적을 위한 상호작용다수모델 추적필터에 관한 연구 (The study on target tracking filter using interacting multiple model for tracking maneuvering target)

  • 김승우
    • 전기전자학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.137-144
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    • 2007
  • 함포의 사격통제장치 성능은 크게 하드웨어(H/W)적인 오차와 소프트웨어(S/W)적인 오차로 구분할 수 있으며, 이중 S/W 오차에 해당하는 표적의 위치, 속도, 가속도 등을 추정하는 추적필터 오차는 탄도계산장치의 성능에 중요한 영향을 미친다. 함포의 정확한 예상탄착점 형성과 사격시 명중률 향상을 위하여 정확한 미래위치의 표적 상태정보가 필요하다. 표적 추적필터 알고리즘은 Single Singer Model, Fixed Gain 필터 알고리즘, IMM, PBIMM등이 있다. 본 논문에서는 최근 국내 함정에 적용예정인 IMM 추적필터를 설계하였다. IMM 추적필터를 위해 CV모델, Song 모델, CTR모델을 사용하여 동역학 모델을 만들었으며, 추적성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 해석해 보았다.

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입력 추정기로서의 신경회로망을 이용한 기동 표적 추적 시스템 설계 (Design of maneuvering target tracking system using neural network as an input estimator)

  • 김행구;진승희;박진배;주영훈
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.524-527
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    • 1997
  • Conventional target tracking algorithms based on the linear estimation techniques perform quite efficiently when the target motion does not involve maneuvers. Target maneuvers involving short term accelerations, however, cause a bias in the measurement sequence. Accurate compensation for the bias requires processing more samples of which adds to the computational complexity. The primary motivation for employing a neural network for this task comes from the efficiency with which more features can be as inputs for bias compensation. A system architecture that efficiently integrates the fusion capabilities of a trained multilayer neural net with the tracking performance of a Kalman filter is described. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates and hence can take the burden off the primary Kalman filter which still provides the target position and velocity estimates.

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JTC를 이용한 이동 표적 추적 시스템에 관한 연구 (A Study on the Moving Traget Tracking System using Joint Transform Correlator)

  • 이상인;서춘원;양성현;이기서;김은수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.749-757
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    • 1992
  • 본 논문에서는 maneuvering 하는 이동 표적을 실시간으로 추적하기 위한 보다 효과적인 접근 방법으로, 방대한 입력 표적 영상 데이터를 몇 개의 간단한 상관신호로 변환이 가능한 광 JTC(Joint Trasform Correlator)를 이용하여 실시간 이동 표적추적 시스템을 구현하였다. 실시간 구현을 위해 고해상도를 갖는 LCD(Liquid Crystal Display) 공간 광 변조기를 사용하여 광 JTC를 구성하고, 상관 첨두치의 배경 잡음에 대한 영향을 효과적으로 감소시키기 위한 이진화 방법으로 mean 방법을 사용하였으며, maneuvering하는 이동 표적에 대한 추적 실험을통해 광 JPC를 이용한 실시간 이동 표적 추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

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Poisson-Type 기동표적의 시스템 모델링 오류에 대한 추적 필터의 성능 해석 (Performance Analysis of the Tracking Filter for a Maneuvering Target of Poisson-Type Subject To System Modeling Error)

  • 오상병;김상진;임상석
    • 한국항행학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.217-226
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    • 2003
  • 근래에 Poisson 형의 점프 프로세스를 이용하여 표적의 기동 운동을 모델링하고 이것을 이용한 반복형 최소 분산 선형 필터가 제안되었다. 이 필터에서는 기동 표적의 모델링에 사용한 점프의 상태천이 파라미터가 미리부터 필터에 알려져 있다고 가정하였는데 실제는 이것을 모르는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 기동 추적과정에 수반되는 모델링 오류가 제안된 추적필터의 성능에 어떤 영향을 미치는지 고려한다. 정성적인 분석을 위해서 상태천이 파라미터를 실제와 다른 값을 사용하고, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 필터의 성능을 해석한다.

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